图谱理论与SAR图像多尺度配准方法研究-东篱科研大数据发现系统（DRDS）

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图谱理论与SAR图像多尺度配准方法研究

项目名称：图谱理论与SAR图像多尺度配准方法研究
项目类别：面上项目
批准号：60972150
申请代码：F010402
项目来源：国家自然科学基金
研究期限：2010-01-01-2012-12-31

项目负责人：田铮
负责人职称：教授
依托单位：西北工业大学
批准年度：2009

中文摘要：

本项目研究基于图谱理论的SAR 图像精确快速配准，以突发灾害前后的农田与植被、山区与河流、建筑物与农田间混等3类代表性地貌特征区域为典型应用对象，建立符合不同指标参数SAR 图像统计性质和目标特性变化模式的变换域图谱模型，给出同源不同时段突发灾害前后SAR图像多尺度配准新理论和新方法，给出基于不准确图匹配的SAR图像稳健配准新理论和新方法。针对不同的SAR图像内容，两种方法相辅相成，协同解决同源不同时段突发灾害前后SAR图像配准中区域灰度级配准难以实现、轮廓特征提取和匹配困难、点特征提取和匹配困难以及海量数据处理等关键问题。使其兼有可降样、抑制斑点噪声和整幅图像配准等性质。与现有的配准理论与方法进行分析比较，并将其应用于实际配准问题，给出应用实例与结果。本项目研究将丰富变换域中图谱模型理论，具有重要的理论意义，而且为突发灾害的SAR图像精确快速配准提供新理论和实用方法，具有应用价值。

中文主题词： SAR图像；多尺度配准；图谱；稳健配准；变换域

英文摘要：

SAR image；multi-scale registration；graph spectral；robust registration；transform domain

英文主题词： SAR image；multi-scale registration；graph spectral；robust registration；transform domain

结论摘要：

以研究基于图谱理论的SAR图像精确快速配准为驱动，以突发灾害前后的农田与植被、山区与河流及建筑物与农田间混等为应用对象，结合SAR图像成像机理和统计特性，研究并建立了SAR图像多尺度配准的变换域图谱模型，包括小波域改进最小割模型、小波域等周割模型和关联图割模型、SAR图像多尺度分割的Contourlet域图谱聚类模型、Cauchy-Schwarz割模型；给出了小波域和Contourlet域SIFT描述子及SURF描述子，实现了突发灾害前后SAR图像的多尺度配准；针对含形变目标的SAR图像点匹配难题，给出了图谱匹配问题中特征空间和特征向量的扰动界，给出了基于特征空间扰动分析的SAR图像稳健配准方法；在基于非精确图匹配的SAR图像配准方法的基础上，给出了等距投影、稳健KPCA与核子空间方法，得到了形变目标的共有稳健核模式向量，实现了含形变目标SAR图像的稳健配准。项目已将上述模型与方法应用于地震前后遥感影像配准的实际问题中。上述研究及成果丰富了基于图谱理论的SAR图像配准理论，为突发灾害的SAR图像精确快速配准提供新理论和新方法，具有重要的理论意义和实际应用价值。

成果综合统计