基于改進(jìn)SIFT-Like算法的SAR圖像特征匹配.pdf

1、隨著合成孔徑雷達(dá)（Synthetic Aperture Radar, SAR）技術(shù)的日益成熟，基于SAR圖像應(yīng)用領(lǐng)域的研究已成為一門(mén)熱點(diǎn)。其中，SAR圖像特征匹配因其較高的軍用和民用價(jià)值而倍受青睞。尤其在雷達(dá)探測(cè)制導(dǎo)領(lǐng)域，利用SAR圖像匹配實(shí)現(xiàn)彈體高精度定位已成為一項(xiàng)關(guān)鍵技術(shù)。
　　由于傳統(tǒng)慣導(dǎo)誤差隨時(shí)間積累逐漸變大，不能滿足長(zhǎng)時(shí)間高精度定位的需求，因此需尋找新的定位方法突破這一瓶頸。研究發(fā)現(xiàn)基于圖像匹配的方法可實(shí)現(xiàn)全天候高精度修

2、正彈道的目標(biāo)。其中，基于圖像灰度相關(guān)的匹配算法對(duì)SAR圖像質(zhì)量要求較高，當(dāng)圖像存在灰度差異和幾何形變時(shí)具有一定的局限性，且運(yùn)算量較大；基于圖像特征的匹配算法則能在保證匹配精度的前提下，解決傳統(tǒng)匹配中存在的問(wèn)題，對(duì)圖像的灰度變化、仿射變換等具有不變性。因此基于圖像特征的匹配技術(shù)逐漸在SAR圖像應(yīng)用領(lǐng)域占據(jù)舉足輕重的地位?；谝陨媳尘?，本文主要研究適用于在圖像幾何形變和相干斑噪聲的SAR圖像特征匹配算法。
　　首先，本文介紹了SAR圖

3、像基本特征，分析了幾何形變和相干斑噪聲對(duì)SAR圖像特性的影響，并從成像原理上分析比較了SAR圖像與光學(xué)圖像的本質(zhì)區(qū)別。指出了衍生于光學(xué)領(lǐng)域的尺度不變特征變換（Scale Invariant Feature Transformation，SIFT）匹配算法對(duì)SAR圖像具有不適用性。本文后續(xù)內(nèi)容主要針對(duì)SAR圖像的相干斑噪聲以及SIFT算法在SAR圖像的不適用性提出具有噪聲魯棒性的改進(jìn)方法。
　　其次，主要介紹了SIFT算法的原理和實(shí)

4、現(xiàn)過(guò)程。首先介紹了基本的數(shù)學(xué)概念，包括圖像的多尺度空間、圖像高斯金字塔結(jié)構(gòu)，以及Harris角點(diǎn)檢測(cè)算法。這是SIFT特征匹配算法的基礎(chǔ)。其次，研究了圖像高斯金字塔空間中特征點(diǎn)的檢測(cè)和描述，以及特征的匹配與提純。最后，通過(guò)仿真試驗(yàn)驗(yàn)證了SIFT算法的匹配精度以及對(duì)圖像旋轉(zhuǎn)、偏移、尺度拉伸等仿射變換的不變性。
　　最后，考慮到 SIFT算法對(duì) SAR圖像相干斑噪聲的不適用性，本文采用改進(jìn)的SIFT-Like匹配算法提高對(duì)相干斑噪聲的