一種基于二次亮線的油庫sar圖像和光學(xué)圖像的配準(zhǔn)方法
【專利摘要】本發(fā)明公開了一種基于二次亮線的油庫SAR圖像和光學(xué)圖像的配準(zhǔn)方法，包括步驟一、光學(xué)圖像油庫圓心提取，步驟二、SAR圖像油庫實(shí)際圓心提取，步驟三、SAR圖像和光學(xué)圖像最終配準(zhǔn)。本發(fā)明充分利用由油庫高度引起的二次亮線的特征得到SAR圖像油庫目標(biāo)的實(shí)際位置信息和用Hough變換獲得的光學(xué)圖像油庫的位置信息對(duì)SAR圖像和光學(xué)圖像的進(jìn)行油庫配準(zhǔn)的工作，使配準(zhǔn)更加準(zhǔn)確、可靠。本發(fā)明為遙感領(lǐng)域中油庫目標(biāo)的配準(zhǔn)提供了一種新的途徑。
【專利說明】—種基于二次亮線的油庫SAR圖像和光學(xué)圖像的配準(zhǔn)方法
【技術(shù)領(lǐng)域】
[0001]本發(fā)明涉及雷達(dá)【技術(shù)領(lǐng)域】，具體地說，是指一種基于二次亮線的油庫合成孔徑雷達(dá)(簡稱SAR)圖像和光學(xué)圖像的配準(zhǔn)方法。
【背景技術(shù)】
[0002]隨著新型傳感器的不斷涌現(xiàn)，人們獲取圖像的能力迅速提高，不同物體特性傳感器產(chǎn)生的圖像不斷增多。由于不同圖像傳感器獲取圖像在幾何、光譜、時(shí)間和空間分辨率等方面存在著局限性和差異性，所以僅僅利用一種圖像數(shù)據(jù)往往難以實(shí)際需求。為此，采用圖像融合技術(shù)將不同傳感器獲取的圖像綜合起來使用，達(dá)到對(duì)目標(biāo)有一個(gè)更全面、清晰、準(zhǔn)確的理解和認(rèn)識(shí)的目的。而圖像融合的前提是圖像配準(zhǔn)。
[0003]油庫是一類重要的目標(biāo)，其位置信息的提取是近年來研究的熱點(diǎn)問題之一。但目前SAR圖像和光學(xué)圖像的配準(zhǔn)方法主要是利用兩幅圖像的共同特征點(diǎn)來配準(zhǔn)，但這種方法沒有考慮油庫的高度(油庫的高度導(dǎo)致油庫的位置在SAR圖像產(chǎn)生偏移)，不能準(zhǔn)確獲取油庫的準(zhǔn)確位置，使圖像間的配準(zhǔn)造成較大誤差。

【發(fā)明內(nèi)容】

[0004]本發(fā)明的目的是為了解決上述問題，利用二次亮線使SAR圖像和光學(xué)圖像進(jìn)行有效配準(zhǔn)，提出一種基于二次亮線的油庫SAR圖像和光學(xué)圖像的配準(zhǔn)方法。
[0005]本發(fā)明在SAR圖像進(jìn)行預(yù)處理和邊緣輪廓處理的基礎(chǔ)上，通過Hough變換得到油庫目標(biāo)的半徑和油庫圓心坐標(biāo)，再根據(jù)二次亮線確定油庫的輪廓的真實(shí)圓心坐標(biāo)；在光學(xué)圖像進(jìn)行預(yù)處理的基礎(chǔ)上，利用Hough變換得到光學(xué)圖像上油庫目標(biāo)的半徑和圓心坐標(biāo)；進(jìn)一步利用SAR圖像和光學(xué)圖像上的油庫目標(biāo)圓心坐標(biāo)位置，實(shí)現(xiàn)SAR圖像和光學(xué)圖像的油庫配準(zhǔn)，本發(fā)明能夠有效地降低圖像間的配準(zhǔn)誤差，對(duì)于軍事應(yīng)用來說具有更重要的價(jià)值。
[0006]一種基于二次亮線的油庫SAR圖像和光學(xué)圖像的配準(zhǔn)方法，包括SAR圖像油庫實(shí)際圓心提取、光學(xué)圖像油庫圓心提取和SAR圖像和光學(xué)圖像進(jìn)行配準(zhǔn)，以下是具體步驟:
[0007]步驟一、光學(xué)圖像油庫圓心提取具體步驟:
[0008](a):輸入油庫光學(xué)圖像，對(duì)光學(xué)圖像進(jìn)行參數(shù)初始化設(shè)置；
[0009](b):對(duì)光學(xué)圖像進(jìn)行預(yù)處理；
