基于特征的光学和SAR影像配准与融合方法研究

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异源遥感影像融合为了使影像信息的可用性最大化,将各自具有互补优势的数据进行整合,在医疗、遥感、计算机视觉和航天领域具有重要的实际价值。光学影像的优势在于它色彩丰富且空间分辨率很高,能清晰地观察到地物丰富的纹理细节信息,而SAR的优势是主动型雷达,24小时不受恶劣天气干扰,且具有一定的穿透性。而配准是影像融合的必要前提步骤,因此研究光学与SAR影像的配准与融合具有重要意义。目前光学和SAR影像随着遥感技术快速发展,其空间分辨率显著提高,传统的配准方法失效。在像素级融合方面,光学和SAR影像因为两者灰度差异大,SAR的灰度范围较窄,导致SAR影像中的结构不能平滑的注入到光学中,而引起融合结果存在光谱扭曲问题。针对以上问题,本文进行方法改进。主要研究内容如下:(1)针对特征点提取,为了检测到更加稳定可靠的特征点,以便后续获得更多正确匹配点对,本文提出构建各向异性扩散的非线性尺度空间,然后在该空间上每层影像进行特征点提取。该尺度空间采取的滤波核是非线性的,而高斯金字塔的滤波核采用的高斯核,是唯一的线性滤波核,非线性尺度空间的滤波核克服了高斯核会使影像模糊的缺点,得到的每一空间尺度影像更加清晰。(2)为了抵抗异源影像成像机制带来的非线性辐射差异,本文利用相位一致性将两幅影像投射到比较一致的空间上。在特征向量构建方面,由于相位一致性值(Phase Consistency,PC)映射中的大多数像素值都接近于零,因此PC映射的信息较少不足以用于特征描述。其次,PC图对噪声很敏感,因为它主要包含边缘,这会导致特征描述不准确。针对以上问题,本文采用了基于PC信息的最大值索引图而不是直接使用PC映射图来进行描述。(3)由于只利用强度值(PC)来描述特征,仍然不太稳健的。所以本文综合利用相位一致性信息,增加了相位一致性的方向属性,增大了相似特征向量与不相似特征向量的区分度。(4)针对融合问题中SAR影像中的结构注入到光学中时不能平滑过渡,而引起融合影像存在光谱扭曲问题,本文提出了基于NSST变换结合分区域的融合算法。该算法主要用分区域的方式替代了IHS逆变换,将SAR目标区域和非SAR目标区域划分开来,然后针对这两个区域使用各自的融合规则。
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