專利名稱：一種由粗到精的星載合成孔徑雷達圖像自動配準方法
技術領域：
本發(fā)明涉及遙感圖像處理技術領域，是一種星載合成孔徑雷達(SAR)圖像的配準方法。
背景技術：
星載SAR遙感數據具有全天候、全天時的獨特優(yōu)勢，同時具有固定的重訪周期，所以它比光學遙感更適合于地表監(jiān)視和動態(tài)監(jiān)測，隨著我國合成孔徑雷達(SAR)的發(fā)展，應用多時相的SAR數據進行地表和地物變化的動態(tài)監(jiān)視成為十分重要的遙感應用領域。而對不同時間獲取的同一地區(qū)的SAR圖像進行精確配準是變化檢測和動態(tài)監(jiān)視的前提和基礎。目前國內外星載SAR圖像的配準方法主要有兩類(1)基于區(qū)域的方法，將圖像上的小窗口內像素與另一幅圖像上同樣尺寸窗口做統(tǒng)計比較。通常選用合適的相關測度，然后將滿足條件的窗口中心作為控制點用于求解兩幅圖像之間的變換參數。這類方法匹配準確率高，可以人為控制匹配點的分布，但對圖像的尺度和角度變化敏感，在低信噪比的情況下難以滿足SAR影像的匹配要求；(2)基于特征的方法，主要是匹配兩幅圖像中相對應的特征，比如邊緣特征、點特征、互信息和hausdorff距離等。這類方法自動化程度高，一定程度上對旋轉和明暗變化等不敏感，但在實際應用中存在著誤匹配點多，匹配點聚集，以及速度慢等缺點。
發(fā)明內容
本發(fā)明的目的是提供一種由粗到精的星載合成孔徑雷達圖像自動配準方法，對不同時間獲取的星載合成孔徑雷達(SAI )圖像之間自動進行配準，以解決星載SAR圖像的配準問題，提高SAR圖像配準的效率和準確度。為達到上述目的，本發(fā)明的技術方案是一種由粗到精實現星載合成孔徑雷達圖像自動配準方法，其包括步驟1 根據衛(wèi)星的軌道數據分別計算兩幅星載SAR圖像四個角點的位置，并根據這些角點位置計算兩幅SAR圖像之間的仿射變換參數；步驟2 對第一幅星載SAR圖像進行均勻分塊，并在每個圖像塊內提取一個正方形的特征區(qū)域；步驟3 根據第一幅星載SAR圖像的每個特征區(qū)域中心的地理位置，在第二幅SAR 圖像內尋找對應位置點，并以該點位置為中心提取2公里正方形的窗口區(qū)域，再按照仿射變換參數計算正方形區(qū)域在第二幅SAR圖像的對應窗口區(qū)域的四點位置；步驟4 利用得到的第二幅SAR圖像上區(qū)域的四個角點位置，按照第一幅SAR圖像的分辨率對第二幅SAR圖像對應四個角點位置的圖像采用三次卷積內插方法重采樣，得到一幅臨時圖像區(qū)域；步驟5 利用歸一化互相關模板匹配方法對第一幅SAR圖像的正方形特征區(qū)域和第二幅SAR圖像的臨時圖像區(qū)域進行精確匹配，得到精確匹配的相關位置；
步驟6 對第一幅SAR圖像的每個正方形特征區(qū)域，按照步驟3到步驟5的處理方法進行同樣處理，就得到一系列精確匹配的位置點；步驟7 利用這些精確匹配的系列位置點對第二幅SAR圖像進行校正，實現兩幅圖像的精確配準。所述的方法，其所述步驟1的仿射變換模型為χ' = a+bx+cyy' = d+ex+fy其中，x、y分別表示第一幅SAR圖像的行坐標、列坐標，x’、y’分別表示第二幅SAR 圖像的行坐標、列坐標，a、b、c、d、e、f為仿射變換的六個參數，即a表示χ方向的平移量， b表示χ方向的比例縮放因子，c表示y方向的比例縮放因子，d表示y方向的平移量，e表示χ方向的比例縮放因子，f表示y方向的比例縮放因子。所述的方法，其所述步驟3的處理方法是，根據第一幅SAR圖像特征區(qū)域的中心位置，考慮衛(wèi)星軌道的精度，以推算出特征區(qū)域對應于第一幅SAR圖像中對應的區(qū)域窗口四點位置；由于第二幅SAR圖像的四個角點位置已知，根據仿射變換，就可以計算出第二幅 SAR圖像上對應特征窗口區(qū)域的四點位置。所述的方法，其所述步驟5中的歸一化互相關模板匹配方法，是以下式表示其中，P為互相關系數，-1 ^ P ^ l，T(x，y)表示特征區(qū)域圖像像點(x，y)的灰度值，I (χ，y)表示臨時圖像區(qū)域像點(χ，y)的灰度值；μ τ表示特征區(qū)域圖像的灰度均值，
μ χ表示臨時圖像區(qū)域的灰度均值，Σ表示對χ方向積分求和，Σ表示對y方向積分求和，χ
