基于相位一致性圖像配準下的SWT圖像融合.pdf

1、合成孔徑雷達(Synthetic Aperture Radar，SAR)圖像由于具有分辨率高、全天候的工作特性，在軍事和民用領(lǐng)域得到廣泛的應(yīng)用。SAR圖像配準和融合是遙感領(lǐng)域中重要的圖像處理技術(shù)，是近年來備受研究人員關(guān)注和研究的熱點問題。圖像配準是實現(xiàn)同一場景下不同時間、不同視角或不同傳感器所獲得的圖像數(shù)據(jù)在空間位置上的對齊。圖像融合技術(shù)是獲得兩個或兩個以上同一場景下圖像中的互補信息和冗余信息，進而更能準確、可靠的描述目標場景。事實上，

2、圖像配準是圖像融合的關(guān)鍵步驟和必要前提。
　　SIFT(Scale Invariant Feature Transform)特征算子由于具有較好的尺度和旋轉(zhuǎn)不變性，因而被廣泛應(yīng)用于圖像配準領(lǐng)域。然而由于SAR成像系統(tǒng)的復(fù)雜性和SAR圖像自身特點的多樣性，通常其算法在對受噪聲影響嚴重或灰度、對比度差異較大的SAR圖像配準時，直接用像素灰度差值得到的梯度信息不夠穩(wěn)定，從而導致配準精度較低或失敗。綜合以上問題，本文首先利用SAR圖像的相

3、干斑統(tǒng)計特性，對目標SAR圖像進行Lee濾波預(yù)處理以抑制相干斑噪聲；然后采用相位一致性模型對圖像進行特征點提取以減少SAR圖像中錯誤的和不穩(wěn)定的特征點影響；之后提出了新的特征點匹配策略，在保證運算速度的同時極大程度上剔除錯誤的匹配點對；然后采用隨機抽樣一致算法獲取圖像的仿射變換模型；最后采用雙線性插值方法對圖像重采樣。通過對實測SAR圖像的仿真實驗，驗證了本文方法具有配準精度高、運行速度快、魯棒性強的優(yōu)勢，能夠有效的完成SAR圖像的配準

4、任務(wù)。
　　另外，本文介紹了圖像融合技術(shù)的基本理論和常用方法。由于離散小波變換在圖像融合時不具有平移不變性，提出利用平穩(wěn)小波變換(Stationary Wavelet Transform， SWT)方法實現(xiàn)圖像的融合。本文首先對圖像進行SWT分解；然后針對SAR和可見光等圖像對目標輪廓、紋理和色調(diào)等信息的表現(xiàn)各不相同的特性，提出了增強互補信息的融合規(guī)則：圖像的低頻部分采用基于邊緣提取的加權(quán)規(guī)則，高頻部分采用絕對值取大原則，實現(xiàn)圖像