1、圖像配準是實現(xiàn)同一場景下、不同時間、不同視角或不同傳感器所獲取圖像數(shù)據(jù)在空間位置上的對齊,它是變化檢測、圖像融合、目標識別等圖像分析任務(wù)中關(guān)鍵步驟之一。SAR(合成孔徑雷達)由于具有全天時、全天候的工作特性,且可以穿透植被、云層得到高分辨率的SAR圖像,因而被廣泛的應用于各個方面。SAR圖像配準也逐漸發(fā)展成為一個重要研究方向。由于SAR圖像表現(xiàn)出很強的乘性斑點噪聲,因此提取穩(wěn)定有效的特征進行配準一直是SAR圖像配準的難點。
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2、IFT(Scale Invariant Feature Transform)特征算子具有較好的尺度和旋轉(zhuǎn)不變性,因而被廣泛的應用于遙感圖像配準領(lǐng)域。然而由于SAR系統(tǒng)成像過程的復雜, SAR圖像本身的特點多種多樣和人們對圖像配準精度要求的提高,通?；诰植苦徲蛱荻刃畔⒌腟IFT檢測算法,在對質(zhì)量較差(受噪聲影響嚴重)或灰度、對比度差異較大的SAR圖像配準時,直接用像素灰度差值得到的梯度信息不夠穩(wěn)定,從而導致配準精度較低或失效。
　

3、　針對以上問題,本文提出了兩種改進方法,一種是利用圖像相位一致性信息對特征點進行提純,減少錯誤的、不穩(wěn)定的特征點的影響;另一種是對圖像進行預處理,以減少SAR圖像斑點噪聲的影響;然后對特征提取階段進行改進,以消除不同波段、不同極化方式的SAR圖像對比度差異影響。并在此改進基礎(chǔ)上提出新的匹配策略,極大程度的剔除錯誤匹配點對,得到精確地匹配點對完成配準。本文采用不同波段、不同極化方式的,受相干斑噪聲影響較嚴重幾組SAR圖像進行實驗,仿真結(jié)果