[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

说明书

本发明涉及一种提高可见光图像与SAR图像配准速度的方法，包括：对可见光图像及SAR图像进行预处理；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；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；根据计算得到的描述子之间的相似度，对原始的可见光图像及SAR图像进行特征点复现；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。本发明还涉及一种提高可见光图像与SAR图像配准速度的系统。本发明复杂度不高，在显著提高配准速度的同时没有降低图像的配准精度，具有重要的实际应用价值。

技术领域

本发明涉及一种提高可见光图像与SAR图像配准速度的方法及系统。

背景技术

目前，对可见光图像与SAR(Synthetic Aperture Radar，合成孔径雷达)图像的有效配准、融合至关重要，有很多学者在研究这个问题。其意义在于：可见光图像具有直观易理解、图像内容丰富、目标结构特征明显、分辨率高、视场角大、纹理丰富、能够反映建筑物等目标的结构信息等优点；同时又存在易受光照和云雾等因素影响、受季节、阴影等条件影响较大等缺点。而SAR图像在某些方面具有和可见光成像优势互补的方面，SAR雷达可以全天时、全天候成像、不受光照和天气等条件影响、具有多极化和一定的透射能力，分辨率具有距离和方向、可穿透伪装遮挡物等诸多优点；但是SAR图像存在分辨率低、侧视成像、目标细节模糊、需要目视解译、探测目标不够广泛等缺点。故实现两种类型图像之间的优势互补是非常必要的。

近年来，针对可见光图像与SAR图像的异源图像配准技术一直在不断发展。江晟等人提出了多模态特征的方法，优化现有同源图像的配准融合算法。许斌等人提出一种多特征匹配的可见光与SAR图像配准算法，首先在低分辨率尺度下利用基于SIFT特征的方法求取初始变换，然后在原始分辨率下借助初始变换的引导在SAR图像上提取直线、区域等结构特征并完成与可见光图像相应特征的精确匹配。Merkle等人聚焦于SAR和可见光图像中的环形线等几何特征模板，并采用基于强度的方法进行匹配。Salehpour和Behrad提出了一种利用二元鲁棒不变可伸缩关键点特征之间的局部和全局几何关系进行光学SAR共配的分层方法。虽然这些方法都取得了自动、鲁棒的结果，但也存在不可忽视的局限性。首先，目前使用的特征检测器检测到的特征重复率略低。其次，由于算法复杂度高，以上方法都存在运行效率低的缺点。另外，很多人提出基于SIFT改进的配准方法，比如SIFT与图像分割、互信息等相结合的方法，虽然配准精度有所改善，但是不能很好的兼顾高精度和高效率。

目前，可见光图像和SAR图像在配准过程中，主要采用的是经典的SIFT(尺度不变特征变换)方法，该方法于1999年由David Lowe首次提出，该方法具有稳定性、准确性、高速性等特点，被广泛用于同源图像的配准工作中。但是对异源图像进行配准时，该算子存在运行速度慢、配准精度低、稳定性差等问题。

综上所述，目前对于可见光图像和SAR图像异源图像配准技术在精度方面研究进展较多，而针对配准速度的研究工作相对较少，航天技术领域对图像处理速度的需求日益增加，研究出高速度的异源图像配准方法具有很重要的应用价值。

发明内容

有鉴于此，有必要提供一种提高可见光图像与SAR图像配准速度的方法及系统。

本发明提供一种提高可见光图像与SAR图像配准速度的方法，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，对原始的可见光图像及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。

其中，所述的步骤a具体包括：

对于可见光图像，采用高斯低通滤波器进行滤波；

对于SAR图像，采用NLM方法进行滤波。