基于运动平台参数的SAR图像序列配准方法技术

本发明专利技术属于雷达数据处理领域，公开了一种基于运动平台参数的SAR图像序列配准方法，该方法包括如下步骤：获取参考图像和待配准图像；根据运动平台参数得到参考图像的预变换图像；提取待配准图像和预变换图像中的多个闭合区域；计算每个闭合区域的仿射不变矩特征；以及仿射不变矩特征的欧氏距离和夹角；对待配准图像和预变换图像进行闭合区域的匹配；根据匹配结果，计算待配准图像到预变换图像的变换参数；根据参考图像到预变换图像的变换参数和待配准图像到预变换图像的变换参数，得到待配准图像到参考图像的变换参数；根据待配准图像到参考图像的变换参数，对待配准图像进行配准。

【技术实现步骤摘要】

本专利技术涉及雷达数据处理领域，尤其涉及基于运动平台参数的SAR图像序列配准 方法，可用于广域监视下的目标检测和跟踪。
技术介绍
现代高科技战争呈现出了突发性强、大纵深、全方位等作战特点，战场监视和侦察 系统需要具有对广阔区域监视和侦察的能力，并且同时能够高效地提供准确、及时的情报 信息。采用SAR成像技术与GMTI技术相结合，实现对地监视、运动目标检测和跟踪，由于不同 视角、不同传感器对同一场景成像存在空间失配问题，SAR图像序列的配准是SAR图像处理 的关键问题。目前，SAR图像配准方法概括可分为两大类:基于灰度信息的和基于图像特征 的配准方法。 基于灰度信息的配准方法主要是利用图像本身的灰度统计信息计算图像的相似 度实现配准，常用的方法有相关系数法、互信息法、相位相关法和基于小波变换的方法等。 这类方法实现简单，但是由于SAR成像的视角不同，地面场景所对应的散射系数变化较大， 而基于灰度的配准方法噪声和复杂形变比较敏感，不适用于大视角SAR图像的配准。 基于图像特征的配准方法，首先提取图像的特征内容或结构信息作为图像特征 (包括点、线、区域、轮廓、结构信息等），并按照一定原则进行特征匹配，得到变换参数。这类 方法适用性更强、配准效率更高。由于SAR图像视角变化较大且细节多，使用基于特征的配 准方法耗时长且得到的配准参数误差大，需要针对大视角SAR图像的配准进行改进。
技术实现思路
针对现有技术的不足，本专利技术的实施例提供一种基于运动平台参数的SAR图像序 列配准方法，能够克服已有的SAR图像配准方法的不足，实现广域监视大视角SAR图像序列 的实时配准，并减小计算量，提高配准效率和精度。 本专利技术的技术思路是:首先根据平台运动参数对参考图像作预变换，这样就得到 了较接近参考图像的预变换图像，待配准图像到参考图像的变换就转为求待配准图像到预 变换图像的变换;其次对预变换图像和待配准图像分别进行图像分割，提取相应的闭合区 域轮廓，并保留像素点较多的区域，计算各个区域的仿射不变矩;然后对各个区域进行匹 配，并计算预变换图像到待配准图像的变换参数。 为达到上述目的，本专利技术的实施例采用如下技术方案予以实现。 基于运动平台参数的SAR图像序列配准方法，所述方法包括如下步骤： 步骤1，获取参考图像和待配准图像； 步骤2,获取运动平台参数，并根据所述运动平台参数得到所述参考图像的预变换 图像，其中，从所述参考图像到所述预变换图像的变换参数由所述运动平台参数确定； 步骤3,分别提取所述待配准图像中像素点个数大于第一像素门限的多个闭合区 域和所述预变换图像中像素点个数大于第二像素门限的多个闭合区域； 步骤4,计算所述待配准图像的多个闭合区域中每个闭合区域的仿射不变矩特征， 以及所述预变换图像的多个闭合区域中每个闭合区域的仿射不变矩特征； 步骤5,计算所述待配准图像的每个闭合区域的仿射不变矩特征和所述预变换图 像的每个闭合区域的仿射不变矩特征之间的欧氏距离和夹角； 步骤6,根据所述待配准图像的每个闭合区域的仿射不变矩特征和所述预变换图 像的每个闭合区域的仿射不变矩特征之间的欧氏距离和夹角，对所述待配准图像和所述预 变换图像进行闭合区域的匹配，得到所述待配准图像和所述预变换图像中所有相互匹配的 闭合区域； 步骤7,根据所述所有相互匹配的闭合区域，计算所述待配准图像到所述预变换图 像的变换参数； 步骤8,根据所述参考图像到所述预变换图像的变换参数，以及所述待配准图像到 所述预变换图像的变换参数，得到所述待配准图像到所述参考图像的变换参数； 步骤9,根据所述待配准图像到所述参考图像的变换参数，对所述待配准图像进行 配准。 本专利技术的特点和进一步的改进为： (1)所述步骤2中运动平台参数具体包括：场景中心距离航线的最近距离R〇;平台飞行高度h;距离向采样频率fs;脉冲重复频 率PRF;载机速度v。 (2)步骤3具体包括： (3a)设置第一像素门限和第二像素门限； (3b)根据所述第一像素门限，提取所述待配准图像中像素点个数大于所述第一像 素门限的多个闭合区域； (3c)根据所述第二像素门限，提取所述预变换图像中像素点个数大于所述第二像 素门限的多个闭合区域。 (3)步骤4中，所述闭合区域的仿射不变矩特征，采用以下六个仿射不变矩进行描 述： 其中，习气广奸/〇^)由_'表示闭合区域的p+q阶中心矩，f(x，y)表 示灰度图像在(x，y)处的灰度值。 (4)步骤5 中，待配准图像第m个闭合区域与预变换图像第η个闭合区域的欧式距离dis(m，n)为：待配准图像第m个闭合区域与预变换图像第η个闭合区域的夹角c 〇S0为： 其中，invk(m)表示待配准图像第m个闭合区域的k阶仿射不变矩，invk(n)表示预变 换图像第η个闭合区域的k阶仿射不变矩。 (5)步骤6中，采用如下匹配原则对所述待配准图像和所述预变换图像进行闭合区 域的匹配： 采用双向匹配的方法，当且仅当待配准图像的第m个闭合区域到预变换图像的第 η个闭合区域的欧氏距离是待配准图像的第m个闭合区域到预变换图像的所有闭合区域的 欧氏距离中的最小值，同时预变换图像的第η个闭合区域到待配准图像的第m个闭合区域的 欧氏距离也是预变换图像的第η个闭合区域到待配准图像的所有闭合区域的欧氏距离中的 最小值时，则所述待配准图像的第m个闭合区域和所述预变换图像的第η个闭合区域是匹配 的。 本专利技术与现有的基于特征点的图像配准技术相比有以下优点:本专利技术由于使用了 图像的闭合区域的轮廓信息，有效避免了噪声对提取单个特征点的影响，使得特征提取更 稳定;本专利技术由于使用了图像的闭合区域的轮廓信息，得到的闭合区域个数远小于单个特 征点，大大降低图像配准的计算量，达到实时配准的要求;本专利技术由于构建了图像闭合区域 的仿射不变矩，得到区域特征的统计描述，提高了配准的准确率;本专利技术由于采用最小二乘 法计算变换参数，配准精度达到亚像素级。【附图说明】为了更清楚地说明本专利技术实施例或现有技术中的技术方案，下面将对实施例或现 有技术描述中所需要使用的附图作简单地介绍，显而易见地，下面描述中的附图仅仅是本 专利技术的一些实施例，对于本领域普通技术人员来讲，在不付出创造性劳动的前提下，还可以 根据这些附图获得其他的附图。 图1为本专利技术实施例提供的SAR图像配准流程示意图； 图2为本专利技术实施例提供的SAR成像几何模型示意图； 图3为本专利技术实施例提供的闭合轮廓提取示意图； 图4为本专利技术实施例提供的参考图像、预配准图像和待配准图像示意图； 图5为本专利技术实施例提供的图像配准结果示意图图； 图6为本专利技术实施例提供的经过预变换后使用SIFT算法的图像配准结果示意图； 图7为本专利技术实施例提供的未经过预变换时使用SIFT算法的图像配准结果示意 图。【具体实施方式】 下面将结合本专利技术实施例中的附图，对本专利技术实施例中的技术方案进行清楚、完 整地描述，显然，所描述的实施例仅仅是本专利技术一部分实施例，而不是全部的实施例。基于 本专利技术中的实施例，本领域普通技术人员在没有做出创造性劳动前提下所获得的所有其他 实施例，都属于本专利技术保护的范围。 本专利技术实施例提供一种基于运动平台参数的SAR图像序列配准方法，如图1所示， 所述配准方法包括如下步本文档来自技高网...

