【技术实现步骤摘要】
—种基于梯度互相关的光学和SAR图像自动配准方法
本专利技术属于异源遥感图像配准领域,适用于光学和SAR图像配准。
技术介绍
不同波段的电磁波获取的地物特性不同,SAR图像纹理信息丰富,光学图像光谱信息更符合人类解译,因此为了获取完整的地物信息,通常需要对光学和SAR图像进行融合,在进行图像融合之前,图像配准是必需的关键步骤。SAR和光学成像机理不同,图像间存在较为严重的灰度变化,图像配准的难度较大。现阶段,光学和SAR图像配准的方法可以分为两类:(1)基于灰度信息的方法:利用互相关、互信息等相似性度量准则计算图像之间的变换关系。光学和SAR图像之间灰度差异较大,直接运用互相关或互信息效果不佳。(2)基于不变特征的方法:提取图像中稳定的点、线、面特征,形成不受几何和灰度变化影响的描述子向量,然后根据距离度量准则得到同名点,进而计算图像间变换关系实现图像配准。光学和SAR图像之间灰度差异较大,通常提取边缘作为图像之间的共性特征。但梯度图像二值化形成边缘强烈依赖于阈值的选取,人工干预强,自动配准受影响。
技术实现思路
本专利技术的技术解决问题是:克服现有技术的不足,提供一种基于梯度互相关的光学和SAR图像自动配准方法,该方法无需人工设定阈值,能够自动配准光学和SAR图像。本专利技术的技术解决方案是:一种基于梯度互相关的光学和SAR图像自动配准方法,步骤如下:(I)将两幅经系统级几何校正的光学图像和SAR图像,根据图像附带的分辨率信息,调整两幅图像的分辨率一致;(2)在上述光学图像上提取特征点;(3)分别计算光学图像和SAR图像的梯度图像,并对SAR图像 ...
【技术保护点】
一种基于梯度互相关的光学和SAR图像自动配准方法,其特征在于步骤如下:(1)将两幅经系统级几何校正的光学图像和SAR图像,根据图像附带的分辨率信息,调整两幅图像的分辨率一致;(2)在上述光学图像上提取特征点;(3)分别计算光学图像和SAR图像的梯度图像,并对SAR图像的梯度图像进行滤波;(4)分别以步骤(2)中的每个特征点为中心,在光学图像的梯度图像上确定参考区域;在步骤(3)滤波后的SAR图像的梯度图像上确定搜索区域;在搜索区域采用归一化互相关准则进行滑动窗模板匹配,得到最佳匹配点;(5)从步骤(4)得到的最佳匹配点中筛选正确的匹配点,得到同名点;(6)根据步骤(5)中得到的同名点,拟合光学图像和SAR图像之间的变换关系;(7)利用上述变换关系对SAR图像进行变换,得到配准后的图像。
【技术特征摘要】
1.一种基于梯度互相关的光学和SAR图像自动配准方法,其特征在于步骤如下: (1)将两幅经系统级几何校正的光学图像和SAR图像,根据图像附带的分辨率信息,调整两幅图像的分辨率一致; (2)在上述光学图像上提取特征点; (3)分别计算光学图像和SAR图像的梯度图像,并对SAR图像的梯度图像进行滤波; (4)分别以步骤(2)中的每个特征点为中心,在光学图像的梯度图像上确定参考区域;在步骤(3)滤波后的SAR图像的梯度图像上确定搜索区域;在搜索区域采用归一化互...
【专利技术属性】
技术研发人员:王山虎,
申请(专利权)人:中国资源卫星应用中心,
类型:发明
国别省市:北京;11
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