一种基于特征点的SAR影像配准方法技术

本发明专利技术的提供一种基于特征点的SAR影像配准方法，包括，对SAR影像图进行灰度值预处理，使用SURF算子来探测特征点；SAR影像图包括主影像和辅影像；计算主辅影像各点的相关系数以及方位向和距离向的偏移量；相关系数的极值最大值的点为最佳匹配点；获取最佳匹配点的坐标与方位向和距离向的偏移量相加后的第一偏移值；根据最佳匹配点的坐标和第一偏移值，通过进行主、辅影像之间的几何转换参数；将最佳匹配点在主影像的坐标和转换参数进行计算得到第二偏移值，当第二偏移值减去第一偏移值后大于预设的阈值，则删除超过阈值的最佳匹配点；将剩余最佳匹配点的坐标和转换参数重复迭代计算，当所有最佳匹配点均未超阈值时，得到最终的转换参数，完成配准。

【技术实现步骤摘要】
一种基于特征点的SAR影像配准方法
本专利技术涉及
，具体涉及一种基于特征点的SAR影像配准方法。
技术介绍
合成孔径雷达(SyntheticApertureRadar,SAR)影像配准是合成孔径雷达干涉测量(InterferometricSAR,InSAR)数据处理的一个关键步骤，是生成良好干涉图的必要条件，但是由于各种因素，导致精确的配准非常困难。常规的配准方法是在主强度图上按照一定的间距规则选取控制点，即规则点(RegularPoints,RP)。由于规则点的选取不考虑地面的散射特性，在具有较高相干性的区域效果较好，但在实际应用中，规则点经常位于低相干/失相干区域(例如大面积的水域、植被茂密的森林或季节变化的农业区域等)，导致配准存在计算量大、误匹配率高以及可靠性低等缺陷。
技术实现思路
本专利技术的目的在于克服现有技术中的缺点与不足，提供一种基于特征点的SAR影像配准方法。本专利技术的一个实施例提供一种基于特征点的SAR影像配准方法，包括：对SAR影像图进行灰度值预处理，SAR影像图灰度值预处理后使用SURF算子来探测特征点；所述SAR影像图包括主影像和辅影像；从主影像中选取参考窗口，在辅影像选取搜索窗口，根据主影像的各点的灰度值、辅影像的各点的灰度值、主影像的平均灰度值以及辅影像的平均灰度值，计算所述参考窗口在搜索窗口各点的相关系数以及方位向和距离向的偏移量；将所述相关系数的极值最大值所在的点确定为最佳匹配点；获取所述最佳匹配点在主影像的坐标与所述最佳匹配点的方位向和距离向的偏移量相加后的第一偏移值；根据所述最佳匹配点在主影像的坐标主影像的坐标和第一偏移值，通过进行最小二乘多项式计算主、辅影像之间的几何转换参数；将所述最佳匹配点在主影像的坐标和转换参数进行最小二乘多项式计算得到第二偏移值，当第二偏移值减去第一偏移值后大于预设的阈值，则删除超过阈值的所述最佳匹配点；将没有超过阈值的所述最佳匹配点在主影像的坐标和转换参数重新进行最小二乘多项式计算的转换参数，重复迭代计算，当所有所述最佳匹配点均未超阈值时，得到最终的转换参数，完成配准。相对于现有技术，本专利技术的一种基于特征点的SAR影像配准方法首先对SAR的主影像图和辅影像图进行灰度值处理，灰度值处理后，使用SURF算子提取影像图中的特征点，然后在主影像中选取参考窗口，在辅影像选取搜索窗口，根据主影像和辅影像的灰度值计算参考窗口在搜索窗口各点的相关系数以及方位向和距离向的偏移量得到最佳匹配点，通过最佳匹配点的坐标和第一偏移值进行最小二乘多项式计算，得到主辅影响之间的转换参数，然后再通过转换参数和最佳匹配点的坐标进行最小二乘多项式计算，得到第二偏移值，对第一偏移值和第二偏移值进行比较，若第一偏移值和第二偏移值之间差值大于预设的阈值，则删除超过阈值的最佳匹配点，然后进行重复迭代计算，当所有所述最佳匹配点均未超阈值时，得到最终的转换参数，完成配准。