基于區(qū)域信息及改進綜合學習粒子群優(yōu)化的SAR圖像配準方法.pdf

1、合成孔徑雷達(SAR)采用微波主動成像技術(shù)，具有全天候、全天時、對地表和云層的穿透、高分辨率，側(cè)視成像等特點，其成像條件不受天氣或者能見度的影響，在遙感任務中得到了越來越廣泛的應用。由于同一SAR系統(tǒng)在不同時期、不同視角經(jīng)過同一區(qū)域時存在一定的幾何形變，該問題的解決是圖像融合、變化檢測、地物分類等后續(xù)SAR圖像處理的先決條件，因此，SAR圖像配準是圖像處理領(lǐng)域一個非常重要的研究課題。
　　通過對現(xiàn)有配準的深入學習和研究，本文從區(qū)域

2、角度探索解決不同時相SAR圖像的配準問題，并做了相關(guān)仿真實驗。本文的主要工作有以下內(nèi)容：
　　1.從顯著區(qū)域分割的角度在浮動圖像中提取區(qū)域，并用橢圓化的區(qū)域作為模板進行在參考圖像中進行模板匹配，通過對浮動圖像和參考圖像構(gòu)建小波金字塔，在不同分辨率上利用綜合學習粒子群算法對匹配區(qū)域進行粗搜索和精搜索，在最頂層確定最佳匹配區(qū)域?qū)?，在其余層利用浮動圖像中對應的該最佳區(qū)域繼續(xù)進行區(qū)域搜索，最后利用匹配橢圓區(qū)域的中心點、長軸端點、短軸端點計

3、算最終變換參數(shù)。對Radarsat-2衛(wèi)星分別于2008和2009年所拍攝的黃河入?？诘膱D像進行了實驗，實驗結(jié)果驗證了本方法可以對SAR圖像進行快速有效配準。
　　2.提出采用基于灰度直方圖眾數(shù)排序的方法進行區(qū)域匹配，可以在兩個區(qū)域分割效果并不是很一致的情況下很好地度量其相似性；對子區(qū)域圖像對提出采用比值圖像熵為相似度量函數(shù)，搜索算法為提出的改進后綜合學習粒子群算法。所提出的配準方法，用子圖像對的配準代替原圖像對的配準，有效提高了