基于图理论的SAR图像稳健配准方法研究

SAR具有全天候、全天时、高分辨率、远作用距离、抗干扰性强等优点。SAR图像配准技术的研究在飞行器制导、地表监测、地形图绘制等诸多领域都具有非常重要的意义，然而SAR图像的成像机理与场景的结构变化使SAR图像配准成为具有挑战性的难题。本项目研究当场景中的特征发生位置抖动和目标发生形变时的SAR图像稳健配准问题。研究内容主要包括：针对特征位置发生抖动的情形，循着先分割再配准的思路，在基于图的SAR图像分割的基础上，提取稳健的分割特征，进而实现SAR图像的稳健配准；针对目标发生形变的情形，直接构造图谱特征空间针对场景结构变化的稳健特征，分析图谱匹配问题中特征空间的扰动界，实现SAR图像在输入空间的稳健配准。项目研究将丰富SAR图像稳健配准技术的理论基础，拓展图理论的应用领域，促进我国遥感应用技术的发展。

SAR图像配准是SAR图像融合、变化检测，三维重建等应用的基础，具有重要的研究价值和广泛的应用前景，然而SAR图像的成像机理使SAR图像配准变得十分困难。.本项目研究如何基于图理论直接对含噪SAR图像建立图模型并实现稳健配准的问题，包括两个主要研究内容：场景中的特征位置发生抖动和目标发生形变时的SAR图像稳健配准。针对特征位置发生抖动的情形，循着先分割再配准的思路，在基于图模型的SAR图像分割的基础上，提取稳健的分割特征，构造基于图的匹配方法实现SAR图像稳健配准。 考虑到SAR图像随尺度变化的统计模式，利用多尺度几何变换的多尺度和多方向特性，提取SAR图像不同尺度和不同方向的结构信息，采取由粗到细的多尺度匹配策略，实现SAR图像的多尺度配准，在提高配准精度的同时减少了运算时间。.针对目标发生形变的情形，直接构造针对场景结构变化的稳健图谱特征空间，给出消除异常值的稳健特征空间分解方法，得到参考图像和待配准图像的分解基矩阵，最后利用匈牙利算法求出置换矩阵，最终实现含形变目标的SAR图像的稳健配准。.此外，还研究了一些与上述研究相关的基础或扩展问题，如图像的去噪、3D数字水印等问题。 .研究小组按计划完成了规定的研究内容，达到了预期目标。项目研究拓展了图理论的应用领域，丰富SAR图像配准的理论与方法。