利用特征点对SAR影像进行配准，获取的相关系数无论在峰值还是整体分布上，特征点要比同条件下的规则点的要高很多，稳健性更强，偏移量的分布更集中于0，偏移量表现的更加稳定可靠。在一个实施例中，所述计算所述参考窗口在搜索窗口各点的所述相关系数之后，还包括：根据所述相关系数和所述方位向和距离向的偏移量计算信噪比；所述将所述相关系数的极值最大值所在的点确定为最佳匹配点之后，还包括：剔除信噪比大于等于第一预设值和所述相关系数小于等于第二预设值的所述最佳匹配点。在一个实施例中，所述对SAR影像图进行灰度值预处理，SAR影像图灰度值预处理后使用SURF算子来探测特征点之后，还包括：对预先从数据库提取的水体数据进行坐标系转换，转换成主影像和辅影像使用的雷达坐标系，将主影像和辅影像中落入水中的特征点去除。在一个实施例中，所述灰度值预处理，包括将SAR影像主强度图中灰度值大于0.5％且小于99.5％的范围内的像素，进行线性拉伸到0～255,而灰度值大于99.5％和小于0.5％的像素分别设置其值为255和0。在一个实施例中，所述水体数据为二值的二进制数据文件；所述二值包括0和-1，所述0表示陆地，所述-1表示水体；所述水体数据为地理坐标系。在一个实施例中，所述主影像为SAR影像图中抽选的任意一幅影像图，所述辅影像为SAR影像图中除主影像外的图。在一个实施例中，所述参考窗口在搜索窗口各点的所述相关系数以及方位向和距离向的偏移量的计算方式为：式中M(i,j)表示主影像的各点的灰度值，S(i,j)表示辅影像的各点的灰度值，i和j分别表示点的横坐标和纵坐标，a和b分别表示参考窗口的长和宽，E(M(i,j))表示主影像的平均灰度值，E(S(i,j))表示辅影像的平均灰度值。在一个实施例中，所述信噪比的计算方式为：式中ρ表示参考窗口在搜索窗口各点的所述相关系数，A和B分别为所述搜索窗口的长和宽，a和b分别为所述参考窗口的长和宽，其中所述a小于等于所述A，所述b小于等于B。在一个实施例中，所述最小二乘多项式计算方式为：式中x1和y1分别为主影像的横坐标和纵坐标，x2和y2分别为辅影像的横坐标和纵坐标，m1、m2、m3、m4、m5和m6表示所述转换参数，所述转换参数包括旋转参数和平移参数，m1、m2、m3和m4表示所述旋转参数，m5和m6表示表示所述平移参数。在一个实施例中，所述第一预设值为5；所述第二预设值为4.5。为了能更清晰的理解本专利技术，以下将结合附图说明阐述本专利技术的具体实施方式。附图说明图1为本专利技术一个实施例的基于特征点的SAR影像配准方法的流程图。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。请参阅图1，其是本专利技术一个实施例的流程图，该一种基于特征点的SAR影像配准方法，包括：步骤1：对SAR影像图进行灰度值预处理，SAR影像图灰度值预处理后使用SURF算子来探测特征点；所述SAR影像图包括主影像和辅影像。所述SAR(SyntheticApertureRadar，合成孔径雷达)图像为通过合成孔径雷达拍摄的图像，其中，合成孔径雷达可安装在飞机、卫星、宇宙飞船等飞行平台上，全天时、全天候对目标对象进行实施观测。在一个实施例中，所述主影像为SAR影像图中抽选的任意一幅影像图，所述辅影像为SAR影像图中除主影像外的图。步骤2：从主影像中选取参考窗口，在辅影像选取搜索窗口，根据主影像的各点的灰度值、辅影像的各点的灰度值、主影像的平均灰度值以及辅影像的平均灰度值，计算所述参考窗口在搜索窗口各点的相关系数以及方位向和距离向的偏移量；将所述相关系数的极值最大值所在的点确本文档来自技高网...

