一种基于非线性扩散方程和Hausdorff测度理论的SAR图像与光学图像配准方法

该文提出了一种新的利用非线性扩散方程与Hausdorff测度的合成孔径雷达(SAR)图像与可见光图像的配准算法。在此算法中,首先利用非线性扩散方程的SAR图像分割算法获得SAR图像与光学二值图像中相对应的闭合区域特征,将闭合区域质心坐标重合后,被提取特征可通过Hausdorff测度与遗传算法对图像进行快速粗匹配。在粗配准的基础上最后使用二值图像的相关度来进行精配准。实验结果表明,本文方法鲁棒性好,配准精度高,能自动完成存在较大坐标平移、角度变换、尺度缩放的待配图像的配准。     

一种基于封闭均匀区域的SAR图像配准方法

为克服图像间灰度差异、旋转差异和尺度差异对SAR图像配准精度的影响,该文利用均匀区域在SAR图像中的灰度统计特性,提出一种基于稳定封闭均匀区域的SAR图像配准算法。首先基于多尺度非线性扩散理论,提取得到轮廓保持性较好的封闭均匀区域;然后构建具有仿射不变性的区域特征,采取基于多边形拟合的区域粗匹配方法和基于重合度的区域精匹配方法,实现由粗至精的区域匹配;最后用匹配区域的质心点构建图像变换模型。实验结果表明,该算法配准精度高,能有效克服待配准图像之间的灰度差异、旋转差异和尺度差异,对噪声具有较好的适应性。     

非精确配准下SAR与光学机场图像的区域融合检测

针对SAR和光学两种异构传感器图像配准精度的局限性,提出一种新的分割方法及融合策略,最大限度地降低对配准精度的要求,提高了非精确配准下SAR和光学图像融合检测概率。首先对SAR和光学图像中的目标进行边缘和区域信息的提取,并以Ratio算子值为依据进行边缘连接,将图像分为有限个连通区域;然后通过模糊集判断进行两图像相近区域融合,以域内Ratio均值作为隶属度权值进行融合检测,在保证检测概率的前提下降低了虚警,获得了比单一传感器更精确、更完整的目标信息。     

一种新的SAR图像自动配准算法

由于图像间光谱特性的差异,对图像配准的精度产生严重的影响,因此该文提出了一种基于改进灰度熵的SAR图像自动配准算法。文中首先对SAR图像进行配准前的预处理,提取图像掩模,然后计算图像行和列的灰度熵,将其作为图像的特征信息完成图像间的配准,提出了配准优化算法的完整步骤,并利用多种方法对配准结果进行评价。实验证明该方法可以有效克服图像间亮度不均的影响,充分利用了像素的有用信息,具有很高的配准精度和配准效率,是一种正确可行的图像配准算法。     

SAR 和光学图像精配准技术的研究

光学图像和SAR 图像的配准是实现多源图像融合和复合分析的基础,该文介绍了一种光学图像和SAR图像精配准的方法。首先采用人工的方式选择3～4 个同名控制点,在此基础上实现图像的粗略配准,保证SAR与光学图像尺度和旋转的归一化;然后在粗配准的光学图像上提取特征点,并分别采用不同的梯度算子提取SAR和光学图像的梯度强度,基于梯度强度进行归一化互相关,从而得到不同图像上的同名特征点;最后根据提取的同名特征点构建不规则三角网,并对每个三角网构成的小面元进行图像的精确配准,最终实现SAR 和光学图像的精配准。通过采用星载图像的精配准处理和检验,证明了该方法的可行性,能获得较好的配准效果。      

基于最小熵的SAR干扰图像配准与评估研究

噪声干扰前后SAR图像的有效配准是判断其受干扰程度、计算图像相关性的前提,也是开展SAR对抗效果评估的基本环节。针对SAR对抗试验中噪声干扰前后机载平台航次一致性难以精确保证的问题,提出了一种基于最小熵子域相关法的SAR干扰图像配准策略。首先,按照一定的搜索方法在干扰前后的SAR图像中进行相关子域选取;然后,按照最小熵准则进行SAR干扰图像配准;最后,分析推导了配准性能与受干扰程度之间的关系。仿真实例验证了该配准策略的有效性。     

