[发明专利]一种利用光学正射图像的无人机SAR图像地理编码方法

权利要求书

1.一种利用光学正射图像的无人机SAR图像地理编码方法，其特征在于，该方法包括以下步骤：

1)获取无人机SAR图像以及对应的光学正射图像，从光学正射图像中提取特征点，利用提取出的特征点在无人机SAR图像上搜索匹配点，得到匹配点对；

2)获取光学正射图像对应的DEM数据，在所述DEM上内插出匹配点的地理坐标，将获得地理坐标的匹配点作为控制点；

3)利用提取的控制点精化SAR图像距离多普勒几何构像模型，得到精化后的SAR图像几何构像模型；

4)利用几何构像模型和所述DEM数据对无人机SAR图像进行地理编码。

2.根据权利要求1所述的利用光学正射图像的无人机SAR图像地理编码方法，其特征在于，所述步骤1)中在提取光学正射图像的特征点时，采用Harris角点检测器检测并筛选特征点，将光学正射图像分块，对每个图像块提取的Harris特征点特征响应值进行排序，选取每个图像块中特征响应最大的k个点作为特征点。

3.根据权利要求1所述的利用光学正射图像的无人机SAR图像地理编码方法，其特征在于，所述步骤1)采用基于秩自相似特征的方法实现光学正射图像和无人机SAR图像匹配。

4.根据权利要求3所述的利用光学正射图像的无人机SAR图像地理编码方法，其特征在于，所述步骤1)中的图像匹配过程为：

a.对于提取出的每个特征点，在以其为中心的模板窗口内提取DRSS描述子；

b.根据已知的导航信息对无人机SAR图像进行粗略地理编码，从而确定出特征点在SAR图像中的预估位置；

c.在预估位置的局部搜索窗口内，逐像素为中心计算DRSS描述子，并计算与特征点的DRSS描述子之间的相似性度量；

d.在所述局部搜索窗口内找到相似性度量最大值，根据最大值的位置确定匹配点。

5.根据权利要求4所述的利用光学正射图像的无人机SAR图像地理编码方法，其特征在于，所述步骤c中的相似性度量的计算公式为：

其中，V₁和V₂是基准图像和待配准图像上的DRSS描述子向量值，和分别是V₁和V₂的平均值。

6.根据权利要求4所述的利用光学正射图像的无人机SAR图像地理编码方法，其特征在于，该方法还包括对获得的匹配点对进行筛选，以剔除误匹配点对，过程如下：利用所有匹配点对估计两幅图像间投影变换模型的参数；根据估计的模型计算每个匹配点对的残差以及所有匹配点对的RMSE，将残差最大的点剔除，直到满足所有匹配点对的RMSE小于给定阈值终止。

7.根据权利要求1所述的利用光学正射图像的无人机SAR图像地理编码方法，其特征在于，所述步骤2)需要筛选平地的匹配点作为控制点，过程如下：获取匹配点局部邻域内所有像点对应的高程值，并且计算这些高程值的标准差，如果标准差小于一定阈值，则认为该匹配点为控制点。

8.根据权利要求1所述的利用光学正射图像的无人机SAR图像地理编码方法，其特征在于，所述步骤3)中的RD几何构像模型的精化过程如下：设定定向参数初值，将控制点数据代入线性化后的RD几何构像模型得到误差方程式，对误差方程式法化解算定向参数改正数，再利用解算出的改正数对定向参数初值进行修正，直至满足给定的收敛条件输出定向参数值。