[发明专利]基于点集对比的SAR图像相似性度量方法

摘要

本发明公开了一种基于点集对比的SAR图像相似性度量方法，对待匹配的基准SAR图像和对比SAR图像先对两者进行二维散射中心提取得到基准散射点集和对比散射点集；再根据散射点在二维空间里的分布将基准点集和对比点集划分为若干个聚拢的点群；将两个点集的坐标映射到同一个二维匹配空间，根据点集中各点群之间的距离，确定基准点集和对比点集之间的跨图点群配对；将每个跨图点群配对的距离相似度和灰度相似度进行合并得到跨图点群配对的最终相似度；综合所有跨图点群配对的相似度作为SAR图像之间的相似度。本发明方法解决了现有相似度判断方法所得到的图像相似度不准确的问题，实现步骤简单，稳定性强，需要的计算量和内存消耗很小。

主权项

1.一种基于点集对比的SAR图像相似性度量方法，其特征在于，该方法包括以下步骤：1)对待匹配的基准SAR图像IA和对比SAR图像IB进行图像预处理，得到预处理后的基准SAR图像和对比SAR图像，所述图像预处理包括去除条纹干扰、消除相干斑噪声、亮度和对比度调整；2)采用强散射点提取算法，分别对所述预处理后的基准SAR图像和对比SAR图像进行二维散射中心提取，得到基准散射点集PA和对比散射点集PB；3)根据散射点集在二维空间里的分布，采用聚类算法将所述基准散射点集PA划分为若干个聚拢的基准点群，将所述对比散射点集PB划分为若干个聚拢的对比点群，所述点群是点集的一部分，一个点集包含若干个点群；4)将两个点集的坐标映射到同一个二维匹配空间，进行重心对齐、尺寸变换处理，然后根据基准散射点集中各点群和对比点集中各点群之间的距离确定基准散射点集和对比点集之间的跨图点群配对，建立配对关系的基准点群和对比点群在二维匹配空间里位置接近或重合；5)计算每个所述跨图点群配对的距离相似度rd和灰度相似度rg，并采用乘法合取规则得到各个跨图点群配对的最终相似度；6)综合所述各个跨图点群配对的最终相似度，计算得到所述基准散射点集PA和对比散射点集PB之间的相似度。