基于粗配准SAR图像变化检测方法

合成孔径雷达(SAR)图像由于受相干斑噪声的影响,在对其进行配准及变化检测时,经典的适于光学图像的方法效果不佳。该文先通过选取少量控制点实现SAR图像的粗配准,然后利用直方图规定化对SAR图像进行图像灰度匹配处理,在此基础上根据待检测目标特性选取适当的阈值,利用滑动矩形窗实现改进的基于图像差值的变化检测。真实SAR图像的实验结果表明,该方法能有效克服图像照度差异和粗配准误差的影响,取得满意的检测结果。     

SIFT在高分辨率SAR图像自动配准中的性能分析

合成孔径雷达(SAR)图像的自动配准长期以来都未能很好的解决,特别是高分辨率SAR图像其配准的关键是稳健的特征提取与特征匹配算法。在光学图像配准中,最常用的特征点提取算法是Harris算子,而近年来SIFT(尺度不变特性变换)算法也因其优越的性能成为当前比较流行的算法。探讨了Harris和SIFT特征提取算法在高分辨SAR图像自动配准中的应用,并选取4对有代表性的SAR图像进行了配准实验,对2种特征提取算法的运行时间、所提取匹配点对的正确率以及特征点的提取精度进行了比较。通过定性及定量分析,在同轨获取的高分辨率SAR图像配准中,SIFT均能实现精确配准,其适用性及精度均优于Harris。     

一种正前视宽扇区高分辨雷达扫描成像方法

合成孔径雷达（Synthetic Aperture Radar,SAR）只有照射到飞行方向左、右两侧的感兴趣成像区域时才能处理出高分辨率SAR图像,飞行方向正前方的成像区域就成为了SAR成像的固有盲区。三通道（和、方位差、俯仰差）毫米波单脉冲成像雷达能够实现对正前视场景的二维成像,获取单脉冲图像。提出对SAR/单脉冲图像进行图像配准和融合拼接的方法：首先利用多尺度多方向二维Gabor滤波器组分别对SAR/单脉冲图像进行特征提取,然后对两组特征矩阵进行归一化互相关匹配,对匹配好的图像进行像素级融合处理,得到完整的正前视宽扇区高分辨雷达图像。试验数据成像处理结果表明,所提复合成像算法能够对飞行正前方宽扇区范围内进行高分辨成像,有效解决了工程实际中碰到的正前视高分辨成像盲区的难题,对于前视雷达成像侦察、弹载雷达目标区域景象匹配、飞行器夜航、盲降等具有一定的工程实际意义。     

一种针对多通道GMTI的SAR复图像精确配准方法

提出了一种针对多通道GMTI的SAR复图像精确配准算法。首先,系统分析了配准误差对干涉相位的影响,推导出了对应配准误差的干涉相位Cramer-Rao界,并利用Monte Carlo仿真数据对配准误差的影响进行了量化。在此基础上,通过对待配准图像进行二维精确插值处理,生成模板图像库和相应的相关系数库,以适合多通道GMTI的复图像的相位相关为准则,找出模板图像库和相关系数库中与参考图像具有最大相位相关值的图像作为配准图像,从而实现多通道SAR复图像之间的精确配准。对基于所提算法的实测三通道SAR复图像进行慢动目标检测实验,结果表明所提算法能够提供多通道GMTI所需要的配准精度,证明了该算法的有效性和实用性。      

SAR图像多尺度配准的小波域最小割模型方法

 针对合成孔径雷达(Synthetic Aperture Radar,简称SAR)图像提出了一种基于小波域改进最小割(Improved Minimum Cut,简称IMC)模型的多尺度配准方法.该方法首先将小波分解后的高频信息与SAR图像的特性相结合,用以指导在低频子图像中基于IMC模型的图像分割,从而获得两幅图像中完整的区域轮廓特征,然后通过融合开闭轮廓的信息,分别利用统计直方图和Hausdorff距离获取配准参数并对之细化,最后通过逐层校正参数完成多尺度的配准.实验结果表明,该方法能避免斑点噪声对轮廓提取和匹配的影响,能够实现具有平移、尺度和旋转变化的亚像素级精度的SAR图像配准.     

