專利名稱：利用單演信號(hào)三分量的合成孔徑雷達(dá)圖像配準(zhǔn)方法
技術(shù)領(lǐng)域：
本發(fā)明屬于圖像處理和配準(zhǔn)技術(shù)領(lǐng)域，特別涉及對(duì)合成孔徑雷達(dá)(SAR)圖像配準(zhǔn)技術(shù)。
背景技術(shù)：
在現(xiàn)代作戰(zhàn)系統(tǒng)中，為了滿足軍事目標(biāo)偵察與監(jiān)視和復(fù)雜戰(zhàn)場(chǎng)環(huán)境的動(dòng)態(tài)感知的需要，必然要求將搭載于不同偵察平臺(tái)的具有不同光譜頻段、不同工作模式、不同空間分辨率的多種傳感器構(gòu)建一個(gè)綜合的預(yù)警探測(cè)系統(tǒng)。但是多種探測(cè)手段獲取同一區(qū)域的圖像必然存在位置平移、視角變化、尺度差異以及幾何形變等，這直接影響到軍事情報(bào)的一致性。在進(jìn)行多源圖像目標(biāo)檢測(cè)與識(shí)別之前，必須使圖像在空間上對(duì)齊，這就是多源圖像的配準(zhǔn)。在多種偵察傳感器中，合成孔徑雷達(dá)(Synthetic Aperture Radar, SAR)因其具有多種獨(dú)特偵察性能，正在成為信息化戰(zhàn)爭(zhēng)中必不可少的戰(zhàn)場(chǎng)偵察手段。因此，SAR圖像間或SAR圖像與其它模式圖像間的配準(zhǔn)具有重要意義。自動(dòng)、快速、高精度的SAR圖像配準(zhǔn)始終是圖像處理領(lǐng)域的一個(gè)難題。SAR圖像與光學(xué)圖像相比，無論是成像機(jī)理，還是圖像灰度分布特點(diǎn)都具有很大差異，廣泛且成功用于傳統(tǒng)光學(xué)圖像的配準(zhǔn)方法無法直接用于SAR圖像配準(zhǔn)。根本原因在于SAR圖像的相干斑噪聲的存在，因?yàn)橄喔砂咴肼暿荢AR圖像相干成像的機(jī)理性噪聲，對(duì)圖像灰度分布有很嚴(yán)重的影響；另外成像條件的差異、拍攝時(shí)間和季節(jié)變化、拍攝場(chǎng)景地物的變化等因素造成圖像具有灰度分布復(fù)雜、不穩(wěn)定的特點(diǎn)，使得單一基于灰度特征的配準(zhǔn)方法難以直接應(yīng)用在SAR圖像配準(zhǔn)中。SAR圖像配準(zhǔn)中兩個(gè)關(guān)鍵性環(huán)節(jié)和難題是特征檢測(cè)、特征匹配。人們利用恒虛警(Constant False Alarm Rate, CFAR)、擴(kuò)展分形(Extended Fractal,EF) > Harr is等方法進(jìn)行SAR圖像特征檢測(cè)。然而，基于對(duì)比度特征的CFAR檢測(cè)方法對(duì)雜波背景統(tǒng)計(jì)模型依賴性大，虛警概率較高，計(jì)算量大，檢測(cè)時(shí)間較長(zhǎng)。基于紋理特征的EF檢測(cè)方法對(duì)目標(biāo)對(duì)比度和尺度非常敏感，會(huì)生產(chǎn)“負(fù)值效應(yīng)”問題，檢測(cè)的閾值選擇缺乏自適應(yīng)性。基于梯度特征的Harris檢測(cè)方法，檢測(cè)時(shí)間長(zhǎng)，受相干斑噪聲影響大，虛警概率高。針對(duì)SAR圖像特征匹配問題，人們利用相似或非相似測(cè)度、尺度不變特征變換(Scale-1nvariant FeatureTransform, SIFT)等方法進(jìn)行特征匹配。相似測(cè)度主要有互信息、相關(guān)系數(shù)、聯(lián)合概率分布能量、Hausdorff測(cè)度等。