基于结构信息的SAR图像配准方法研究

论文摘要

图像配准的主要目的是实现同一场景下不同时间、不同视角或不同传感器获取的图像数据在空间位置上的对齐,它是变化检测、图像融合、目标识别以及地图更新等图像分析任务中的关键步骤之一。论文在全面分析和总结当前图像配准技术的基础上,对基于图像结构信息的配准方法进行了研究。由于SAR图像固有特性的不同,SAR图像配准面临很多新的问题。针对SAR图像的特性及已有算法的不足,利用图像的结构信息,改进了一种基于像素迁移的图像配准方法,并通过实际SAR图像的配准验证了该方法的有效性。论文的主要工作包括以下几方面：1、概述图像配准技术及SAR图像配准的基本理论。介绍了图像配准研究的现状,对比了基本的配准方法。在阐述SAR图像固有特性的基础上,对SAR图像配准的发展现状及面临的问题进行了分析。2、利用SAR图像中地物的结构信息,改进了一种基于像素迁移的配准方法。针对SAR图像特性的不同,利用有效地ROEWA算子检测器提取SAR图像的边缘,利用提取的边缘简洁有效的表示SAR图像的主体结构信息。并以表示结构信息的特征点集为依据,提出一种适用于SAR图像配准的相似性测度。3、充分利用遗传算法和Powell方法的优势,构建出能够有效解决所提出的相似性测度问题的优化算法。实验结果证实了该算法的有效性。

论文目录

• 摘要
• ABSTRACT
• 第一章 绪论
• 1.1 课题背景及意义
• 1.2 本文的主要内容及组织结构
• 第二章 图像配准基本理论
• 2.1 引言
• 2.2 图像配准基本知识
• 2.2.1 图像配准的定义
• 2.2.2 图像配准的空间变换模型
• 2.2.3 变换模型参数求解及重采样
• 2.2.4 图像配准的要素
• 2.2.5 图像配准的一般步骤
• 2.3 图像配准的国内外研究现状
• 2.3.1 图像配准研究的概况
• 2.3.2 图像配准主要方法回顾
• 2.3.2.1 基于灰度的方法
• 2.3.2.2 基于特征的方法
• 2.4 本章小结
• 第三章 SAR图像配准
• 3.1 引言
• 3.2 SAR图像特性
• 3.3 SAR图像配准现状及面临的问题
• 3.3.1 现状
• 3.3.2 SAR图像配准面临的问题
• 3.4 SAR图像特征提取
• 3.5 特征匹配
• 3.5.1 相似性测度
• 3.5.2 最优化求解
• 3.6 本章小结
• 第四章 基于像素迁移的SAR图像配准
• 4.1 引言
• 4.2 像素迁移
• 4.3 本文中的配准方法
• 4.3.1 选取特征点集
• 4.3.2 构建相似性测度
• 4.3.3 应用遗传算法
• 4.3.4 POWELL优化方法
• 4.3.5 本文算法流程图
• 4.4 实验结果及分析
• 4.5 性能评价
• 4.6 本章小结
• 第五章 结束语
• 5.1 全文工作总结
• 5.2 未来研究展望
• 致谢
• 参考文献
• 作者在学期间所取得的学术成果