[发明专利]基于邻域熵和一致性检测的SAR图像配准方法

摘要

本发明提出了一种基于邻域熵和一致性检测的SAR图像配准方法，用于解决现有基于特征的SAR图像配准方法中存在的配准准确率低的技术问题，实现步骤为利用双边滤波算法对SAR图像参考图和待配准图进行滤波；利用BRISK算法对SAR滤波参考图和滤波待配准图提取特征；利用距离匹配得到初始匹配点对；利用特征点的邻域熵去除误匹配点对；利用一致性检测算法去除误匹配点对；计算SAR图像滤波参考图和滤波待配准图之间的仿射变换矩阵；利用仿射变换矩阵对滤波待配准图变换得到变换滤波待配准图；利用遗传算法求最优仿射变换矩阵，对滤波待配准图进行仿射变换，并将变换后的滤波待配准图与滤波参考图叠加显示。

主权项

一种基于邻域熵和一致性检测的SAR图像配准方法，包括如下步骤：(1)利用双边滤波算法，对SAR图像参考图和待配准图分别进行滤波，得到滤波参考图和滤波待配准图；(2)利用BRISK算法，分别提取滤波参考图和滤波待配准图的特征，得到滤波参考图特征描述子集合P＝{u1,u2,u3,…,ui,…,um}和滤波待配准图特征描述子集合Q＝{v1,v2,v3,…,vj,…,vn}；其中，i和j分别表示滤波参考图特征描述子的下标和滤波待配准图特征描述子的下标，ui和vj分别表示滤波参考图的第i个特征描述子和滤波待配准图的第j个特征描述子，m和n分别表示滤波参考图和滤波待配准图的描述子数目；(3)计算滤波参考图特征描述子集合P中的每一个描述子ui，分别与滤波待配准图特征描述子集合Q中所有描述子间的汉明距离，得到m个汉明距离集合，并选取每个集合中最小距离对应的描述子作为与ui匹配的描述子，得到初始匹配点对集合A＝{(p1,p′1),(p2,p′2),(p3,p′3),…,(pi,p′i),…,(pm,p′m)}，其中，(pi,p′i),pi∈P且p′i∈Q表示初始匹配点对集中的一对匹配点对，m表示初始匹配点对集合A的匹配点对数目；(4)利用特征点的邻域熵，去除初始匹配点对集合A中的误匹配点对，实现步骤为：(4a)分别计算初始匹配点对集合A中每一对匹配点对(pi,p′i)中pi和p′i的邻域熵，并求取两个邻域熵的差值，得到m个邻域熵差；(4b)设定阈值Te，并判断m个邻域熵差是否小于阈值Te，若是，保留该匹配点对(pi,p′i)，否则，从初始匹配点对集合A中删除该匹配点对，得到粗匹配点对集合B，B＝{(p1,p′1),(p2,p′2),(p3,p′3),…,(pi,p′i),…,(ps,p′s)}；其中，s表示粗匹配点对集合B中匹配点对数目；(5)利用一致性检测算法，去除粗匹配点对集合B中的误匹配点对，实现步骤为：(5a)利用粗匹配点对集合B中匹配点对的下标，构造下标集I＝{1,2…s}，并从该下标集I中随机选择N个元素构造子下标集：Ison＝{id1,id2,…,idk,…idN},idk∈I；(5b)将子下标集Ison中的元素作为粗匹配点对集合B中匹配点对的下标，取出集合B中对应该下标的匹配点对，构成匹配点对集合：(5c)计算匹配点对集合B对应滤波参考图中每个特征点pi与匹配点对集合C对应滤波参考图中所有特征点之间的欧式距离，得到s个距离集合D1,D2,…,Di,…Ds；计算匹配点对集合B对应滤波待配准图中每个特征点p′i与匹配点对集合C对应滤波待配准图中所有特征点之间的欧式距离，得到s个距离集合D′1,D′2,…,D′i,…D′s；(5d)设定阈值Td，计算距离集合Di与距离集合D′i相同下标对应元素的比值，得到s个距离比值集合，并判断该s个距离比值集合中小于阈值Td的元素个数是否大于0.5N，若是，保留匹配点对(pi,p′i)，否则，从粗匹配点对集合B中删除该匹配点对，得到精确匹配点对集合；(6)利用cp2tform(·)函数，计算精确匹配点对集合中滤波参考图特征点pi与滤波待配准图特征点p′i的映射关系，得到大小为3×3的仿射变换矩阵H；(7)利用仿射变换矩阵H对滤波待配准图进行仿射变换，得到变换滤波待配准图；(8)利用遗传算法，对仿射变换矩阵H进行优化，实现步骤为：(8a)计算步骤(5d)中精确匹配点对集合的归一化均方根误差函数f1，同时计算变换滤波待配准图与滤波参考图之间的互信息函数f2，并计算该两个函数的差，得到目标函数f＝f1‑f2；(8b)从仿射变换矩阵H中提取前两行元素，构造仿射变换参数向量μ0，并将该仿射变换参数向量μ0作为目标函数f的初始解，根据该初始解采用遗传算法求目标函数f的最小值，得到f的最小值对应的仿射变换参数向量μ*，将μ*表示成最优仿射变换矩阵，利用该最优仿射变换矩阵对滤波待配准图进行仿射变换，并将变换后的滤波待配准图与滤波参考图叠加显示，得到SAR图像参考图和待配准图的配准图像。