基于改进ASIFT算法的SAR图像匹配研究

摘要

随着合成孔径雷达（SAR）成像技术的发展和完善，基于雷达图像的匹配技术已成为研究热点并广泛应用于众多领域。SAR图像匹配技术是将两幅来自不同成像时间段、不同成像角度及不同传感器的SAR图像进行相似度量的一种技术。如何高效地提取两幅SAR图像间的稳定信息，并做相似性配准是SAR图像匹配技术的研究重点。SAR图像匹配作为SAR图像处理的基础核心技术，其配准精度及稳定性是SAR图像处理技术的奠基石。因此，国内外图像处理研究专家致力于提高图像匹配的正确性及有效性。
　　本文深入研究了SAR图像匹配技术。首先针对SAR图像特性，分析SIFT匹配算法在SAR图像匹配领域的适用性；从成像角度分析SAR图像与光学图像的辐射及几何特性差异，并根据差异性分析SIFT算法在SAR图像匹配应用中的局限性。分析表明，SAR图像的斑点噪声对SIFT匹配算法影响最大。
　　其次，考虑到SAR图像斑点噪声对SIFT算法在SAR图像匹配应用中的影响，本文采用适用于SAR图像斑点噪声的SAR-SIFT算法，分析算法对SAR图像斑点噪声的抑制作用，并从算法计算复杂度及提取特征点的稳定性等方面进行改进，提出一种基于多极值抑制改进拉普拉斯变换的SAR-SIFT算法。改进后SAR-SIFT算法提取的特征点在图像上分布更加均匀、稳定且精度达亚像素级。在不影响算法匹配精度情况下，改进后的SAR-SIFT算法运算效率更高。
　　最后，研究在大仿射形变情况下的SAR图像匹配算法。SAR图像的成像时间及成像视角的不同造成SAR图像间具有较大仿射形变。SIFT及SAR-SIFT等尺度不变特征算法对仿射形变较大的SAR图像不能发挥良好的匹配性能。本文将ASIFT算法与改进的SAR-SIFT算法相结合，运用于大仿射形变的SAR图像匹配中，最终的仿真实验结果表明，新的ASIFT算法具有良好的匹配性能。

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缩略语对照表

第一章 绪论

1.1本文的研究意义

1.2 SAR图像匹配研究现状

1.3本文的主要工作和创新之处

第二章 图像变换模型理论研究

2.1图像变换模型理论

2.2几种常见运动模型图像变换

2.3图像变换模型数学分解

2.4本章小节

第三章 SIFT算法在SAR图像匹配的应用

3.1 SIFT算法

3.2 SAR图像与光学图像之间的差异

3.3 SIFT算法在SAR图像匹配应用的局限性

3.4实验结果研究分析

3.5本章小节

第四章 基于多极值抑制改进拉普拉斯SAR-SIFT算法

4.1 SAR-SIFT算法

4.2多极值抑制改进拉普拉斯变换的SAR-harris算法

4.3实验结果对比分析

4.4本章小节

第五章 改进的ASIFT算法在SAR图像匹配中的应用

5.1 SAR-SIFT匹配算法的局限性

5.2 Affine-SIFT算法

5.3基于改进特征点检测的ASIFT算法在SAR图像匹配中的研究

5.4仿真对比实验结果及分析

5.5本章小节

第六章 总结与展望

6.1总结

6.2展望

参考文献

致谢

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