基于比值相关函数的SAR图像配准方法技术

本发明专利技术公开了一种基于比值相关函数的SAR图像配准方法，主要克服现有相关配准方法难以适应SAR图像斑点乘性噪声模型。对于给定参考图和待配准图，其实现过程是：1)取待配准图的倒数图像；2)分别对参考图和倒数图像做快速傅立叶变换并在频域共轭相乘；3)相乘结果反变换得到比值相关函数；4)取比值相关函数最小值位置像素级偏移；5)裁剪不重叠的区域，并重复实施一次1)-5)过程；6)对裁剪图像执行频域补零操作，计算一定范围的傅立叶反变换，最小点位置为亚像素偏移；7)将所有像素级和亚像素级偏移估计相加，得到总体偏移估计。本发明专利技术相对于其它的一些像素级和亚像素级偏移估计方法对SAR图像偏移估计结果更加稳定。

【技术实现步骤摘要】
基于比值相关函数的SAR图像配准方法
本专利技术属于图像处理
，涉及一种图像配准方法，具体是一种基于比值相关函数的SAR图像配准方法，可用于对SAR图像对的偏移估计。
技术介绍
合成孔径雷达SAR所成的图像具有全天候、全天时、高分辨率和强大的穿透能力等特点，因此，这种图像被广泛的应用到目标识别，变换检测和水面监视。然而，这些应用中，SAR图像常常成对或成序列出现，而由于雷达的扰动，这些原始的图像对数据很难保证同一实际位置上的点精确对应图像上同一平面坐标上的像素位置。SAR图像配准中，由于乘性噪声的腐蚀，这种噪声来自后向散射雷达反射的连续干扰，这种斑点噪声毁坏了SAR图像辐射测量的分辨率，图像对的配准过程有着很大影响。目前，多种配准方法已经被提出。像素级的基于相关方法进行配准的典型算法有相位相关法，扩展相位相关法，最大互信息熵方法等。基于特征的配准方法典型运算有控制点方法，SIFT特征法等。但这些方法都仅在像素级上进行配准。为了降低配准偏差，必须要进行亚像素级的偏移估计，其精度要达到1/10个像素。亚像素级的像素的方法也被提出，经常使用的亚像素级的偏移估计都使用了由粗到精的偏移估计策略，如fast-NCCA，这种方法在执行其他像素级配准方法后使像素的偏移控制在0-1个像素范围内，再利用低阶多项式进行在像素间进行线性插值，利用优化算法找到最大相关的亚像素位置。相关函数插值的方法，这种方法利用相关函数在频域进行处理，利用了傅立叶变换的性质——频域补零相当于空域插值操作，这种插值方法在满足奈奎斯特采样定理的情况下是完美的插值方法，并且提出了亚像素级的小范围操作来提高运行速度。然而，这些像素级配准和亚像素级的配准方法都没有考虑到SAR图像相干斑乘性噪声对偏移估计的影响，这样的配准精度会被不同强度的噪声干扰而降低偏移估计误差。
技术实现思路
本专利技术的目的在于克服上述已有技术的不足，针对SAR图像斑点噪声的乘性模型，提出了一种基于比值相关函数的SAR图像配准方法，进行SAR图像对的偏移估计，以降低噪声对配准结果的影响，提高配准精度。本专利技术的技术方案是：基于比值相关函数的SAR图像配准方法，包括如下步骤：(1)对于给定参考图像im和待配准图像is，计算待配准图像is的倒数图像，记为上标r表示倒数；(2)分别对参考图im和待配准图的倒数图像做快速傅立叶变换并进行频域共轭相乘，如下式所示:其中，Im为图像im的快速傅立叶变换结果，Is为图像的快速傅立叶变换结果，FFT(·)为快速傅立叶变换操作，为Im和Is的共轭乘积，上标R表示新提出的比值度量方法，*表示共轭；(3)对执行快速傅立叶反变换，得到比值相关函数的结果(4)搜索中的最小值坐标位置坐标(u',v')，该坐标即为比值法估计SAR图像像素级偏移(Δx,Δy)，如下式所示：(5)裁剪不重叠的区域得到裁剪后的参考图像和待配准图像并重复实施一次(1)-(5)过程得到和其中，上标数字表示裁剪次数；(6)对于步骤(5)两次裁剪后得到的图像对和执行(1)-(2)步骤，计算得到的进行频域补零，计算补零后矩阵(-2,2)像素范围的傅立叶反变换，得到插值相关函数并按下式查找最小值其中，上标p表示上采样率，p＝32，则为亚像素偏移估计结果；(7)将所有像素级和亚像素级偏移估计相加，得到原参考图和待配准图的偏移估计。