[发明专利]一种基于SIFT算法的SAR影像匹配方法及系统

说明书

本发明公开了一种基于SIFT算法的SAR影像匹配方法及系统。该方法包括：对基准SAR影像和待配准SAR影像进行特征匹配；计算当前迭代次数下当前匹配点对集合中每个匹配点对的质量因子，并对当前匹配点对集合进行划分，得到多个匹配点对组；计算组质量因子，依据组质量因子确定质量最优组；计算第一单应性矩阵；将集合中除最优匹配点对之外的匹配点对根据第一单应性矩阵投影到基准SAR影像中；计算每个待配准特征点与对应的投影点的误差值；依据误差值确定内点的个数；判断内点的个数是否大于预设个数，若是，计算第二单应性矩阵，进而得到配准后的图像；若否，则继续迭代，直到达到最大迭代次数。本发明能够提高SAR影像的配准效率。

技术领域

本发明涉及图像匹配技术领域，特别是涉及一种基于SIFT算法的SAR影像匹配方法及系统。

背景技术

上个世纪中期，合成孔径雷达(Synthetic Aperture Radar,SAR)理论首次被提出，经过美国Sherwin等专家在伊利诺伊大学的控制系统实验室对此理论反复试验后证实。合成孔径雷达技术对于传统的雷达技术来说拥有更多的优势，它不仅包含了原来雷达的基础理念，同时还体现了其自身的优越性，使得合成孔径雷达技术的应用和发展拥有很好的前景。随着现代技术的发展，合成孔径雷达技术已成为了在侦查、气象灾害等方面被广泛应用的技术之一，并不断地被发掘出新的用途。

图像配准的概念最早出现在美国的军事应用领域，图像配准概念并不是应用于雷达图像领域，它是在研究导弹被提及的。随着图像配准技术在军事领域方面的进步，该技术逐渐地应用于人们的生活当中。图像配准是对不同条件下对同一区域拍摄的图像进行寻找最佳匹配的处理过程，图像配准在计算机图形学领域具有非常重要的地位，目前该技术已经在遥感、医学图像分析、制图学和模式识别等领域得到了很好的实践结果。尤其是在合成孔径雷达和遥感领域中，图像配准技术具有着不可替代的地位。

随着成像技术的发展，获取图像的品质也有了很大的改观，与传统的红外与可见光等类别的传感器相比，SAR图像的特点更加突出，不仅包含了原有雷达所成图像包含的优良性能，而且它具有穿透能力超强的特性，如此的特性使得它拥有了远距离检测目标的优势。SAR图像也有局限性，主要体现在SAR载体和它成像的设备容易造成SAR所成图像的片面性，不能完全的包含所有的目标区域。正是因为有这样的一种局限性存在，图像的配准和融合技术经常用于SAR图像中，图像配准技术和融合技术可以为后期的目标检测、事故跟踪等识别工作提供基础数据，这就体现SAR图像配准技术的重要性。

然而，随着合成孔径雷达技术的发展，该技术对SAR影像的配准要求越来越高，针对于SAR影像配准所产生的稳定性差、错误匹配点多等问题，绝大多数学者都采用传统基于RANSAC改进SIFT的SAR影像配准算法解决该问题，该算法稳定性差，运行时间长，大大地增加了SAR影像配准的困难，由于该算法的局限性，往往造成SAR影像配准效率低。

发明内容

基于此，有必要提供一种基于SIFT算法的SAR影像匹配方法及系统，以提高SAR影像的配准效率。

为实现上述目的，本发明提供了如下方案：

一种基于SIFT算法的SAR影像匹配方法，包括：

获取基准SAR影像和待配准SAR影像；

对所述基准SAR影像和所述待配准SAR影像进行特征匹配，得到匹配点对集合；所述匹配点对集合包括多个匹配点对；每个所述匹配点对均包括一个待配准特征点和一个基准特征点；

计算当前迭代次数t下，当前匹配点对集合中每个匹配点对的质量因子，并依据所述质量因子对当前匹配点对集合进行划分，得到多个匹配点对组；

计算组质量因子，并依据所述组质量因子确定质量最优组；所述组质量因子为所述匹配点对组对应的质量因子；所述质量最优组是由最优匹配点对构成的；所述最优匹配点对为最大组质量因子对应的匹配点对组中的匹配点对；