异源图像匹配

姓名：刘倩   学号;19021210889 

【嵌牛导读】：光学图像和SAR图像的成像机理不同，两者之间往往存在较大的灰度差异，由于我国现有的表技术条件的限制，多采用光学图像作为基准图，SAR图像作为匹配实时图。基于以上两者的差异，所以传统的基于灰度信息特征描述的图像匹配方法不再适用。因此，研究精度高，实时性强的光学与SAR图像匹配方法对精确制导武器的研究具有重要的意义。

【嵌牛鼻子】：SAR图像  光学图像  图像匹配  灰度差

【嵌牛提问】：如何克服异源图像灰度差异实现异源图像的匹配？

【嵌牛正文】：

为了有效的避免退休拿过的灰度的非线性差异对匹配带来的影响，采用基于结构特征的特征信息的特征描述方法，研究光学与SAR图像之间的匹配问题。以SAR图像线特征检测研究为基础，开展基于场景线特征的图像目标区域标定与基于区域结构特征的光学与SAR图像匹配：

（1）针对SAR图像线特征检测问题，使用指数加权均值比(ROEWA)算法和LSD算法，使用基于ROEWA-LSD混合模型线特征检测。

（2）在本文提出的线特征检测方法的基础上结合先验信息，实现对目标区域的位置信息进行精确定位，并采用区域增长算法提出非目标区域特征。

（3）再用一种从粗匹配到精匹配的方法进行两者之间的匹配。粗匹配通过三角网格的方法，对所提取的点特征构建三角网格，通过判断三角网格的相似性来提出粗配准的点对。然后在基于Hausdorff距离，对所提取的粗配准点进行距离测度，符合判断阈值的点就是精配准得到的点对。