[发明专利]基于单应变换的SAR几何校正方法

摘要

本发明提出了一种基于单应变换的SAR几何校正方法，用以解决现有技术难以对待校正SAR图像在与成像平面垂直的空间纵深上产生的几何形变进行校正的问题。实现步骤为：获取参考SAR图像和待校正SAR图像；获取参考SAR图像的匹配特征点集合和待校正SAR图像的匹配特征点集合；计算待校正SAR图像的匹配特征点集合到参考SAR图像的匹配特征点集合的单应变换矩阵；获取待校正SAR图像的几何校正结果。本发明通过单应变换对待校正SAR图像进行几何校正，避免了因平台姿态和天线伺服存在抖动给几何校正精度带来的影响，有效地提高了几何校正精度。可用于条带SAR模式下SAR图像的拼接与融合。

主权项

1.一种基于单应变换的SAR几何校正方法，其特征在于，包括如下步骤：(1)获取参考SAR图像I₁和待校正SAR图像I₂：利用SAR对部分重叠的两个地面区域进行拍摄，并将对一个区域拍摄的图像作为参考SAR图像I₁，将对另一个区域拍摄的图像作为待校正SAR图像I₂；(2)获取参考SAR图像I₁的匹配特征点集合C₁和待校正SAR图像I₂的匹配特征点集合C₂：(2a)提取参考SAR图像I₁的N₁个特征点和每个特征点对应的特征描述向量，N₁≥4，得到参考SAR图像I₁的特征点集合Q₁和特征描述向量集合P₁，Q₁＝{q₁(i)|i＝1,2,…,N₁}，P₁＝{p₁(i)|i＝1,2,…,N₁}，同时提取待校正SAR图像I₂的N₂个特征点和每个特征点对应的特征描述向量，N₂≥4，得到待校正SAR图像I₂的特征点集合Q₂和特征描述向量集合P₂，Q₂＝{q₂(j)|j＝1,2,…,N₂}，P₂＝{p₂(j)|j＝1,2,…,N₂}，其中，q₁(i)为集合Q₁中第i个特征点，p₁(i)为集合P₁中第i个特征描述向量，q₂(j)为集合Q₂中第j个特征点，p₂(j)为集合P₂中第j个特征描述向量；(2b)对集合P₁中的每一个特征描述向量p₁(i)与集合P₂中的每一个特征描述向量p₂(j)进行匹配，当min(||p₁(i)‑p₂(j)||₂)＜D₀时，提取特征描述向量p₁(i)对应的特征点q₁(i)，构成参考SAR图像I₁的匹配特征点集合C₁，C₁＝{c₁(m)|m＝1,2,…,M}，同时提取特征描述向量p₂(j)对应的特征点q₂(j)，构成待校正SAR图像I₂的匹配特征点集合C₂，C₂＝{c₂(m)|m＝1,2,…,M}，其中，||(·)||₂为2范数运算，min(·)为取最小值运算，D₀为筛选阈值，c₁(m)为集合C₁中第m个匹配特征点，c₂(m)为集合C₂中第m个匹配特征点，M为匹配特征点的个数，M≤min(N₁,N₂)；(3)计算集合C₂到集合C₁的单应变换矩阵H：(3a)从集合C₂中随机抽取W个匹配特征点构成集合K，K＝{k(w)|w＝1,2,…,W}，同时从集合C₁中抽取对应的W个匹配特征点构成集合K′，K′＝{k′(w)|w＝1,2,…,W}，并计算集合K到K′的单应变换矩阵H′，其中，k(w)为集合K中第w个匹配特征点，k′(w)为集合K′中第w个匹配特征点，W≥4；(3b)通过H′对集合C₂进行单应变换，得到集合C′₂：C′₂＝H′·C₂＝{c′₂(m)|c＝1,2,…,M}，其中，c′₂(m)为集合C′₂中第m个匹配特征点；(3c)计算集合C′₂中每一个匹配特征点c′₂(m)和集合C₁中的对应匹配特征点c₁(m)的差的2范数||c′₂(m)‑c₁(m)||₂，并构成集合E，E＝{e(m)|m＝1,2,…,M}，选取当e(m)＜E₀时集合C₁中的匹配特征点c₁(m)，构成集合同时选取当e(m)＜E₀时集合C₂中的匹配特征点c₂(m)，构成集合其中，e(m)为集合E中第m个2范数，E₀为筛选阈值，为集合中第n个匹配特征点，为集合中第n个匹配特征点，N为e(m)＜E₀时集合E中2范数的个数；(3d)判断N＞Mσ是否成立，若是，将计算的集合到的单应变换矩阵作为所求单应变换矩阵H的第s次估计值γ(s)，并将N作为与γ(s)对应的第s次判决值ω(s)，执行步骤(3e)，否则，执行步骤(3a)，其中，σ为判决比例；(3e)判断s≥S是否成立，若是，将前S次得到的估计值γ(s)构成估计值的集合Γ，Γ＝{γ(s)|s＝1,2,…,S}，并将前S次得到的判决值ω(s)构成判决值集合Ω，Ω＝{ω(s)|s＝1,2,…,S}，执行步骤(3f)，否则，执行步骤(3a)，其中，S为判决次数，S≥2；(3f)在集合Ω选取ω(s)的最大值，并在集合Γ选取与ω(s)对应的γ(s)，作为单应变换矩阵H；(4)获取待校正SAR图像I₂的几何校正结果：通过H对待校正SAR图像I₂进行单应变换I′₂＝H·I₂，实现对待校正SAR图像I₂的几何校正，得到校正SAR图像I′₂。