光学图像与sar图像的配准

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1、窗体顶端光学图像与SAR图像的配准是目前研究的一大热点问题。光学图像和SAR图像的成像机理存在着差异性，那么实现光学和SAR图像的精配准，已经成为光学图像SAR图像配准的难点和关键问题。本文在分析与总结已有的灰度图像配准技术特点的基础上，提出了基于RANSAC算法优化SIFT特征的光学和SAR图像配准方法。论文主要工作包括：1.对光学和SAR图像配准的特点和基础理论进行了分析和总结。首先，介绍了图像配准的基本特点和数学描述；其次，描述了配准算法的四个构成因素并进行了总结；最后对SAR图像与光学图像的成像机理以及匹配特性进行比较，总结出二者之间的配准特点。2.SAR图

2、像属于斜距投影的相干成像，因此在成像机理、辐射特征及几何特性上与可见光有很大差异，本文对现有的光学图像和SAR图像预处理技术进行了研究。针对相干成像系统不可避免的存在相干斑噪声对图像的精细结构、可分辨性和可理解性破坏的问题，对传统的Lee滤波器、Kuan滤波器、Frost滤波器、GammaMAP滤波器进行了深入的研究。3.对现有的几种灰度图像匹配算法进行分析研究，如快速傅立叶变换（FFT）相位相关法、平均绝对差（MAD）算法、序贯相似性检测（SSDA）算法、归一化互相关（NCC）算法、SIFT特征的图象匹配算法、SURF特征的图象匹配算法等，最后根据其原理和效果寻找

3、一种最适合光学图像与SAR图像配准的方法。4.利用RANSAC算法可以消除大部分的误匹配点的特点，所以采用RANSAC算法对SIFT特征的图象匹配算法进行优化，实验结果说明了该方法大大的提高了匹配的准确率，并且具有该方法具有较好的适用性。关键词：SAR图像；相干斑噪声；图像配准；RANSAC算法；SIFT特征；SURF特征目录1绪论………………………31.1研究背景及意义………………………31.2国内外研究现状………………………42光学和SAR图像配准方法及特点………………………62.1图像配准基本理论………………………62.1.1图像配准的定义………………………6

4、2.1.2图像变换模型………………………72.1.3图像配准方法基本要素………………………93.光学和SAR图像的预处理………………………113.1光学图像预处理………………………113.2SAR图像预处理………………………123.2.1Lee滤波器………………………123.2.2Kuan滤波器………………………123.2.3Frost滤波器………………………133.2.4GammaMap滤波器………………………133.2.5SAR图像的Otsu单阈值分割………………………133.3实验结果与分析………………………154.基于灰度图像的匹配算法………………………19

5、4.1快速傅立叶变换（FFT）相位相关算法………………………194.2平均绝对差（MAD）算法………………………214.3序贯相似性检测（SSDA）算法………………………214.4归一化互相关（NCC）算法………………………224.5SIFT特征的图象匹配算法………………………224.6SURF特征的图象匹配算法………………………234.7实验结果与分析………………………235.基于RANSAC算法优化SIFT特征的图像配准方法………………………285.1SIFT算法的简介………………………285.1.1SIFT算法的特点………………………285.1.2SIFT算法

6、的实现步骤………………………295.1.3尺度空间………………………305.1.4高斯金字塔………………………305.1.5DoG高斯差分金字塔………………………325.1.6关键点检测………………………345.1.7关键点特征描述………………………365.2欧式距离最近邻法395.3RANSAC算法剔除误匹配点对………………………405.3.1RANSAC算法基本原理………………………405.4基于RANSAC算法优化SIFT特征的图像配准方法的流程图………………………425.5配准精度衡量准则………………………435.6实验结果与分析………………………446.总

7、结与展望………………………476.1全文总结………………………476.2研究展望………………………48致谢………………………49参考文献………………………501绪论1.1研究背景及意义SAR是一种可成像的雷达，它所用的雷达波段大约是300MHz到30GHz。比如一般用的波段是1~10GHz的合成孔径雷达，大气对这种波段的影响不大。也就是说如果天上有一个合成孔径雷达卫星，白天黑夜、大气的云雾雨雪等天气变化对雷达看到的结果影响甚微，可忽略不计。所以合成孔径雷达是一种全天时、全天候的雷达，它所成的图像就是SAR图像了。可见光图像通常会包含多个波段的灰度信息，以便于识别