【摘 要】
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图像配准是实现同一场景下、不同时间、不同视角或不同传感器所获取图像数据在空间位置上的对齐，它是变化检测、图像融合、目标识别等图像分析任务中关键步骤之一。SAR（合成孔
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图像配准是实现同一场景下、不同时间、不同视角或不同传感器所获取图像数据在空间位置上的对齐，它是变化检测、图像融合、目标识别等图像分析任务中关键步骤之一。SAR（合成孔径雷达）由于具有全天时、全天候的工作特性，且可以穿透植被、云层得到高分辨率的SAR图像，因而被广泛的应用于各个方面。SAR图像配准也逐渐发展成为一个重要研究方向。由于SAR图像表现出很强的乘性斑点噪声，因此提取稳定有效的特征进行配准一直是SAR图像配准的难点。SIFT（Scale Invariant Feature Transform）特征算子具有较好的尺度和旋转不变性，因而被广泛的应用于遥感图像配准领域。然而由于SAR系统成像过程的复杂，SAR图像本身的特点多种多样和人们对图像配准精度要求的提高，通常基于局部邻域梯度信息的SIFT检测算法，在对质量较差（受噪声影响严重）或灰度、对比度差异较大的SAR图像配准时，直接用像素灰度差值得到的梯度信息不够稳定，从而导致配准精度较低或失效。针对以上问题，本文提出了两种改进方法，一种是利用图像相位一致性信息对特征点进行提纯，减少错误的、不稳定的特征点的影响；另一种是对图像进行预处理，以减少SAR图像斑点噪声的影响；然后对特征提取阶段进行改进，以消除不同波段、不同极化方式的SAR图像对比度差异影响。并在此改进基础上提出新的匹配策略，极大程度的剔除错误匹配点对，得到精确地匹配点对完成配准。本文采用不同波段、不同极化方式的，受相干斑噪声影响较严重几组SAR图像进行实验，仿真结果均表明本文改进方法能够很好地解决上述问题，且能够达到较高的配准精度。
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