SAR影像自动配准与镶嵌方法研究

发布时间:2017-04-15 03:07

  本文关键词:SAR影像自动配准与镶嵌方法研究,由笔耕文化传播整理发布。


【摘要】:随着SAR遥感技术的不断发展与进步,SAR影像多样快捷的获取手段与低廉的获取成本,使得影像数据量急剧增加,传统依靠人工交互处理的SAR正射影像产品制作,工作量太大,效率不高,极大地限制了SAR影像的应用,急需实现SAR正射影像生产自动化,流程中涉及到的许多关键技术亟待解决。其中,核心问题有三个,一是SAR影像配准问题。SAR系统独特的特性使得其获取的影像一方面存在大量的斑点噪声,另一方面具有很大的局部变形,使用传统配准方法不容易获取到足够数量的空间分布较均匀,匹配精度较高的同名点,这在很大程度上会影响后续的影像纠正和镶嵌精度。如何取得满足条件的影像同名点,实现SAR影像自动配准,是本文研究的主要问题之一。二是多波段多极化航空或航天SAR影像存在各种亮度不均衡问题,而且多幅全极化伪彩色SAR影像之间还存在颜色不一致问题,直接进行正射纠正、影像镶嵌等处理只能得到制图质量较低、视觉效果较差的正射影像产品。如何实现SAR影像亮度与色差补偿的全自动处理,是本文研究的关键问题之一。三是目前基于接缝线网络的SAR影像镶嵌方法虽然较按影像次序的串行镶嵌方法更加高效,但是对于重叠度太大或太小的影像,现有算法很难保证取得满意的效果。如何实现任意重叠度影像的自动镶嵌处理是本文研究的第三个关键问题。本文以SAR正射影像制作中的自动配准、影像色彩一致性处理、多幅SAR影像大范围镶嵌的关键问题为研究目标,改进了SAR影像配准中的SAR-SIFT算法,提高了特征点空间分布均匀性和覆盖率;提出了顾及局部的测区全局色差补偿法,解决了多幅SAR影像色彩一致性问题;提出了基于普通Voronoi图和顾及重叠的面Voronoi图以及带有空间索引的扫描线快速填充的方法,实现了大范围SAR影像镶嵌。开发出了一套SAR正射影像制作软件,实现了SAR正射影像的自动快速配准与镶嵌处理。主要研究内容为:1)SAR影像自动配准方法;2)单幅SAR影像内部亮度补偿方法;3)多幅全极化SAR影像间色差补偿方法;4)SAR影像接缝线网络构建与镶嵌方法。论文的主要贡献与创新在于:1)在SAR影像配准方面,针对SAR影像的特点,设计了一种对噪声、尺度、旋转、仿射具有较强适应性的SAR影像自动配准算法,称为均匀分布类SIFT SAR影像配准方法(uniform SIFT-Like algorithm for SAR image registration, USAR-SIFT)。该算法一方面采用影像局部窗口比值梯度替代差分梯度的方法,克服了SAR影像固有的强乘性噪声干扰,使用尺度空间特征描述的方法削弱斜距成像引起的局部影像变形的影响,另一方面通过特征点尺度空间比例均匀布设策略和Voronoi图局部子窗口特征点优选方法,解决了特征点的分布密度和覆盖率的问题。2)在单景SAR影像内部亮度补偿方面,本文从影像全局着眼,改进了基于Mask原理的SAR影像亮度补偿方法,从SAR影像的成像模型出发,提出了一种新的SAR影像亮度补偿方法,称为距离向微分补偿法,解决了SAR影像成像过程中出现的单景影像内部亮度不平衡的问题;3)在全极化SAR伪彩色影像色差补偿方面,本文提出了一种顾及局部的全局色差自动补偿算法,该算法从测区全局的角度出发,结合测区所有影像的色调、亮度、对比度等统计信息,构建综合利用Wallis线性变换法和直方图映射法的全测区自适应宏观色差补偿模型。该模型不需要人为指定参考影像,利用影像之间的拓扑关系,使用基于影像融合思想的多元线性回归模型进行影像色调与反差的过渡与调整,从而实现影像的色差平衡的自动化处理,在很大程度上提高了色差补偿的灵活性与通用性。4)在SAR影像镶嵌方面,本文改进了道格拉斯库克法正射影像轮廓线简化方法,结合基于普通Voronoi图和顾及重叠的面Voronoi图拼接线网络构建算法的优势,提出了一种自适应影像镶嵌算法。新算法克服了两经典算法各自的不足,巧妙地将其无缝的集成在一起,用于快速生成接缝线网络,使用带有空间索引的扫描线填充算法实现影像快速装填与镶嵌操作,有效地解决了镶嵌结果影像中出现“洞”和“裂缝”的问题。