表示圖像的行向坐標，y表示圖像的列向坐標。所述的方法，其所述步驟2中對第一幅SAR圖像進行分塊，是分成9橫X 9豎的81 個子塊或更多的子塊，從每個子塊中提取U8XU8像素大小的正方形的特征區(qū)域作為模板。所述的方法，其所述步驟3中，根據第一幅SAR圖像在步驟1中所得的四個角點位置，求得到第一幅SAR圖像特征區(qū)域的中心位置。本發(fā)明方法充分考慮了獲取星載SAR圖像時的衛(wèi)星軌道參數，綜合考慮了不同時間獲取SAR圖像之間的尺度和旋轉、圖像分塊的歸一化互相關匹配，能夠有效地完成不同時間獲取星載SAR圖像的自動配準。本發(fā)明方法有助于推動我國星載SAR圖像的自動配準技術水平提高，促進星載 SAR圖像在土地覆蓋/變化、農作物長勢、冰雪等各種災害監(jiān)測以及軍事目標的動態(tài)監(jiān)視等領域的廣泛應用。
圖1是本發(fā)明粗到精的星載SAR圖像自動配準方的示意框圖。
權利要求
1.一種由粗到精的星載合成孔徑雷達圖像自動配準方法，其特征在于，包括步驟1 根據衛(wèi)星的軌道數據分別計算兩幅星載SAR圖像四個角點的位置，并根據這些角點位置計算兩幅SAR圖像之間的仿射變換參數；步驟2 對第一幅星載SAR圖像進行均勻分塊，并在每個圖像塊內提取一個正方形的特征窗口區(qū)域；步驟3 根據第一幅星載SAR圖像的每個特征窗口區(qū)域中心的地理位置，在第二幅SAR 圖像內尋找對應位置點，并以該點位置為中心提取2公里正方形的窗口區(qū)域，再按照仿射變換參數計算正方形窗口區(qū)域在第二幅SAR圖像的對應窗口區(qū)域的四點位置；步驟4 利用得到的第二幅SAR圖像上窗口區(qū)域的四點位置，按照第一幅SAR圖像的分辨率對第二幅SAR圖像對應四點位置的圖像采用三次卷積內插方法重采樣，得到一幅臨時圖像區(qū)域；步驟5 利用歸一化互相關模板匹配方法對第一幅SAR圖像的正方形特征窗口區(qū)域和第二幅SAR圖像的臨時圖像區(qū)域進行精確匹配，得到精確匹配的相關位置；步驟6 對第一幅SAR圖像的每個正方形特征窗口區(qū)域，按照步驟3到步驟5的處理方法進行同樣處理，就得到一系列精確匹配的位置點；步驟7 利用這些精確匹配的系列位置點對第二幅SAR圖像進行校正，實現兩幅圖像的精確配準。
2.如權利要求1所述的方法，其特征在于，所述步驟1的仿射變換模型為
3.如權利要求1所述的方法，其特征在于，所述步驟3的處理方法是，根據第一幅SAR 圖像特征區(qū)域的中心位置，考慮衛(wèi)星軌道的精度，以推算該特征窗口區(qū)域對應于第一幅SAR 圖像區(qū)域的對應四點位置；由于第二幅SAR圖像的四個角點位置已知，根據仿射變換，就可以計算出第二幅SAR圖像上對應特征窗口區(qū)域的四點位置。
4.如權利要求1所述的方法，其特征在于，所述步驟5中的歸一化互相關模板匹配方法，是以下式表示其中，P為互相關系數，-1 < P < 1，T(χ, y)表示特征區(qū)域圖像像點(X，y)的灰度值，l(x，y)表示臨時圖像區(qū)域像點(x，y)的灰度值；μ τ表示特征區(qū)域圖像的灰度均值，P1表示臨時圖像區(qū)域的灰度均值，Σ表示對χ方向積分求和，Σ表示對y方向積分求和，χ表示圖像的行向坐標，y表示圖像的列向坐標。
5.如權利要求1所述的方法，其特征在于，所述步驟2中對第一幅SAR圖像進行分塊， 是分成9橫X9豎的81個子塊或更多的子塊，從每個子塊中提取U8X 1 像素大小的正方形的特征區(qū)域作為模板。
6.如權利要求3所述的方法，其特征在于，所述步驟3中，根據第一幅SAR圖像在步驟 1中所得的四個角點位置，求得到第一幅SAR圖像特征區(qū)域的中心位置。
全文摘要
本發(fā)明公開了一種由粗到精的星載合成孔徑雷達圖像自動配準方法，涉及遙感圖像處理技術，包括七個步驟，充分利用衛(wèi)星的軌道數據計算星載SAR圖像對應的粗略地理位置，進行圖像的粗配準，實現星載SAR圖像之間尺度和旋轉的統(tǒng)一。在粗配準的基礎上再采用模板匹配的方法，進行星載SAR圖像的局部精匹配，最終根據大量匹配的小區(qū)域實現整幅SAR圖像的精配準。本發(fā)明應用了衛(wèi)星的粗略軌道參數巧妙地實現不同星載SAR圖像的尺度和旋轉的統(tǒng)一，為基于模板的精配準構建了理想的匹配條件，實現了由粗到精的匹配策略，大大提高了SAR圖像配準的有效性。
文檔編號G06T7/00GK102194225SQ20101012835
公開日2011年9月21日 申請日期2010年3月17日 優(yōu)先權日2010年3月17日
發(fā)明者付琨, 尤紅建 申請人:中國科學院電子學研究所