[0010](c):對(duì)光學(xué)圖像進(jìn)行Hough變換，得到光學(xué)圖像上油庫的圓心坐標(biāo)。
[0011]步驟二、SAR圖像油庫實(shí)際圓心提取具體步驟:
[0012](1):輸入油庫SAR圖像，對(duì)SAR圖像進(jìn)行參數(shù)初始化設(shè)置；
[0013](2):對(duì)SAR圖像進(jìn)行預(yù)處理；
[0014](3):對(duì)圖像進(jìn)行邊緣提取；
[0015](4):對(duì)SAR圖像進(jìn)行Hough變換，得到SAR圖像上油庫的圓心坐標(biāo)和半徑；
[0016](5):提取二次亮線上的強(qiáng)散射點(diǎn)，計(jì)算油庫的真實(shí)圓心坐標(biāo)。[0017]步驟三、SAR圖像和光學(xué)圖像最終配準(zhǔn)過程具體步驟:
[0018](i):建立SAR圖像和光學(xué)圖像的油庫圓心的映射關(guān)系；
[0019](ii):對(duì)SAR圖像進(jìn)行重采樣進(jìn)行校正，配準(zhǔn)完成。
[0020]本發(fā)明的優(yōu)點(diǎn)在于:
[0021](1)現(xiàn)有技術(shù)中圖像配準(zhǔn)主要利用圖像間的共同特征點(diǎn)進(jìn)行配準(zhǔn)，幾乎沒有人考慮油庫的高度。本發(fā)明充分利用由油庫高度引起的二次亮線的特征得到SAR圖像油庫目標(biāo)的實(shí)際位置信息和用Hough變換獲得的光學(xué)圖像油庫的位置信息對(duì)SAR圖像和光學(xué)圖像的進(jìn)行油庫配準(zhǔn)的工作，使配準(zhǔn)更加準(zhǔn)確、可靠。因此，本發(fā)明為遙感領(lǐng)域中油庫目標(biāo)的配準(zhǔn)提供了一種新的途徑。
[0022](2)本發(fā)明適用于包含同一油庫目標(biāo)區(qū)域的SAR圖像和光學(xué)圖像配準(zhǔn)。
[0023](3)本發(fā)明適用于采用Matlab軟件中的圖像處理函數(shù)。
【專利附圖】

【附圖說明】
[0024]圖1是本發(fā)明中配準(zhǔn)方法流程圖；
[0025]圖2是本發(fā)明中光學(xué)圖像油庫圓心方法流程圖；
[0026]圖3是本發(fā)明中的SAR圖像提取實(shí)際圓心方法流程圖；
[0027]圖4是本發(fā)明中SAR圖像油庫圓心與實(shí)際圓心的關(guān)系圖；
[0028]圖5是本發(fā)明中光學(xué)圖像；
[0029]圖6是本發(fā)明中邊緣處理后的光學(xué)圖像；
[0030]圖7是本發(fā)明中使用Hough變換所檢測(cè)出來的光學(xué)結(jié)果圖；
[0031]圖8是本發(fā)明中SAR圖像；
[0032]圖9是本發(fā)明中實(shí)施示例對(duì)SAR圖像濾波后的圖像；
[0033]圖10是本發(fā)明中經(jīng)過形態(tài)學(xué)處理后的SAR圖像；
[0034]圖11是本發(fā)明中經(jīng)過邊緣處理后的SAR圖像；
[0035]圖12是本發(fā)明中使用Hough變換檢測(cè)出的圖像；
[0036]圖13是本發(fā)明中SAR圖像油庫實(shí)際圓心圖；
[0037]圖14是本發(fā)明中配準(zhǔn)后的SAR圖像
【具體實(shí)施方式】
[0038]下面將結(jié)合附圖和實(shí)施例對(duì)本發(fā)明作進(jìn)一步的詳細(xì)說明。
[0039]本發(fā)明是一種基于二次亮線的SAR圖像和光學(xué)圖像的油庫配準(zhǔn)方法，其實(shí)施步驟分為SAR圖像實(shí)際油庫圓心提取、光學(xué)圖像油庫圓心提取和SAR圖像和光學(xué)圖像最終配準(zhǔn)過程，如圖1所示，具體包括以下幾個(gè)步驟:
[0040]步驟一、光學(xué)圖像圓心提取流程如圖2所示，具體分為:
[0041](a):輸入光學(xué)圖像I，進(jìn)行參數(shù)初始化。
