基于多特征迭代优化的光学与SAR影像自动配准方法研究

Optical and SAR image registration is one of the focus and hot spot in the field of remote sensing, real-time, high-precision and automatical image registration is a very urgent problem need to address for disaster response and military applications. For existing optical and SAR image registration methods do not adequately consider the overall solution method, effective integration of multi-feature and multi-measure, integration process and other issues, focused oni t, the mainly contribution of this paper is to propose an automatic optical-to-SAR image registration method using multi-features and multi-measures, the core is reflected in the multi-features which contain significant regional and.structural features, the general area features and line features;multi-measures which is comprehensive local similarity and global similarity, take feature extraction and registration as a whole process, to overcome the existing methods only take the image registration as a part of image processing, which brought about many problems. This is a new idea and try，it’s of great significance to achieve the real-time, on-orbit, high-precision images registration in future, and also play a reference for the automatic feature update and object change detection.

光学与SAR影像配准是国际上遥感领域研究的重点和热点之一，实时、高精度、自动地进行影像配准对于灾害应急和军事应用是一个十分紧迫的、需要解决的问题。针对现有的光学与SAR影像配准方法没有充分考虑整体的求解方法、多特征多测度的有效结合、处理过程的一体化等问题，本项目提出一种不需要任何初始条件的，多特征多测度迭代反馈的光学与SAR影像配准方法，其核心体现在由显著区域特征、普遍线特征组成的多特征基元，综合局部相似性与全局相似性的多测度算子，将特征提取与配准作为一个整体的处理过程，克服了现有方法仅将影像配准作为图像处理其中一个环节所带来的种种问题。这是一种新的思路和尝试，对于实现未来实时、在轨化、高精度的影像配准有着重要的意义，也为地物的自动更新、遥感目标的变化检测等研究起到一定的参考和借鉴作用。

针对光学与SAR影像自动、高精度配准的难点和巨大挑战，通过三年的研究工作，取得了如下的主要研究成果：一、构建多模式多极化SAR影像面目标分割框架，提出了基于视觉显著模型的高分辨率单极化SAR影像水体分割、基于水平集模型的全极化SAR影像水体分割、基于改进U-Net和超像素条件随机场的光学影像水体提取等系列面特征提取方法，提高了面特征提取的精确性，为后续基于特征的影像匹配提供坚实的基础；二、针对异源影像自动化、高效率配准问题，提出了一种基于TW-Itti视觉显著特征的影像快速粗配准方法，为光学与SAR影像快速配准提供了一种新思路；三、针对线特征配准问题，提出了一种结合谱图和Voronoi图(VSPM)的线段虚拟交点配准方法，该算法能够从全局空间中寻找可能的匹配关系，又能顾及到邻近点的局部约束，提高了同名特征查找的准确率，解决了线特征提取过程中出现的多对多、位置存在误差而导致错误匹配的问题；四、针对复杂条件下（角度差异大、尺度差异大、遮挡等）异源影像配准难题，提出了一种基于相位一致性的尺度不变特征匹配方法，实现了大尺度变化下可见光与SAR异源影像的稳定、精确匹配；五、针对初始匹配点对高外点率问题，提出了一种拓扑结构引导的简单有效的外点去除算法，提升了遥感影像匹配性能；六、开发完成了高分辨率SAR影像水体一体化提取与配准原型系统，已在国家减灾中心部署并运行，在我国发生的多次洪水、地震等灾害监测中发挥了重要作用。本课题出版专著1部，共发表论文6篇，其中SCI检索4篇，培养博士后1名，博士生3名，硕士生2名，申请发明专利3项，其中已授权1项，获软件著作权1项，获2017年测绘科学进步一等奖1项，获2017年全国虚拟地理环境会议“优秀青年论文”奖。