一種由粗到精的光學與SAR遙感圖像配準算法

作者：張明祥,王澤根,白茹月,賈鴻順

摘要：由于光學遙感圖像和SAR圖像具有明顯的非線性強度差異,且SAR圖像存在斑點噪聲,使得其配準存在較大難度。為此,本文結合基于特征和基于區域圖像配準方法的優點,并組合為混合模型,提出一種由粗到精的自動配準算法。以光學遙感圖像和SAR圖像分別為參考圖像和待配準圖像,先以基于特征點的SAR-SIFT完成粗配準,再以基于區域的ROEWA-HOG完成精配準。①采用SAR-SIFT算法進行特征點檢測和特征匹配來計算圖像的仿射變換模型,以消除參考圖像和待配準圖像之間明顯的旋轉、尺度和平移差異,至此完成圖像粗配準;②在此基礎上利用分塊Harris角點檢測在參考圖像上獲得特征點,并根據特征點確定待配準圖像上的同名點搜索區域;③計算圖像的ROEWA梯度,構造以特征點為中心的模板區域內的HOG特征向量,以SSD作為相似性測度搜索待配準圖像上的同名點,完成高精度的圖像配準;④進行圖像配準實驗,對配準結果進行目視檢查和精度評估。經過多組光學與SAR圖像配準實驗,驗證本文算法能夠結合基于特征和基于區域的圖像配準方法的優點,較好地抵抗光學與SAR圖像之間的非線性強度、旋轉、尺度、平移差異和SAR圖像的噪聲影響,并逐步提高配準精度,最終配準精度達到1個像素左右,實現了光學與SAR圖像的高精度自動配準,能夠滿足光學與SAR圖像后續綜合應用。

發文機構：西南石油大學土木工程與測繪學院 西南石油大學地球科學與技術學院 長安大學地質工程與測繪學院

關鍵詞：光學圖像SAR圖像圖像配準特征匹配模板匹配混合模型SAR-SIFT算法HOG特征ROEWA算法optical imageSAR imageimage registrationfeature matchingtemplate matchinghybrid modelSAR-SIFT algorithmHOG featureROEWA algorithm

分類號： TP3[自動化與計算機技術—計算機科學與技術]