上述步骤(1)中计算待配准图像的倒数图像对于每个像素位置(x,y)，所使用的计算公式如下：上述步骤(3)中对所执行的快速傅立叶反变换的结果也即为参考图im和待配准图is的比值相关函数，计算公式如下所示：其中(u,v)为的坐标，IFFT(·)为快速傅立叶反变换操作。本专利技术的有益效果：本专利技术使用了由粗到精的配准策略，与现有的技术相比，本专利技术具有以下优点：1、本专利技术考虑乘性斑点噪声提出了一种新的基于比值的相关函数。2、本专利技术中新的相关函数可以更好的抑制SAR图像斑点噪声，是一种更稳定的配准方法。3、本专利技术沿用了相关方法在频域上的高效性能，整个算法运算量小，运算速度快。以下将结合附图对本专利技术做进一步详细说明。附图说明图1是本专利技术的流程图；图2是十万次有时延的一维信号加三视幅度噪声后的配准误差统计图；图3是实验中所用的三视幅度合成SAR图像的参考图；图4传统相关方法和本专利技术比值相关方法的噪声影响分析图；图5是实验中所用的一对真实SAR图像——中国黄河口。具体实施方式参照附图1，本专利技术包括如下步骤：步骤1，构造比值相关函数：1.1)与传统相关函数不同，对于给定参考图像im和待配准图像is二维图像的比值相关函数可以进行如下定义：其中，(x,y)为输入图像坐标，(u,v)为比值相关函数坐标；1.2)对于给定参考图im和待配准图is由计算is的倒数图像此时新定义的比值相关函数可以写成传统相关函数的形式：步骤2，像素级偏移估计：2.1)相关函数可以利用傅立叶变换在频域进行计算，分别计算im和的快速傅立叶变换Im和Is其中，FFT(·)为快速傅立叶变换操作2.2)两幅图像频域进行共轭相乘得到其中，上标R表示本专利技术中的比值相关度量方法，*表示共轭；2.3)对快速傅立叶反变换，这个反变换得到的则是比值相关函数的结果：其中IFFT(·)表示快速傅立叶反变换操作2.4)搜索中坐标(u',v')的最小值即为比值法估计SAR图像对的偏移(Δx,Δy)：2.5)裁剪已估计的两幅图像不重合的边缘得到裁剪后的参考图像和待配准图像为了减小无关的不重叠边缘对配准结果的影响。对裁剪后的图像对再次重复步骤2过程得到新裁剪后的和其中，上标数字表示裁剪次数。将两次像素偏移估计相加，完成像素级的偏移估计；步骤3，亚像素级偏移估计3.1)对于两次裁剪后的图像和对计算得到的进行频域补零后反变换操作，对(-2,2)范围内进行傅立叶反变换计算插值后的相关函数其中，上标p表示上采样率，在本专利技术中，p＝32。IDFTp表示以上采样率p进行补零后傅立叶反变换；3.2)按下式查找坐标(u',v')的最小值(Δx,Δy)：此时，则为亚像素偏移估计结果；3.3)将以上所有配准结果相加，得到两幅SAR图像总的偏移估计。本专利技术效果理论证明：根据幅度SAR图像的噪声模型i＝u·e，及斑点噪声u在无噪像素e概率密度函数：噪声均值为1，方差为可得两噪声点相乘算子和比值算子均值归一化后的方差：其中，M＝u1u2为噪声相乘算子，R＝u1/u2为噪声比值算子，Var(.)表示方差。假设无噪声的参考图em和待配准图es对应位置像素点完全相同，则配准时有em＝es＝e。对于如下两种相关函数：其中C代表乘法算子或者比值算子的统计均值，其带噪声的第一项被配准后的无噪项峰值归一化随机变量为两随机变量计算方差D为由上式可见，其相关函数每点方差不仅与两噪声算子有关，与无噪图像也有关，我们这里用图3(a)所示图像为例，其完全匹配的峰值点与位移后的相关函数点跨度记为S(u,v)，定义变量Q＝δ(f(u,v))/S(u,v)，标准差与跨度之比，该变量反映由于噪声影响，各点相关函数对峰值影响的大小。图4绘出两种相关函数在三视噪声影响下Q值变化，如图所示，比值相关函数各点误差对真实峰值影响远远小于传统乘性相关函数的影响，比值相关在SAR图像乘性噪声下是一种更加稳定的相关度量方本文档来自技高网...