【技术保护点】
1.一种基于特征点的SAR影像配准方法，其特征在于，包括：/n对SAR影像图进行灰度值预处理，SAR影像图灰度值预处理后使用SURF算子来探测特征点；所述SAR影像图包括主影像和辅影像；/n从主影像中选取参考窗口，在辅影像选取搜索窗口，根据主影像的各点的灰度值、辅影像的各点的灰度值、主影像的平均灰度值以及辅影像的平均灰度值，计算所述参考窗口在搜索窗口各点的相关系数以及方位向和距离向的偏移量；将所述相关系数的极值最大值所在的点确定为最佳匹配点；/n获取所述最佳匹配点在主影像的坐标与所述最佳匹配点的方位向和距离向的偏移量相加后的第一偏移值；/n根据所述最佳匹配点在主影像的坐标和第一偏移值，通过进行最小二乘多项式计算主、辅影像之间的几何转换参数；/n将所述最佳匹配点在主影像的坐标和转换参数进行最小二乘多项式计算得到第二偏移值，当第二偏移值减去第一偏移值后大于预设的阈值，则删除超过阈值的所述最佳匹配点；/n将没有超过阈值的所述最佳匹配点在主影像的坐标和转换参数重新进行最小二乘多项式计算的转换参数，重复迭代计算，当所有所述最佳匹配点均未超阈值时，得到最终的转换参数，完成配准。/n

【技术特征摘要】
1.一种基于特征点的SAR影像配准方法，其特征在于，包括：
对SAR影像图进行灰度值预处理，SAR影像图灰度值预处理后使用SURF算子来探测特征点；所述SAR影像图包括主影像和辅影像；
从主影像中选取参考窗口，在辅影像选取搜索窗口，根据主影像的各点的灰度值、辅影像的各点的灰度值、主影像的平均灰度值以及辅影像的平均灰度值，计算所述参考窗口在搜索窗口各点的相关系数以及方位向和距离向的偏移量；将所述相关系数的极值最大值所在的点确定为最佳匹配点；
获取所述最佳匹配点在主影像的坐标与所述最佳匹配点的方位向和距离向的偏移量相加后的第一偏移值；
根据所述最佳匹配点在主影像的坐标和第一偏移值，通过进行最小二乘多项式计算主、辅影像之间的几何转换参数；
将所述最佳匹配点在主影像的坐标和转换参数进行最小二乘多项式计算得到第二偏移值，当第二偏移值减去第一偏移值后大于预设的阈值，则删除超过阈值的所述最佳匹配点；
将没有超过阈值的所述最佳匹配点在主影像的坐标和转换参数重新进行最小二乘多项式计算的转换参数，重复迭代计算，当所有所述最佳匹配点均未超阈值时，得到最终的转换参数，完成配准。


2.根据权利要求1所述的一种基于特征点的SAR影像配准方法，其特征在于，所述计算所述参考窗口在搜索窗口各点的所述相关系数之后，还包括：
根据所述相关系数和所述方位向和距离向的偏移量计算信噪比；
所述将所述相关系数的极值最大值所在的点确定为最佳匹配点之后，还包括：
剔除信噪比小于第一预设值和所述相关系数小于等于第二预设值的所述最佳匹配点。


3.根据权利要求1所述的一种基于特征点的SAR影像配准方法，其特征在于，所述对SAR影像图进行灰度值预处理，SAR影像图灰度值预处理后使用SURF算子来探测特征点之后，还包括：对预先从数据库提取的水体数据进行坐标系转换，转换成主影像和辅影像使用的雷达坐标系，将主影像和辅影像中落入水中的特征点去除。


4.根据权利要求1所述的一种基于特征点的SAR影像配准方法，其特征在于，所述灰度值预处理，包括将SAR影像主强度...

【专利技术属性】
技术研发人员：刘智勇，祁宏昌，刘泽楷，张滔，来立永，黄海生，袁俊健，冉倩，雷超平，
申请(专利权)人：广东电网有限责任公司广州供电局，
类型：发明
国别省市：广东;44