[0042]具體為:設(shè)輸入的SAR圖像為I，設(shè)I的總行數(shù)為m，總列數(shù)為η。對(duì)于圖像中的任一像素點(diǎn)(ii, jj)，該像素點(diǎn)的值以I (ii, jj)表示，其中ii和jj分別表示該像素點(diǎn)在圖像I中的行數(shù)和列數(shù)，對(duì)圖像灰度化，調(diào)用matlab中的rgb2gray函數(shù)，將圖像記為I。，其調(diào)用方式:[0043]10 = rgb2gray (I) (1)
[0044](b):對(duì)圖像I。進(jìn)行預(yù)處理
[0045]光學(xué)圖像預(yù)處理主要包括二值化處理和邊緣提取。具體為:
[0046](bl):二值化處理
[0047]調(diào)用matlab中的max函數(shù)取圖像I。的最大值，記為s。設(shè)定一個(gè)閾值thresh,對(duì)于圖像中的任一像素點(diǎn)(ii, jj)，該像素點(diǎn)的值以IciQi，jj)表示，其中ii和jj分別表示該像素點(diǎn)在圖像I。中的行數(shù)和列數(shù)，當(dāng)IQ(ii，jj) < threshXs時(shí),10(ii，jj) =0,否則Ι0(?, jj) = 255，二值化處理完成。
[0048](b2)邊緣提取
[0049]調(diào)用matlab中的edge函數(shù)，將圖像進(jìn)行邊緣化后記為h,其調(diào)用方式為:
[0050]h = edge (10, ' function' ) (2)
[0051]其中function表示一種梯度算子。
[0052](c):對(duì)圖像h進(jìn)行Hough變換，提取光學(xué)圖像中油庫的圓心坐標(biāo)和半徑。
[0053]具體實(shí)施為:
[0054]cl、參數(shù)設(shè)定
[0055]假設(shè)待檢測(cè)的圓的最小半徑為為rmin，最大值為rmax，輸入步長Λr，則圓的搜索半
徑范圍size_r
【權(quán)利要求】
1.一種基于二次亮線的SAR圖像和光學(xué)圖像的油庫配準(zhǔn)方法，具體包括以下幾個(gè)步驟:步驟一、光學(xué)圖像圓心提取，具體分為:(a):輸入光學(xué)圖像I，進(jìn)行參數(shù)初始化；具體為:設(shè)輸入的SAR圖像為I，設(shè)I的總行數(shù)為m，總列數(shù)為η ;對(duì)于圖像中的任一像素點(diǎn)(ii, jj)，該像素點(diǎn)的值以I (ii, jj)表示，其中ii和jj分別表示該像素點(diǎn)在圖像I中的行數(shù)和列數(shù)，對(duì)圖像灰度化，得到圖像Ιο ;(b):對(duì)圖像I。進(jìn)行預(yù)處理具體為:(bl):二值化處理取圖像Ιο的最大值，記為s，設(shè)定一個(gè)閾值thresh，對(duì)于圖像中的任一像素點(diǎn)(ii，jj)，該像素點(diǎn)的值以Ιο(?，jj)表示，其中ii和jj分別表示該像素點(diǎn)在圖像Ιο中的行數(shù)和列數(shù)，當(dāng) 10(ii，jj) < threshXs 時(shí)，IQ(ii, jj) = 0,否則 I。(ii, j j) = 255, 二值化處理完成;(b2)邊緣提取將圖像進(jìn)行邊緣化后記為圖像h ；(c):對(duì)圖像h進(jìn)行Hough變換，提取光學(xué)圖像中油庫的圓心坐標(biāo)和半徑；具體實(shí)施為:cl、參數(shù)設(shè)定假設(shè)待檢測(cè)的圓的最小半徑為為rmin，最大值為rmax，輸入步長△R，則圓的搜索半徑范圍Size_r為
【文檔編號(hào)】G06T7/00GK103729852SQ201410010507
【公開日】2014年4月16日 申請(qǐng)日期:2014年1月9日 優(yōu)先權(quán)日:2014年1月9日
【發(fā)明者】孫兵, 鄧德仙, 陳杰, 李冰, 聶琦 申請(qǐng)人:北京航空航天大學(xué)