基于无控制点的双机载SAR图像目标定位的方法.pdf

(19)中华人民共和国国家知识产权局(12)发明专利申请(10)申请公布号CN109188433A(43)申请公布日2019.01.11(21)申请号201810945366.4(22)申请日2018.08.20(71)申请人南京理工大学地址210094江苏省南京市孝陵卫200号(72)发明人肖泽龙谭清蔚张秋霞许建中吴礼韦清玉王钊李旺(74)专利代理机构南京理工大学专利中心32203代理人陈鹏(51)Int.Cl.G01S13/90(2006.01)权利要求书4页说明书11页附图3页(54)发明名称基于无控制点的双机载SAR图像目标定位的方法(57)摘要本发明公开了一种基于无控制点的双机载SAR图像目标定位的方法，包括：分别对获取的两幅高分辨率SAR图像进行连通域分割标记、特征提取、目标匹配，得到两幅图中对应目标区域几何中心，输出同名像点坐标；将像点坐标矩阵、两SAR的系统参数、定向参数等代入定位解算模型，经过牛顿迭代实现无控制点条件下的目标在直角坐标系中的坐标解算。本发明能够有效地对SAR图像中目标进行检测及定位，采用两机载SAR数据融合定位的三维解算方法，可以不受相干性的限制，得到高精度定位结果。CN109188433ACN109188433A权利要求书1/4页1.一种基于无控制点的双机载SAR图像单目标定位的方法，其特征在于，包括以下步骤：对所获取的两幅SAR图像分别采用目标连通域分割标记算法，划分出多个目标的像点区域，保存区域像点质心坐标信息；结合基于SIFT特征的目标匹配算法，在复杂背景下将SAR1、SAR2图像进行目标匹配，输出同名目标分别在两幅图像中的像点坐标；将像点坐标、载机飞行位置、速度信息和SAR成像角度信息代入基于无控制点的双SAR协同立体定位模型，对目标的实际三维坐标进行牛顿迭代解算。2.根据权利要求1所述的基于无控制点的双机载SAR图像单目标定位的方法，其特征在于，所述的目标连通域分割标记算法具体步骤为：根据设定的阈值对获取的图像进行二值化，分离前景像素和背景像素，其中前景像素构成待检测连通区域；对图像进行扫描，当在某一行中找到各待检测连通区域的行连通域时，分别统计这些行连通域的信息并保存，所述行连通域的信息包括行连通域开始的列序号、结束的列序号、连通像素个数、行连通域中所有像素的列序号之和及所有像素的行序号之和；若在下一行扫描中找到位于各待检测连通区域的行连通域时，将改行的每个行连通域分别与上一行所有行连通域一一进行比较，比较从上一行的最后一个行连通域开始；如果没有一个满足八邻域连通的融合条件，则分配一个标记号给当前行连通域，并将该行连通域的信息保存；如果满足融合条件，则将满足融合条件的上下两个行连通域合并，并结合后形成的连通域分配一个标记号；对于每一个分配到标记号的连通域，将该连通域的最小行序号、最大行序号、最小列序号、最大列序号、该连通域中所有像素列序号之和及所有像素行序号之和，以标记号为地址保存；图像扫描完毕，所有行连通域融合完成，根据合并后的连通域信息，采用质心公式计算连通域质心坐标，保存图像各连通区域像素行列序号范围及对应质心坐标信息；分别对两幅SAR图像进行上述图像连通域分割及标记处理，分别输出两幅图像中各目标连通域质心坐标。3.根据权利要求1所述的双机载SAR对目标协同成像立体定位的方法，其特征在于，基于SIFT特征的目标匹配算法过程具体为：对两幅SAR图像分别进行搜索特征点，并对提取的特征点的梯度方向及模值进行描述，对关键点进行匹配，剔除错配点；然后得到两幅图像中所匹配的同名点的对应关系，匹配点所属的目标连通域范围、质心坐标也可以得到；所述的同名点是指同一个目标分别在两幅图中的像素点位置；输出两幅图中同名目标的质心像素坐标。4.根据权利要求3所述的双机载SAR对目标协同成像立体定位的方法，其特征在于，步骤2具体为2a)对于SAR图像的二维图像I(x,y)，在不同尺度空间表示为：L(x,y,σ)＝G(x,y,σ)I(x,y)，高斯核(x,y)代表点坐标，σ2CN109188433A权利要求书2/4页代表高斯正态分布的方差；将不同尺度的高斯差分和图像进行卷积：D(x,y,σ)＝(G(x,y,kσ)-G(x,y,σ))*I(x,y)＝L(x,y,kσ)-L(x,y,σ)如果一个点在其26个邻域中是最大值或最小值，则该点判断为该尺度下的一个特征点由此得到图像中的特征点集C；2b)利用特征点邻域的梯度方向分布特征，为每个特征点指定方向参数，使算子具备旋转不变性；梯度的模值：梯度的方向：θ(x,y)＝arctan{[L(x,y+1)-L(x,y-1)]/[L(x+1,y)-L(x-1,y)]}2c)生成SIFT特征向量，将坐标轴旋转到关键点方向，以保持旋转不变性；每个特征点采用16种子点来描述，