[發明專利]一種SAR與可見光圖像配準方法

在審

• 申請號: 201711093023.1
• 申請日: 2017-11-08
• 公開（公告）號: CN107862708A
• 公開（公告）日: 2018-03-30
• 發明（設計）人: 張皖南;楊學志;陳金勇;董張玉;孫康;王冬;石聰聰;向喬妹
• 申請（專利權）人: 合肥工業大學;中國電子科技集團公司第五十四研究所
• 主分類號: G06T7/33
• 分類號: G06T7/33;G06K9/46
• 代理公司: 廣州市華學知識產權代理有限公司44245
• 代理人: 林紅燕

1.一種SAR圖像與可見光圖像配準方法，所述配準方法基于SIFT算法和Canny邊緣檢測算法相結合來實現，其特征在于，所述方法包括：

步驟一、選取候選特征點；

步驟二、檢測邊緣特征點；

步驟三、比較所述候選特征點和所述邊緣特征點的坐標是否相等；

步驟四、選取出坐標不相等的點，并生成SIFT特征描述向量；

步驟五、根據所述特征描述向量，生成初始匹配點對；

步驟六、進一步處理所述初始匹配點對，生成最佳匹配結果。

2.根據權利要求1所述的方法，其特征在于，所述選取候選特征點具體包括：

采用雙濾波BF去除SAR圖像的相干斑噪聲，其中，BF的定義為：

（1）；

p和q是像素位置，是點p的像素值，是點q的像素值，空間強度高斯核和的標準差分別為和，是歸一化因子，是像素p的過濾值，選取圖像的三維DOG尺度空間中檢測局部極值作為特征點。

3.根據權利要求1所述的方法，其特征在于，所述檢測邊緣特征點具體包括：采用Canny邊緣檢測算法檢測出圖像的邊緣特征點。

4.根據權利要求1所述的方法，其特征在于，所述選取出坐標不相等的特征點，并生成SIFT特征描述向量，具體為，首先，利用所述選取出的特征點鄰域內所有像素點的梯度方向分布特性為所述特征點指定方向，使所述特征點具有旋轉不變性，其中，

（2）；

（3）；

其中，表示特征點鄰域內所有像素點的坐標，為特征點的梯度模值，為特征點的梯度方向，L表示所述特征點所在的尺度空間值，

其次，以所述特征點為中心的鄰域內，將0°到360°等分為36個區間, 計算每個像素點的梯度模值和梯度方向, 將每個像素點的梯度方向投票到對應的區間上,這樣就形成了所述特征點的梯度方向直方圖, 直方圖峰值的區間對應的方向均作為該關鍵點的主方向。

5.根據權利要求1所述的方法，其特征在于，所述根據所述特征描述向量，生成初始匹配點對具體為，采用高維數據的快速最近鄰算法FLANN算法生成初始匹配點對，FLANN模型的特征空間為一個n維的實向量空間，命名為Rⁿ，特征點p和q的子向量分別用D_p和D_q表示，則所述P和q的歐式距離為：

d(p,q)=<D_p-D_q??????D_p-D_p>(4)。

6.根據權利要求1所述的方法，其特征在于，所述進一步處理所述初始匹配點對，生成匹配結果具體為，采用PROSAC算法，將所述特征點初始集匹配的結果作為排序的依據，使得在采樣時根據匹配結果由高到低的得分進行排序，生成最佳匹配結果。