【技术保护点】
基于比值相关函数的SAR图像配准方法，其特征在于：包括如下步骤：(1)对于给定参考图像im和待配准图像is，计算待配准图像is的倒数图像，记为上标r表示倒数；(2)分别对参考图im和待配准图的倒数图像做快速傅立叶变换并进行频域共轭相乘，如下式所示:Im=FFT(im),Is=FFT(isr),Rim,isR=ImIs*,]]>其中，Im为图像im的快速傅立叶变换结果，Is为图像的快速傅立叶变换结果，FFT(·)为快速傅立叶变换操作，为Im和Is的共轭乘积，上标R表示新提出的比值度量方法，*表示共轭；(3)对执行快速傅立叶反变换，得到比值相关函数的结果(4)搜索中的最小值坐标位置坐标(u',v')，该坐标即为比值法估计SAR图像像素级偏移(Δx,Δy)，如下式所示：(Δx,Δy)=argminu',v'{rim,isR(u',v')},]]>(5)裁剪不重叠的区域得到裁剪后的参考图像和待配准图像并重复实施一次(1)‑(5)过程得到和其中，上标数字表示裁剪次数；(6)对于步骤(5)两次裁剪后得到的图像对和执行(1)‑(2)步骤，计算得到的进行频域补零，计算补零后矩阵(‑2,2)像素范围的傅立叶反变换，得到插值相关函数并按下式查找最小值(Δx,Δy)=argminu',v'{rim,isR(u',v')},-2p<Δx,Δy<2p,]]>其中，上标p表示上采样率，p＝32，则为亚像素偏移估计结果；(7)将所有像素级和亚像素级偏移估计相加，得到原参考图和待配准图的偏移估计。...

【技术特征摘要】
1.基于比值相关函数的SAR图像配准方法，其特征在于：包括如下步骤：(1)对于给定参考图像im和待配准图像is，计算待配准图像is的倒数图像，记为上标r表示倒数；(2)分别对参考图im和待配准图的倒数图像做快速傅立叶变换并进行频域共轭相乘，如下式所示:其中，Im为图像im的快速傅立叶变换结果，Is为图像的快速傅立叶变换结果，FFT(·)为快速傅立叶变换操作，为Im和Is的共轭乘积，上标R表示新提出的比值度量方法，*表示共轭；(3)对执行快速傅立叶反变换，得到比值相关函数的结果(4)搜索中的最小值坐标位置坐标(u',v')，该坐标即为比值法估计SAR图像像素级偏移(Δx,Δy)，如下式所示：(5)裁剪不重叠的区域得到裁剪后的参考图像和待配准图像并重复实施一次(1)-(5)过程得到和其中，上标数字表示裁剪次数；(6)对于步骤(5)两次裁剪后得到的图像对和执行(1)-(2)步骤，计算得到的...

【专利技术属性】
技术研发人员：钟桦，焦李成，张迪，熊涛，王爽，侯彪，刘红英，马文萍，尚荣华，
申请(专利权)人：西安电子科技大学，
类型：发明
国别省市：陕西;61