【关键词】:SAR影像 影像配准 影像亮度补偿 影像色差补偿 影像镶嵌
【学位授予单位】:武汉大学
【学位级别】:博士
【学位授予年份】:2015
【分类号】:P237
【目录】:
  • 本论文创新点5-7
  • 摘要7-9
  • ABSTRACT9-14
  • 图索引14-17
  • 1 绪论17-30
  • 1.1 研究背景和意义17-18
  • 1.2 国内外相关研究现状18-27
  • 1.2.1 影像配准方法研究现状18-22
  • 1.2.2 影像色彩一致性方法研究现状22-24
  • 1.2.3 影像镶嵌技术研究现状24-25
  • 1.2.4 现有问题及发展趋势25-27
  • 1.3 本文研究内容27
  • 1.4 论文组织结构安排27-30
  • 2 SAR影像配准处理30-57
  • 2.1 引言30-33
  • 2.2 USAR-SIFT算法原理33-50
  • 2.2.1 局部特征提取与优化33-43
  • 2.2.2 局部特征描述与匹配43-48
  • 2.2.3 错误匹配点剔除48-49
  • 2.2.4 影像重采样49-50
  • 2.3 实验与分析50-56
  • 2.3.1 实验算法参数50-51
  • 2.3.2 算法评判准则51-52
  • 2.3.3 实验对比与分析52-56
  • 2.4 本章小结56-57
  • 3 SAR影像亮度与色差补偿57-86
  • 3.1 引言57-61
  • 3.2 单幅影像内部亮度补偿61-68
  • 3.2.1 频率域低通滤波法61-64
  • 3.2.2 成像模型法64-68
  • 3.3 多幅影像间色差补偿68-74
  • 3.3.1 Wallis变换模型68-69
  • 3.3.2 直方图映射模型69-74
  • 3.3.3 测区全局色差补偿模型74
  • 3.4 实验与分析74-84
  • 3.5 本章小结84-86
  • 4 SAR影像接缝线网络构建与镶嵌86-105
  • 4.1 引言86-87
  • 4.2 常规Voronoi图的接缝线网络生成87-90
  • 4.2.1 生成点集凸包87-88
  • 4.2.2 构建Delaunay三角网88-90
  • 4.2.3 生成Voronoi图90
  • 4.2.4 Voronoi图顶点优化90
  • 4.3 顾及重叠的面Voronoi图的接缝线网络生成90-96
  • 4.3.1 重叠区域计算91-93
  • 4.3.2 中轴线提取93-95
  • 4.3.3 生成有效镶嵌多边形95-96
  • 4.4 接缝线网络自适应生成96-101
  • 4.4.1 自动提取影像有效区域96-99
  • 4.4.2 自适应构建接缝线网络99-100
  • 4.4.3 基于扫描线填充的影像快速镶嵌100-101
  • 4.5 实验与分析101-104
  • 4.6 本章小结104-105
  • 5 软件研制与算法应用105-119
  • 5.1 软件研制105-108
  • 5.1.1 影像配准模块105-106
  • 5.1.2 影像亮度与色差补偿模块106-107
  • 5.1.3 影像镶嵌模块107-108
  • 5.2 算法应用108-119
  • 6 总结与展望119-121
  • 中外文参考文献121-131
  • 攻博期间发表的科研成果目录131-132
  • 后记132-133

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本文编号:307448

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