SAR∕INS组合导航中基于SURF的鲁棒景象匹配算法

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1、第43卷第1期2011年2月南京航空航天大学学报JournalofNanjingUniversityofAeronautics&AstronauticsV01．43No．1Feb．2011SAR／INS组合导航中基于SURF的鲁棒景象匹配算法熊智陈方王丹刘建业(南京航空航天大学导航研究中心，南京，210016)摘要：在SAR／INS组合导航系统中，由于合成孔径雷达采用正侧视成像工作方式，会引起SAR图像的严重变形，而且获取的SAR图像还可能存在严重的斑点噪声。为了适应sAR图像的几何畸变和高斑点噪声影响，需要提取出的图像特征具有较高的鲁棒性。本文提出了基于

2、SURF的导航用鲁棒景象匹配算法，算法首先针对惯性组合导航的工作特点，对SURF特征匹配进行了改进和优化设计，然后用RANSAC方法过滤掉错误和低精度的匹配点，最后，进行最小二乘精确匹配获取航向和住置偏差信息。通过仿真分析了算法对SAR图像的适应性、抗斑点噪声性能，匹配精度以及实时性，并与基于SIFT特征的景象匹配算法进行了对比。仿真结果表明，所提出算法性能优越，在匹配适应性、鲁棒性、匹配精度及匹配速度方面都优于SIFT算法，可以满足SAR／INS组合导航系统图像匹配修正的高性能要求。关键词：惯性组合导航系统；景象匹配辅助导航；快速鲁棒特征；尺度不变特征变

3、换；图像匹配中图分类号：TP391．4文献标识码：A文章编号：1005．2615(2011)01—0049—06RobustSceneMatchingAlgorithmforSAR／INSIntegratedNavigationSystemBasedonSURFXiongZhi，ChertFang，WangDan，LiuJianye(NavigationResearchCenter，NanjingUniversityofAeronautics&Astronautics，Nanjing，210016，China)Abstract：IntheSAR／INSin

4、tegratednavigationsystem，thepositiveside—lookingsyntheticapertureradar(SAR)imagingmethodscancauseseriousdistortionandspecklenoisesofSARimages．Imagelea—turesmusthavehighrobustnesstoadaptspecklenoisesofSARimage．Therobustscenematchingalgo—rithmisproposedbasedonspeeded—uprobustfeature

5、(SURF)fornavigation．Firstly，theprocessofSURFfeaturematchingespeciallyfortheinertialintegratednavigationisoptimized．Then，RANSACalgorithmisusedtoremovethefalseandthelowprecisionmatchingpoints．Finally，theleastsquareal—gorithmisappliedforobtainingboththeaircraftpositionerrorsandthecou

6、rsedeviation．Intheexperi—ment，theadaptabilityofthealgorithmfordifferentSARimages，theperformanceofspecklenoiseresis—tance，matchingaccuracy，andreal—timeperformanceareanalyzed．Experimentalresultdemonstratesthesuperiorityofthealgorithmatmatchingspeed，theaccuracy，theadaptability，andthe

7、robustnesscomparedwiththescenematchingalgorithmbasedonSIFTfetures，SOitcanmeetthehighperformanceneedsformatchingnavigationintheSAR／INSintegratednavigationsystem．Keywords：inertialintegratednavigationsystem；scenematchingaidednavigation；speeded—uprobustfeatures；scale-invariantfeaturet

8、ransform；imagematching基金项目：国家自然科学