【技术保护点】
基于运动平台参数的SAR图像序列配准方法，其特征在于，所述方法包括如下步骤：步骤1，获取参考图像和待配准图像；步骤2，获取运动平台参数，并根据所述运动平台参数得到所述参考图像的预变换图像，其中，从所述参考图像到所述预变换图像的变换参数由所述运动平台参数确定；步骤3，分别提取所述待配准图像中像素点个数大于第一像素门限的多个闭合区域和所述预变换图像中像素点个数大于第二像素门限的多个闭合区域；步骤4，计算所述待配准图像的多个闭合区域中每个闭合区域的仿射不变矩特征，以及所述预变换图像的多个闭合区域中每个闭合区域的仿射不变矩特征；步骤5，计算所述待配准图像的每个闭合区域的仿射不变矩特征和所述预变换图像的每个闭合区域的仿射不变矩特征之间的欧氏距离和夹角；步骤6，根据所述待配准图像的每个闭合区域的仿射不变矩特征和所述预变换图像的每个闭合区域的仿射不变矩特征之间的欧氏距离和夹角，对所述待配准图像和所述预变换图像进行闭合区域的匹配，得到所述待配准图像和所述预变换图像中所有相互匹配的闭合区域；步骤7，根据所述所有相互匹配的闭合区域，计算所述待配准图像到所述预变换图像的变换参数；步骤8，根据所述参考图像到所述预变换图像的变换参数，以及所述待配准图像到所述预变换图像的变换参数，得到所述待配准图像到所述参考图像的变换参数；步骤9，根据所述待配准图像到所述参考图像的变换参数，对所述待配准图像进行配准。...

【技术特征摘要】

【专利技术属性】
技术研发人员：杨志伟，唐光龙，廖桂生，郭永霞，
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