基于SIFT算法的機載SAR影像匹配研究.pdf

1、由于SAR影像特殊的成像機理，導致SAR影像匹配的成功率、正確率、精度及匹配效率較低，SAR影像匹配成為SAR影像應用的技術(shù)難點之一。本文針對機載SAR影像特殊的成像特點，以機載SAR影像匹配算法流程為主線，對機載SAR影像SIFT匹配算法進行研究，并引入了基于2D單應變換的RANSAC剔除誤匹配點對算法及基于物方約束的匹配點預測算法，對SIFT匹配算法進行改進、總結(jié);論文重點研究了SIFT匹配算法，并提出了兩種改進SIFT匹配算法的方

2、法，第一種是SIFT和粗差剔除算法相結(jié)合的匹配方法;第二種是基于物方約束的SIFT匹配方法。前者是利用SIFT算法提取特征穩(wěn)定的同名點對，并結(jié)合基于2D單應變換的RANSAC算法剔除SIFT誤匹配點對，以提高匹配點對的精度。而后者對前者進一步改進，基于物方約束的SIFT匹配方法是針對機載SAR影像特殊的成像特點和幾何特點，將機載SAR影像的幾何約束加入到SIFT算法匹配中，提高SIFT匹配點對的準確率、精度及效率。
　　 首先，

3、以機載SAR影像匹配SIFT算法匹配流程為基礎，通過機載SAR影像SIFT匹配實驗，從選取的機載SAR影像中三組不同地物類別的代表區(qū)域角度來分析，驗證了SIFT算法能夠較準確地匹配到穩(wěn)定的特征，具有一定的魯棒性。然后，在機載SAR影像匹配算法流程分析基礎上，通過編程，對選取的機載SAR影像中三組不同地物類別的代表區(qū)域分別進行了SIFT和粗差剔除算法相結(jié)合的匹配實驗和基于物方約束的SIFT匹配實驗，并對匹配點對結(jié)果精度進行了分析和評價。<

4、br>　　 本文研究的內(nèi)容和創(chuàng)新點如下:
　　 (1)本文分別采用了三種不同地物類別的機載SAR數(shù)據(jù)做實驗，在含有人工建筑物、含有自然植被及紋理信息缺乏的機載SAR影像中，從不同角度說明SIFT算法可有效地提取穩(wěn)定的匹配點對，其正確率高，即使是在紋理信息缺乏的區(qū)域，便于在實際中實現(xiàn)整景SAR影像間重疊區(qū)域的匹配。
　　 (2)引入了2D單應變換以作為RANSAC算法剔除SIFT誤匹配點對的模型，提出了利用RANSAC算

5、法剔除SIFT誤匹配點對，在基于2D單應變換的RANSAC算法機載SAR影像誤匹配剔除實驗中，通過對匹配點對數(shù)據(jù)的分析，驗證了該方法可以有效地剔除SIFT誤匹配點對，進而提高了SIFT匹配點對的準確率和精度。
　　 (3)分析了合成孔徑雷達的成像機理、影像特點和構(gòu)像模型，闡明了SAR影像匹配必須考慮到其自身影像特點。針對機載SAR影像特殊的成像特點，提出了以R-D模型為基礎，POS與DEM數(shù)據(jù)相結(jié)合輔助像點定位，將機載SAR影像

6、的幾何約束加入到SIFT算法匹配中，利用物方約束來預測待匹配SAR影像的匹配點，建立以預測匹配點為中心的匹配搜索窗口，利用SIFT算法在此約束范圍內(nèi)進行匹配。
　　 (4)基于物方幾何約束的SIFT匹配實驗，與利用SIFT和粗差剔除相結(jié)合的匹配算法相比，大大減少了誤匹配點對，進一步提高了匹配點對的準確率和精度;基于物方幾何約束的SIFT匹配并且約束了待匹配SAR影像的搜索匹配范圍，進而提高了匹配效率?；谖锓綆缀渭s束的SIFT匹