發(fā)布時(shí)間：2021-07-31 18:44

　　隨著遙感技術(shù)的快速發(fā)展,遙感圖像的獲取方式逐漸呈現(xiàn)多樣化的態(tài)勢(shì)。在眾多的遙感方式中,SAR傳感器獲取的圖像擁有較強(qiáng)的穿透能力,容易獲取不易察覺(jué)的地面目標(biāo)特征;相對(duì)的,可見(jiàn)光圖像擁有豐富的灰度紋理等光譜信息,具有良好的目視解譯功能。因此,進(jìn)行SAR與可見(jiàn)光遙感圖像中信息的融合互補(bǔ)具有重要意義。而SAR與可見(jiàn)光圖像配準(zhǔn)作為遙感信息融合流程的基礎(chǔ)環(huán)節(jié),也成為近年來(lái)的研究熱點(diǎn)。本文深入研究了SAR與可見(jiàn)光圖像的配準(zhǔn)技術(shù),針對(duì)其中的配準(zhǔn)難點(diǎn)和具體的應(yīng)用環(huán)境提出兩種基于特征點(diǎn)的配準(zhǔn)方法。本文的研究?jī)?nèi)容及創(chuàng)新工作如下:首先,分類歸納了國(guó)內(nèi)外圖像配準(zhǔn)方法的研究進(jìn)展,通過(guò)分析SAR與可見(jiàn)光圖像在輻射特性和幾何特性方面的差異,針對(duì)由此造成的SAR與可見(jiàn)光圖像的非線性輻射差異和幾何變形等問(wèn)題,本文提出從獲取均勻魯棒同名特征點(diǎn)和提高異源特征向量匹配正確率兩個(gè)方面對(duì)SAR與可見(jiàn)光圖像配準(zhǔn)難題進(jìn)行研究。其次,由于SAR與可見(jiàn)光圖像非線性輻射差異問(wèn)題和SAR圖像中的斑點(diǎn)噪聲問(wèn)題,傳統(tǒng)的圖像配準(zhǔn)方法提取的異源圖像同名特征點(diǎn)數(shù)目少且不穩(wěn)定,同時(shí)構(gòu)造的描述符可靠性差,在SAR與可見(jiàn)光圖像的配準(zhǔn)任務(wù)中無(wú)法建立大量有效的匹配... 

【文章來(lái)源】：西安電子科技大學(xué)陜西省 211工程院校 教育部直屬院校

【文章頁(yè)數(shù)】：78 頁(yè)

【學(xué)位級(jí)別】：碩士

【部分圖文】：

高斯差分尺度空間構(gòu)造示意圖

將該位置處的像素點(diǎn)標(biāo)記為候選特征點(diǎn)。如圖2.2 所示。圖 2.2 極值點(diǎn)檢測(cè)示意圖（2）特征點(diǎn)精確定位在得到原圖像的 SIFT 候選特征點(diǎn)集合之后，為了獲得特征點(diǎn)的坐標(biāo)及尺度信息，需要進(jìn)一步計(jì)算出該特征點(diǎn)的準(zhǔn)確位置。同時(shí)為了提高算法穩(wěn)定性，需要去除低對(duì)比度和邊緣響應(yīng)候選特征點(diǎn)。1）剔除低對(duì)比度點(diǎn)對(duì)檢測(cè)候選特征點(diǎn) x 的高斯差分函數(shù)利用二階泰勒級(jí)數(shù)展開(kāi)，得到：22( )T TTD DD x D x xx v (2-14)其中， x 為候選特征點(diǎn)的偏移量，對(duì)上式求導(dǎo)并令其等于零，可得：2 12D Dxv x (2-15)通過(guò)多次迭代確定候選點(diǎn)的精確位置和尺度坐標(biāo) x ，帶入公式可得到 D ( x ),其絕對(duì)值即為該候選點(diǎn)的對(duì)比度響應(yīng)值。文中設(shè)定對(duì)比度閾值 thrersh 0.3，如果對(duì)比度響應(yīng)值 D ( x )thresh，則該特征點(diǎn)為不穩(wěn)定點(diǎn)，易受噪聲干擾，予以去除；如果對(duì)比度響應(yīng)值小于閾值，則認(rèn)為提取特征點(diǎn)穩(wěn)定性好，予以保留并記錄其坐標(biāo)。2）去除邊緣點(diǎn)在之前的尺度空間計(jì)算中

西安電子科技大學(xué)碩士學(xué)位論文中，梯度幅值和方向的計(jì)算公式如下：2 2m( x, y ) [ L ( x 1, y ) L( x 1, y )] [ L ( x, y 1) L( x, y 1)]1( , 1) ( , 1)( , )( 1, ) ( 1, )L x y L x yx y tanL x y L x y x, y )為特征點(diǎn)所在高斯金字塔中該層圖像的像素值。

【參考文獻(xiàn)】：
期刊論文
[1]基于SIFT特征的遙感影像自動(dòng)配準(zhǔn)[J]. 李曉明,鄭鏈,胡占義.  遙感學(xué)報(bào). 2006(06)

博士論文
[1]SAR圖像配準(zhǔn)及變化檢測(cè)技術(shù)研究[D]. 熊博蒞.國(guó)防科學(xué)技術(shù)大學(xué) 2012
[2]SAR圖像道路和機(jī)場(chǎng)提取方法研究[D]. 賈承麗.國(guó)防科學(xué)技術(shù)大學(xué) 2006

碩士論文
[1]基于改進(jìn)ASIFT算法的SAR圖像匹配研究[D]. 李玥.西安電子科技大學(xué) 2017
[2]基于梯度互信息的SAR與可見(jiàn)光圖像配準(zhǔn)[D]. 孫銘.西安電子科技大學(xué) 2015



本文編號(hào)：3313993