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多尺度特征描述子光学雷达影像高精度匹配方法研究

多尺度特征描述子光学雷达影像高精度匹配方法研究

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作者：耿勇胜上海海洋大学

学位级别：硕士

随着航天科技的发展,太空中卫星的数量不断增加,不同类型的卫星影像,如资源三号、合成孔径雷达(SAR)卫星逐渐发展和完善,在自然灾害监测、台风前后变化检测、三维重建、影像拼接等影像处理方面有广泛应用。不同体制的卫星影像也越来越... 详细信息

随着航天科技的发展,太空中卫星的数量不断增加,不同类型的卫星影像,如资源三号、合成孔径雷达(SAR)卫星逐渐发展和完善,在自然灾害监测、台风前后变化检测、三维重建、影像拼接等影像处理方面有广泛应用。不同体制的卫星影像也越来越多应用于各行各业,如资源三号、合成孔径雷达(SAR)卫星的发展和完善使其在自然灾害监测、台风前后变化检测、三维重建、影像拼接等方面得到广泛应用。卫星影像匹配作为上述应用的基础核心技术,其匹配精度及稳定性会影响后续的影像处理技术,已成为影像处理领域的一大热点研究。目前,卫星影像匹配主要通过经典匹配方法完成,但是存在一些问题。首先是遥感影像比较大,直接匹配效率低,其次是相干斑噪声对SAR影像匹配有一定程度的影响,匹配精度低。针对如何高效地对大范围影像进行快速匹配并提高匹配精度的问题,本文以资源三号卫星影像和星载SAR影像作为研究对象,结合数据特性和方法原理进行了以下研究:1.光学影像易发生畸变,Affine-SIFT方法首先在资源三号卫星影像的半球空间对影像进行模拟,然后在模拟影像上提取特征点以实现仿射不变性匹配。由于模拟影像在同一区域的特征点较多,并集中在局部区域内,导致无效特征点的数目随之增多,进而降低匹配的精度,同时也增加匹配时间。针对此问题,本文提出一种基于asift方法的资源三号卫星影像匹配改进方法,主要包括以下两个创新点:(1)采用自适应非极大值(ANMS)策略来使特征点均匀化。首先,对asift方法提取的特征点按照特征点的响应值进行排序,然后采用KD-T(kdimensional-tree)树存储asift方法提取出的特征点,最后利用最近邻搜索(knnsearch)方法得到高响应值特征点的邻域内其他特征点。值得注意的是,与传统的最近邻搜索不同之处是,本文搜索高响应值特征点邻域内存在的其他特征点,将搜索到的邻域内其他特征点舍弃,实现特征点的均匀化,提高了后续匹配的效率。(2)在提取到均匀化的特征点后,采用多尺度改进的GLOH描述子方法来提高特征描述子的鲁棒性。实验结果表明,所提改进方法的匹配精度高于asift的匹配精度,为后续图像应用提供更加可靠的匹配点对。2.星载SAR影像存在相干斑噪声,导致用于光学的影像特征匹配无法直接适用于SAR影像,提取的特征点存在较多的伪特征点。针对此问题,本文提出了改进的SAR-SIFT方法,包括以下两点改进:(1)针对伪特征点多的问题,采用改进的SAR-HRRIS响应函数、SUSAN算子、LOG算子等方法来减少相干斑噪声的影响,提高特征点的鲁棒性。(2)在构建特征描述子时采用多尺度的GLOH描述子来提高匹配准确性。3.针对影像匹配中星载SAR影像的影像文件大、重叠区域小以及计算机直接进行匹配处理效率低等问题,本文提出一种基于分块匹配策略的SAR-SIFT特征匹配并行计算方法。该方法主要有两方面的改进:(1)提出重叠区域分块匹配策略,减少SAR影像匹配中的冗余计算。(2)采用Fork/Join同步并行模式处理金字塔影像,在特征点提取和构建特征描述子过程中采用OpenMP在CPU端进行并行计算;在逐像元响应函数计算过程中在GPU端进行并行计算。4.光学影像可以直接目视判别匹配点对的正确性,而星载SAR影像具有相干斑噪声,无法直接目视匹配点对是否准确,多张影像无法直接用目前已有的精度评估方法进行评估。针对这一问题,本文使用区域网平差方法进行评价,利用本文改进后的SAR-SIFT方法在上海太湖区域的高分三号影像中匹配精度达到了像方中误差为0.43像元,在湖南省区域的Sentinel-1影像的匹配精度达到了像方中误差为1.77像元。实验结果表明,本文改进的SAR-SIFT方法能够获得匹配精度更高的匹配点对,同时在匹配效率上也得到了提升。

关键词：卫星遥感影像多尺度特征描述子 asift方法改进的特征点提取SAR-SIFT方法 CPU和GPU协同并行计算

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