[发明专利]基于结构条件互信息的SAR图像与可见光图像配准方法

摘要

本发明公开了一种基于结构条件互信息的SAR图像与可见光图像配准方法，主要解决现有技术不稳定且配准精度较低的问题，其实现如下：1)输入参考图像与待配准图像；2)分别计算参考图像与待配准图像的经过非局部均值滤波算法处理的相位一致性信息；3)用参考图像与待配准图像的相位一致性信息分别计算参考图像与待配准图像的相位一致性边缘强度图和方向图；4)根据相位一致性边缘强度图和方向图计算参考图像与待配准图像的结构条件互信息；5)在确定搜索空间下，记录结构条件互信息最大时所对应的变换参数；6)利用变换参数对待配准图像进行变换，得到配准结果。本发明配准稳定，且配准精度较高，可用于遥感图像融合与变化检测。

主权项

1.一种基于结构条件互信息的SAR图像与可见光图像配准方法，包括：(1)输入可见光图像与SAR图像，并将可见光图像作为参考图像V，SAR图像作为待配准图像S；(2)利用非局部均值滤波算法分别对参考图像V和待配准图像S的相位一致性信息进行滤波，得到滤波后的参考图像相位一致性信息CV和待配准图像的相位一致性信息CS；(3)用参考图像V的相位一致性信息CV计算参考图像的相位一致性边缘强度图EV和方向图ΦV；用待配准图像S的相位一致性信息CS计算待配准图像的相位一致性边缘强度图ES和方向图ΦS；(4)计算参考图像V与待配准图像S的结构条件互信息：(4a)分别对待配准图像S以及对应的相位一致性边缘强度图ES及方向图ΦS进行空间变换；(4b)计算参考图像的相位一致性方向图ΦV与待配准图像的相位一致性方向图ΦS的角度差ΔΦV,S：(4c)计算参考图像V与待配准图像S在角度差ΔΦV,S下的条件互信息CMI(V,S|ΔΦV,S)：CMI(V,S|ΔΦV,S)＝H(V,ΔΦV,S)+H(S,ΔΦV,S)‑H(V,S,ΔΦV,S)‑H(ΔΦV,S)其中，H(V,ΔΦV,S)表示参考图像V与角度差ΔΦV,S的联合信息熵，H(S,ΔΦV,S)表示待配准图像S与角度差ΔΦV,S的联合信息熵，H(V,S,ΔΦV,S)表示参考图像V、待配准图像S与角度差ΔΦV,S三者的联合信息熵，H(ΔΦV,S)表示角度差ΔΦV,S的信息熵；(4d)利用参考图像V的相位一致性边缘强度图EV和方向图ΦV，待配准图像S的相位一致性边缘强度图ES和方向图ΦS，计算权重W(V,S)：其中，x为矢量，表示图像中每一点的坐标，V∩S表示参考图像V与待配准图像S的重合区域；(4e)计算参考图像V与待配准图像S的结构条件互信息SCMI(V,S)：SCMI(V,S)＝W(V,S)·CMI(V,S|ΔΦV,S)(5)在确定的搜索空间下，重复执行步骤(4)，记录整个搜索空间下结构条件互信息最大时所对应的变换参数；(6)利用(5)中的变换参数对待配准图像S进行空间变换，得到配准结果。