非相似測(cè)度主要有LI范數(shù)、L2范數(shù)及其改進(jìn)，聯(lián)合熵等。該類方法大部分直接從光學(xué)圖像配準(zhǔn)方法移植而來，計(jì)算量大，只適用于微小差異的SAR圖像?；赟IFT的匹配方法，計(jì)算量大，對(duì)圖像視角偏差敏感，匹配率較低。因此，現(xiàn)有的SAR圖像特征檢測(cè)和特征匹配方法應(yīng)用環(huán)境有限，對(duì)目標(biāo)背景復(fù)雜、相干斑噪聲影響嚴(yán)重、視角偏差較大、分辨率差異較大的SAR圖像配準(zhǔn)不夠理想，甚至無法有效配準(zhǔn)。相位一致(Phase Congruency, PC)是Morrone等在分析各類信號(hào)傅立葉級(jí)數(shù)時(shí)發(fā)現(xiàn)的一個(gè)規(guī)律，即信號(hào)的特征點(diǎn)總是出現(xiàn)在傅立葉相位疊合最大處。各種各樣的特征類型，包括階躍、線、屋頂及馬赫帶等特征都出現(xiàn)在相位一致高的點(diǎn)處。相位一致特征檢測(cè)方法，不同于空域基于灰度梯度的特征檢測(cè)算法，不受圖像亮度和對(duì)比度的影響。實(shí)驗(yàn)和理論已論證相位一致與人類視覺對(duì)圖像特征的認(rèn)知基本相符。但對(duì)于SAR圖像而言，傳統(tǒng)PC檢測(cè)方法存在檢測(cè)的特征點(diǎn)數(shù)量多，虛假目標(biāo)多，特征點(diǎn)定位精度低等弱點(diǎn)。作為一種新的圖像分析理論，單演信號(hào)理論(Monogenic Signal Theory, MST)分析方法近年來引起了人們?cè)絹碓蕉嗟年P(guān)注，開始在圖像模式識(shí)別、圖像目標(biāo)檢測(cè)、圖像重構(gòu)、圖像配準(zhǔn)方面得到應(yīng)用。二維單演信號(hào)是通過Riesz變換實(shí)現(xiàn)的二維希爾伯特變換推廣，不同于傳統(tǒng)的梯度或微分運(yùn)算，能夠優(yōu)秀地表達(dá)圖像的單演局部特征，如能量特征(局部幅值)、結(jié)構(gòu)特征(局部相位)和幾何特征(局部方向)，尤其是局部相位包含了圖像的大部分信息。將MST與PC相結(jié)合，產(chǎn)生的單演相位一致(Monogenic Signal Phase Congruency, MSPC)檢測(cè)方法,對(duì)SAR圖像特征具有良好的檢測(cè)性能。用單演信號(hào)的三個(gè)分量構(gòu)造出的SAR圖像特征向量，能很好描述圖像特征。而單演信號(hào)向量相關(guān)(Monogenic Signal Vector Correlation, MS VC)匹配方法，則具有良好的匹配效果?；诖?，將單演相位一致檢測(cè)與單演信號(hào)向量相關(guān)匹配結(jié)合，形成基于單演信號(hào)理論的SAR圖像配準(zhǔn)方法，提高了特征匹配率，保持了較好的配準(zhǔn)精度，具有較快的配準(zhǔn)速度。

發(fā)明內(nèi)容
1.要解決的技術(shù)問題本發(fā)明的目的在于提供一種可以實(shí)現(xiàn)SAR圖像自動(dòng)快速高精度的配準(zhǔn)方法。其中要解決的技術(shù)問題包括(I)SAR圖像特征檢測(cè)虛警率高，檢測(cè)時(shí)間長(zhǎng)；(2) SAR圖像特征匹配率低，誤匹配點(diǎn)對(duì)多而導(dǎo)致配準(zhǔn)精度低；(3)傳統(tǒng)匹配方法搜索效率低，配準(zhǔn)速度慢。2.