基于SFIT特征的SAR图像匹配

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1、论文题目：基于SFIT特征的SAR图像匹配作者姓名：专业名称：指导教师：副指导教师：论文提交日期：论文答辩日期：授予学位日期：入学时间：研究方向：职称：职’称：星Q!圣生互旦星Q!墨生鱼目一一一一SARIMAGEMATCHINGBASEDoNSIFTFE』钔【’URESADissertationsubmittedinfulfillmentoftherequirementsofthedegreeofⅣIASTERoFPHILOSoPHYfromShandongUniversityofScienceandTechnologybyGaoZhaoSupervisor：Associate

2、ProfessorWangZhiyongGeomaticsCollegeMay2013明本人呈交给山东科技大学的这篇硕士学位论文，除了所列参考文献和世所公认的文献外，全部是本人在导师指导下的研究成果。该论文资料尚没有呈交于其它任何学术机关作鉴定。工程硕士生签名：高纠日期：仍／；．石．BAFFIRMATIONIdeclarethatthisdissertation．submittedinfulfillmentoftherequirementsfortheawardofMasterofPhilosophyinShandongUniversityofScienceandTechnol

3、ogy,iswhollymyownworkunlessreferencedofacknowledge．Thedocumenthasnotbeensubmittedforqualificationatanyotheracademicinstitute．Signature．6幼砧枷Date：伽73．f．／弓士尸山东科技火学顶，l：学位论文摘要近年来，遥感图像匹配越来越成为图像融合、目标识别与跟踪、导航等应用领域的关键技术。针对光学影像的匹配技术已相对成熟，匹配方法多种多样，但光学传感器易受天气、光线、昼夜等环境因素的影响，工作效率受限，不足以满足各种需求。合成孔径雷达(Synthe

4、ticApertureRadarSAR)是主动成像系统，在获取地物信息时具有快速、全天时、全天候等优势，因此SAR在飞行器导航、精确制导等领域有重要作用。但SAIl影像成像机理与光学影像有很大不同，图像斑点噪声多，信噪比低，变形大，相比常规图像匹配，SAR图像匹配一直是配准研究中的难点。本文针对SAR影像特殊的成像特点，在前人研究基础上利用SIFT算法对SAR图像匹配进行了深入研究，完成的工作主要有以下几个方面：l、首先介绍了合成孔径雷达成像原理和影像特点，包括SAR影像的几何特性和色调特点，并分析了影响SAR影像匹配的主要因素。2、针对雷达影像的斑点噪声，研究了适合于SAP．

5、影像特征匹配的预处理技术及流程，对几种常见的SAR斑点噪声滤波算法进行实验对比及滤波效果评价，通过实验对比选取改进型LEE滤波法对SAR实验影像进行了滤波处理，取得了良好的效果。3、探讨了星载SAR影像大数据量特征点的提取与匹配。引入一种基于特征的SAR图像匹配方法，SIFT(Scale-invariantfeaturetransform)算法，详细介绍了SIFT算法的提取与匹配过程。针对星载SAR影像数据量大，采取降采样处理策略，对输入的匹配影像以比例因子3降采样处理，降低SIFT算法提取特征点的数量，并利用欧式距离比加速完成特征点的预匹配，在此基础上运用RANSAC(Ran

6、domSampleConsensus)算法去除错配点，提高匹配精度，并对匹配结果进行了分析和精度评价。通过降采样处理策略及RANSAC算法，提高了SIFT特征匹配算法在SAR大数据量匹配时的运算效率及正确率。最后引入最d,-乘间接平差原理计算出反应基准图和匹配图之间变换关系的变换参数，完成影像精确匹配。通过实验证明，利用本文的基于特征的SIFT算法对SAR图像进行匹配提高了匹配的速度和准确性，完成了大数据量下的SAR影像的精确、快速匹配，达到了预期的结果。关键词：图像匹配，合成孑L径雷达(SAR)，尺度不变特征变换(SIFT)，RANSAC算法，匹配精度AbstractInre

7、centyears，remotesensingimagematchinghasbecomeakeytechnologyintheapplicationfieldsofimagefusion，objectidentification，trackingandnavigationmorethanever．Thematchingtechniquesofopticalimagearerelativelymature．Althoughtheimagematchingmethodsarevarious，t