SAR 村庄目标ROI 提取和异源图像匹配

针对合成孔径雷达(SAR)图像信噪比低且具有相干斑噪声,与光学图像配准时难度较大的现状,提出了一种异源图像村庄目标感兴趣区域(ROI)提取和匹配新方法。首先,对SAR 图像进行中值滤波和偏微分处理,消除噪声干扰;然后,利用灰度共生矩阵的四个纹理参数对整幅图进行计算,判断是否为村庄目标点,并提出局部灰度一致性算法,消除虚警点,增加目标点,完成村庄目标ROI 的粗提取;接着,利用傅里叶描述子对获得的目标ROI 进行二次描述和填充,获得最终待匹配的村庄ROI;最后,利用Hu 不变矩区域特征,结合最小欧氏距离测度和余弦相似度,实现异源图像匹配。实验结果表明,最终获得的配准图像误差较小,配准图像视觉判断比较理想,因而具有较高的可靠性和稳定性以及较高的理论研究价值和广泛的应用前景。     

Key technology of D-InSAR at X-band for monitoring land subsidence in mining area and its application

In theory, land subsidence measurement results with high accuracy can be obtained by using the Differential Interferometry Synthetic Aperture Radar （D-InSAR） at X-band. In practice, however, the measuring accuracy of D-InSAR at X-band has been seriously affected by some factors, e.g., decorrelation and high deformation gradient. In this work, the monitoring capability of D-InSAR for coal-mining subsidence is evaluated by using SAR data acquired by TerrraSAR-X system. The SAR image registration method for low coherence image pairs, the denoising phase filter for high noise level interferogram and atmospheric effects mitigation method are the key technical aspects which directly influence the measurement results of D-InSAR at X-band. Thus, a robust image registration method, an improved phase filter method and an atmospheric effects mitigation method are proposed in this paper. The proposed image registration method successfully achieves InSAR coregistration, while the amplitude cross-correlation cannot properly coregister low coherence SAR image pairs. Moreover, the time complexity of the proposed image registration method is obviously slighter than that of the Singular Value Decomposition （SVD） method. The comparing experiment results and the unwrapping phase results show that the improved Goldstein filter is more effective than the original Goldstein filter in noise elimination. The atmospheric influence correction experiment results show that the land subsidence areas with atmospheric influence correction are more clarified than that of without at- mospheric influence correction. In summary, the presented methods directly improved the measurement results of D-InSAR at X-band.     

残余运动误差对机载多波段SAR 图像配准的影响分析

多波段SAR 是SAR 技术发展的一个重要方向,不同波段SAR 图像之间的精确配准是综合利用多波段SAR 图像信息的前提。运动测量系统的误差(即残余运动)是影响图像配准的重要误差来源之一。针对这一问题,该文研究了残余运动误差对SAR 成像几何定位的影响,在此基础上定量分析了残余运动与机载多波段SAR 图像配准精度之间的关系,并通过仿真验证了理论分析的正确性。      

基于级联变换的光学和SAR图像配准算法

针对光学和SAR(Synthetic Aperture Radar)图像配准中存在明显辐射和几何差异的问题,提出了一种基于级联变换的多源遥感图像配准方法.首先,利用灰度变换提取光学和SAR图像间的稳定结构特征,去除辐射差异性;然后,提出一种新的加权对数极坐标变换算法,解决图像间全局几何差异性,保证算法的尺度和旋转不变性,并初步得到整体的平移量;最后,通过局部几何变换,得到一系列的匹配点对,构建薄板样条模型,实现图像的精确配准.实验验证了算法去除辐射差异性和获得全局几何变换参数的能力,与传统的多源图像配准算法相比,基于级联变换的配准算法鲁棒性好,配准精度高.     

基于邻域一致性的极化SAR图像仿射配准

极化SAR图像的配准是极化SAR图像处理的基础,需要具备较高的精度与速度.基于深度学习的极化SAR图像配准大多数是结合图像块特征的匹配与基于随机抽样一致性的参数迭代估计来实现的.目前尚未实现端到端的基于深度卷积神经网络的一步仿射配准.该文提出了一种基于弱监督学习的端到端极化SAR图像配准框架,无需图像切块处理或迭代参数...