技術(shù)方案本發(fā)明所述的利用單演信號(hào)三分量的合成孔徑雷達(dá)(SAR)圖像配準(zhǔn)方法，包括以下技術(shù)措施首先，設(shè)計(jì)一種頻域Log-Gabor濾波器，產(chǎn)生三個(gè)正交的單演信號(hào)分量信號(hào)。其次，單演信號(hào)分量信號(hào)一路到特征檢測(cè)器，即用三分量求解出局部幅值、局部相位，構(gòu)造一個(gè)單演相位一致函數(shù)，檢測(cè)相位一致特征。然后，另一路單演信號(hào)分量信號(hào)到匹配器，即利用單演信號(hào)三個(gè)分量構(gòu)造一個(gè)特征描述向量；通過計(jì)算參考圖像與待配準(zhǔn)圖像中特征點(diǎn)的特征向量相關(guān)，得到特征向量相關(guān)矩陣；通過搜索特征向量相關(guān)矩陣行元素和列元素中都最大的元素，索引到粗匹配特征點(diǎn)對(duì)，實(shí)現(xiàn)特征粗匹配。再利用RANSAC算法擬合仿射基本矩陣，完成特征點(diǎn)對(duì)精匹配。利用仿射變換模型，實(shí)現(xiàn)SAR圖像配準(zhǔn)。3.有益效果本發(fā)明相比背景技術(shù)具有如下的優(yōu)點(diǎn)(I)該配準(zhǔn)方法能夠有效降低相干噪聲對(duì)配準(zhǔn)的影響；(2)該配準(zhǔn)方法特征檢測(cè)方法獨(dú)特，檢測(cè)到的SAR圖像特征虛警率低，特征數(shù)量少，邊緣定位精度高；(3)該配準(zhǔn)方法匹配方法計(jì)算簡(jiǎn)單，匹配率，環(huán)境適應(yīng)性強(qiáng)；(4)該配準(zhǔn)方法配準(zhǔn)速度快，精度高，具有較好的自適應(yīng)能力。
四

說明書附圖是本發(fā)明的實(shí)施原理流程圖。
五具體實(shí)施例方式以下結(jié)合說明書附圖對(duì)本發(fā)明作進(jìn)一步詳細(xì)描述。參照說明書附圖，本發(fā)明的具體實(shí)施方式
分以下幾個(gè)步驟(I)設(shè)計(jì)一個(gè)頻域的Log-Gabor濾波器,對(duì)參考圖像和待配準(zhǔn)圖像進(jìn)行Log-Gabor濾波，得到Log-Gabor濾波器的頻域響應(yīng)，得到單演信號(hào)三個(gè)分量，基于如下公式
權(quán)利要求
1.利用單演信號(hào)三分量的合成孔徑雷達(dá)圖像配準(zhǔn)方法，其特征在于包括以下技術(shù)措施 (1)設(shè)計(jì)一個(gè)頻域的Log-Gabor濾波器計(jì)算單演信號(hào)三個(gè)分量、局部幅值和局部相位；利用單演信號(hào)三個(gè)分量計(jì)算局部能量和利用局部幅值計(jì)算總局部幅值，構(gòu)造單演相位一致濾波器；通過單演相位一致濾波、非最大值抑制、閾值檢測(cè)，完成SAR圖像目標(biāo)檢測(cè)； (2)計(jì)算SAR圖像目標(biāo)局部鄰域內(nèi)單演信號(hào)三個(gè)分量，構(gòu)造目標(biāo)特征向量； (3)通過參考圖像與待配準(zhǔn)圖像特征向量相關(guān)，得到特征向量相關(guān)矩陣。通過搜索特征向量相關(guān)矩陣行元素和列元素中都最大的元素，索引到粗匹配特征點(diǎn)對(duì)； (4)利用RANSAC算法擬合仿射基本矩陣，完成特征點(diǎn)對(duì)精匹配。利用仿射變換模型，實(shí)現(xiàn)SAR圖像配準(zhǔn)。
2.根據(jù)權(quán)利要求1所述的利用單演信號(hào)三分量的合成孔徑雷達(dá)圖像配準(zhǔn)方法，其特征在于單演信號(hào)三個(gè)分量、局部幅值和局部相位的確定方法具有以下技術(shù)措施步驟計(jì)算Log-Gabor濾波器的頻域響應(yīng)，得到單演信號(hào)三個(gè)分量，基于如下公式
