机载合成孔径雷达图像配准方法研究与改进

发布时间：2017-10-05 07:12

  本文关键词：机载合成孔径雷达图像配准方法研究与改进

  更多相关文章： 合成孔径雷达 图像配准 阴影识别 SIFT算法

【摘要】：机载合成孔径雷达技术的日益发展及其军事和经济应用的广泛推广,对机载合成孔径雷达图像的处理提出了新的要求。作为图像拼接、数据融合、目标检测和变化检测等图像处理过程的必要环节,图像配准也成为了当前的研究热点和难点。机载SAR图像配准包括航带内图像配准和航带间图像配准,其中由于飞机获取图像时的位置和姿态的差异,航带间图像灰度分布差别和几何形变比较大,使其图像配准成为挑战。特别是高分辨率的机载SAR图像的配准,使用现有技术其配准精度仍比较差本文在研究了目前图像配准的方法和机载SAR系统的成像原理的基础上,发现当前使用最为广泛的尺度不变特征变换SIFT算法对航带间SAR图像进行特征提取和配准时,由于航带间SAR阴影的存在,提取了许多位于阴影区域内或阴影边缘的不稳定特征点。这些特征点的匹配将影响图像的配准精度,针对这个问题,本文结合SIFT特征提取算法和阴影智能识别技术,提出了一种用于提高航带间机载SAR图像配准精度的改进算法改进算法针对机载SAR系统侧视成像引入阴影和航带间机载SAR图像入射角差异比较大两方面的特点,在SIFT算法的基础上,使用了阈值方法和滑动窗口法分别对阴影区域内和阴影边缘的不稳定特征点进行检测和筛除,保留并仅选用位于目标地物或平地上的稳定特征点进行特征点匹配,从而提高航带间SAR图像的配准精度。为了验证本文改进算法的可行性和有效性,本文从分辨率为0.5米的机载SAR图像的三条相邻航带截取了40幅航带间图像共20组分别进行5次SIFT配准和本文改进算法配准实验,采用均方根误差和正确匹配率两种评价方法对20组配准结果进行评价。评价结果证明本文改进算法不仅能提高机载航带间SAR图像的配准精度,还能改善特征点的正确匹配率。此外,由于不稳定特征点的筛除,本文改进算法的计算量明显减少,算法耗时也明显降低。
【关键词】：合成孔径雷达 图像配准 阴影识别 SIFT算法
【学位授予单位】：北京交通大学
【学位级别】：硕士
【学位授予年份】：2016
【分类号】：TN957.52
【目录】：

• 致谢5-6
• 摘要6-7
• ABSTRACT7-11
• 1 引言11-17
• 1.1 研究背景及意义11-12
• 1.2 国内外研究现状12-14
• 1.3 机载SAR图像配准技术难点14-15
• 1.4 本文工作安排15-17
• 2 图像配准17-27
• 2.1 图像配准数学描述17-18
• 2.2 图像配准方法18-21
• 2.2.1 特征提取的方法19-20
• 2.2.2 特征匹配的方法20-21
• 2.3 SIFT特征提取算法21-26
• 2.3.1 SIFT算法原理和步骤22-25
• 2.3.2 SIFT算法特点25-26
• 2.4 本章小结26-27
• 3 机载SAR系统及其图像特点27-36
• 3.1 机载SAR系统分析27-32
• 3.1.1 机载SAR系统27-28
• 3.1.2 机载侧视雷达系统空间几何28-32
• 3.2 SAR图像统计特性32-35
• 3.2.1 SAR图像相干斑噪声32-33
• 3.2.2 相干斑噪声的抑制方法33-35
• 3.3 本章小结35-36
• 4 航带间机载SAR图像配准存在问题与方法改进36-45
• 4.1 问题的提出37-39
• 4.2 航带间机载SAR图像配准方法改进39-44
• 4.2.1 改进方法39-40
• 4.2.2 航带间机载SAR图像阴影内特征点检测40-42
• 4.2.3 航带间机载SAR图像阴影边缘特征点检测42-44
• 4.3 本章小结44-45
• 5 实验及结果分析45-59
• 5.1 配准实验设计45-48
• 5.1.1 实验数据45-46
• 5.1.2 滤波预处理46-47
• 5.1.3 特征匹配47-48
• 5.2 评价方法48-49
• 5.3 特征提取结果分析和对比49-50
• 5.4 配准结果分析和对比50-58
• 5.5 本章小结58-59
• 6 结论59-61
• 参考文献61-64
• 作者简历及攻读硕士学位期间取得的研究成果64-66
• 学位论文数据集66

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本文编号：975441