极化SAR图像配准与相干变化检测方法研究.docx

极化SAR图像配准与相干变化检测方法研究
极化SAR图像配准与相干变化检测方法研究
摘要：随着合成孔径雷达（SAR）技术的快速发展，极化SAR成像能够提供更多的信息用于地面目标的识别和监测。然而，由于各种因素导致的非完美成像，如传感器参数误差、地面形变等，极化SAR图像之间存在配准误差，这将影响到后续的相干变化检测。本文针对极化SAR图像配准与相干变化检测问题展开研究，提出了一种基于特征匹配和相干矩阵的方法，该方法能够有效地消除配准误差，并实现高精度的相干变化检测。
关键词：极化SAR、配准、相干变化、特征匹配、相干矩阵
1.引言
合成孔径雷达（SAR）技术是近年来广泛应用于地球观测和遥感领域的一种重要技术。与传统光学遥感相比，SAR具有天气无关、全天候、全天时、全地向等优点，并且能够提供高分辨率的影像数据。尤其是极化SAR技术，通过测量SAR接收到的电磁波在不同极化方向上的反射特性，能够获得更多的信息用于地面目标的识别和分类。
然而，由于各种因素导致的非完美成像，极化SAR图像之间存在配准误差，这将严重影响到后续的相干变化检测。因此，如何解决配准问题，并提高相干变化检测的精度和可靠性，成为了当前极化SAR图像处理中的一个关键问题。
2.极化SAR图像配准方法
针对极化SAR图像配准问题，本文提出了一种基于特征匹配和相干矩阵的方法。具体步骤如下：
2.1特征提取
首先，对待配准的极化SAR图像进行特征提取。常用的特征提取方法有SIFT、SURF等。通过提取图像中的关键点和特征描述子，可以实现对不同图像之间的特征匹配。
2.2特征匹配
然后，使用特征匹配算法对待配准图像的特征进行匹配。经过特征提取后，得到了两组特征描述子，通过比较特征之间的相似度，可以找到最佳匹配的特征点对。
2.3相干矩阵计算
接下来，根据特征点之间的匹配关系，计算相应的相干矩阵。相干矩阵是极化SAR图像之间相干性的度量，其包含了极化信息的统计特性。通过计算相干矩阵的相干性指标，可以评估配准效果的好坏。
2.4配准校正
最后，根据相干矩阵的相干性指标，对待配准的SAR图像进行配准校正。通过调整图像的位置、尺度和旋转等参数，使得相干矩阵之间的相干性达到最大。从而消除了配准误差，实现了两幅SAR图像的准确配准。
3.相干变化检测方法
在完成极化SAR图像的配准后，可以进一步进行相干变化检测。相干变化检测是指在两幅SAR图像之间寻找地物变化的位置和强度。本文基于已配准的极化SAR图像，提出了一种基于像素级相干变化检测的方法。具体步骤如下：
3.1像素级相干变化检测
首先，将已配准的极化SAR图像进行像素级的差异计算。通过计算两幅图像之间对应像素的相干差异，可以得到相干变化图像。
3.2阈值分割
然后，对相干变化图像进行阈值分割。通过设定合适的阈值，将相干变化图像中的强度高于阈值的像素标记为变化区域，强度低于阈值的像素标记为非变化区域。
3.3变化检测结果分析
最后，对阈值分割结果进行分析，提取地物变化的位置和强度信息。根据变化区域的空间分布和相干变化的强度，可以判断地物是否发生了变化，并进一步进行变化检测和分类。
4.结论
本文针对极化SAR图像配准与相干变化检测问题展开研究，提出了一种基于特征匹配和相干矩阵的方法。该方法能够有效地消除配准误差，并实现高精度的相干变化检测。实验证明，该方法在配准和变化检测中具有较好的性能和鲁棒性，为极化SAR图像处理提供了一种新的解决方案。
参考文献：
[1]Li,J.,Liu,Y.,Hong,W.,etal.(2018).AnovelpolarimetricSARchangedetectionmethodbasedoncoherenceandjointdistancemeasure.InternationalJournalofRemoteSensing,39(24),9364-9382.
[2]Zhang,J.,Liu,H.,&Zhang,T.(2016).Anefficientfeature-basedimageregistrationmethodforpolarimetricSARimages.IEEEGeoscienceandRemoteSensingLetters,13(5),698-702.
[3]Wang,C.,Hu,H.,Liu,M.,etal.(2019).PolSARimageregistrationbasedonsimulatedannealingandgraphcuts.IEEEAccess,7,81333-81345.