3.根據(jù)權(quán)利要求1所述的利用單演信號(hào)三分量的合成孔徑雷達(dá)圖像配準(zhǔn)方法，其特征在于利用單演相位一致濾波器具有如下的技術(shù)措施步驟多尺度空間中，定義局部能量為
4.根據(jù)權(quán)利要求1所述的利用單演信號(hào)三分量的合成孔徑雷達(dá)圖像配準(zhǔn)方法，其特征在于利用單演特征向量相關(guān)匹配具有如下的技術(shù)措施步驟單演信號(hào)由三個(gè)分量組成，且三者相互正交，可以用來構(gòu)成特征向量?；诠?V (x, y, s) = [ U fp(x, y, s), U fx (x, y, s), U fy (x, y, s)]T 式中U表示特征點(diǎn)鄰域內(nèi)的分量，T表示轉(zhuǎn)置。計(jì)算參考圖像和待配準(zhǔn)圖像中的特征點(diǎn)特征向量分別為Vi1和匕2。兩個(gè)特征向量相關(guān)(相乘)得到特征相關(guān)矩陣#_ = {V；V；}。設(shè)相關(guān)矩陣Mcot的任一元素為Mk,。。設(shè)任一行和列中最大的元素為 且其對(duì)應(yīng)的參考圖像和感知圖像特征點(diǎn)分別為ρ,。則匹配判決
全文摘要
本發(fā)明公開了一種利用單演信號(hào)三分量的合成孔徑雷達(dá)(SAR)圖像配準(zhǔn)方法，屬于合成孔徑雷達(dá)圖像處理和配準(zhǔn)技術(shù)領(lǐng)域。目前基于梯度信息的檢測(cè)方法和互相關(guān)的匹配方法應(yīng)用于SAR圖像配準(zhǔn)中，存在檢測(cè)到的特征點(diǎn)過多、檢測(cè)時(shí)間過長(zhǎng)、配準(zhǔn)精度低等缺點(diǎn)。本發(fā)明給出一種單演相位一致的檢測(cè)算法和單演相位相關(guān)的匹配方法，通過設(shè)計(jì)一種頻域Log-Gabor濾波器，產(chǎn)生三個(gè)正交的單演信號(hào)分量信號(hào)。單演信號(hào)分量信號(hào)一路到特征檢測(cè)器，即用三分量求解出局部幅值、局部相位，構(gòu)造一個(gè)單演相位一致函數(shù)，檢測(cè)相位一致特征。單演信號(hào)分量信號(hào)另一路到匹配器，利用單演信號(hào)三個(gè)分量構(gòu)造一個(gè)特征描述向量；通過計(jì)算參考圖像與待配準(zhǔn)圖像中特征點(diǎn)的特征向量相關(guān)，得到特征向量相關(guān)矩陣；通過搜索特征向量相關(guān)矩陣行元素和列元素中都最大的元素，索引到粗匹配特征點(diǎn)對(duì)，實(shí)現(xiàn)特征粗匹配。再利用RANSAC算法擬合仿射基本矩陣，完成特征點(diǎn)對(duì)精匹配。利用仿射變換模型，實(shí)現(xiàn)SAR圖像配準(zhǔn)。該算法能實(shí)現(xiàn)SAR圖像自動(dòng)配準(zhǔn)，配準(zhǔn)速度快，受相干斑噪聲影響小，配準(zhǔn)精度高，具有推廣應(yīng)用價(jià)值。
文檔編號(hào)G06T7/00GK103049905SQ20121051973
公開日2013年4月17日 申請(qǐng)日期2012年12月7日 優(yōu)先權(quán)日2012年12月7日
發(fā)明者關(guān)鍵, 王國(guó)力, 周偉, 柴勇, 姚立波, 叢瑜, 何友 申請(qǐng)人:中國(guó)人民解放軍海軍航空工程學(xué)院