[发明专利]提高可见光图像与SAR图像配准速度的方法及系统

权利要求书

1.一种提高可见光图像与SAR图像配准速度的方法，其特征在于，该方法包括如下步骤：

a.对可见光图像及SAR图像进行预处理；

b.对预处理后的可见光图像与SAR图像进行梯度计算以及特征点提取；

c.根据提取的特征点，构造描述子并计算描述子之间的相似度；

d.根据计算得到的描述子之间的相似度，基于去冗余之后的可见光图像及SAR图像，对原始可见光图像及原始SAR图像进行特征点复现；

e.根据复原到原始的可见光图像及SAR图像的特征点，对所述可见光图像与SAR图像进行配准；

所述的步骤a具体包括：

采用基于聚类的非局部滤波方法对可见光图像及SAR图像进行去噪；

对滤波之后的可见光图像及SAR图像进行去冗余，规则如下：首先将灰度图像转为矩阵表示|I_(i,j)|_m,n，其中(i,j)分别为行标、列标，计算矩阵中每行每列中灰度值I_(i,j)的中值I_median，统计每行每列中|I_(i,j)-I_median|ε的个数α_(i,j)，ε为阈值，α_i、α_j降序排列，其中0im，0jm；取前η*mn个α对应的行i列j进行剔除，完成图像去冗余操作，η的值通过观察图像进行调整；

所述的步骤d具体包括：

对去冗余之后的可见光图像及SAR图像分别提取描述子相似度排在前六名的六对描述子之后，分别记录所述六对描述子在矩阵中的坐标(i,j)，分别判断(i,j)坐标在图像去冗余过程中被剔除的行数N_i和列数N_j，用新的坐标信息(i+N_i,j+N_j)取代原坐标(i,j)，分别更新六对描述子的坐标信息，完成去冗余之后图像的复原，将用来配准的特征点在原图中进行复现，用更新之后的描述子计算仿射变换模型，即可完成两幅图像的匹配。

2.如权利要求1所述的方法，其特征在于，所述的步骤b具体包括：

采用Canny算子对预处理后的可见光图像及SAR图像进行梯度计算，得到可见光图像及SAR图像梯度大小和方向；

采用多尺度Harris函数构造尺度空间，通过在尺度空间中寻找局部极大值的方式来提取特征点。

3.如权利要求2所述的方法，其特征在于，所述的步骤c具体包括如下步骤：

以特征点为中心，将坐标轴旋转到主方向以确保旋转不变性，选用半径为{6α_i,8α_i,10α_i}的圆形区域进行图像中各区域的描述子建立，按照SIFT描述子的计算方法计算灰度梯度直方图；采用基于K-D树的改进BBF算法计算描述子之间的相似度。