[发明专利]光学/SAR异类影像匹配方法

权利要求书

1.一种光学/SAR异类影像的匹配方法，其特征在于包括如下步骤： 

1）利用Photoshop软件，在历史积累的毫米波SAR图像中，选取各类地物区域进行灰度统计，构建毫米波SAR地物灰度特征数据库；

2）在光学遥感影像中选取多个感兴趣有效匹配区域，并对每个有效匹配区域进行地物分类和区域分割；

 3）根据地物的灰度统计特性对不同地物分割区域填充不同灰度，利用毫米波SAR灰度特征数据库中各类地物灰度统计经验值，对每个有效匹配区域的分割结果图像进行多值区域填充，得到区域多值基准图；

4）利用光学遥感影像制备成的区域多值基准图与毫米波SAR实时图直接进行灰度归一化互相关匹配；先对区域多值基准图进行相关匹配预处理，然后进行基准图和实时图的相关匹配实时处理；且先对上述基准图和实时图进行金字塔分解，在最低层级实时图和基准图基础上进行隔行隔列搜索匹配。

2.如权利要求1所述的光学/SAR异类影像的匹配方法，其特征在于：所述的相关匹配预处理是对区域多值基准图进行金字塔分解，计算最低层级相关匹配中与实时图无关而可以提前计算的部分，包括基准图去均值平方数据，以及与实时图同大小的所有基准子图的平方和数据。

3.如权利要求1所述的光学/SAR异类影像的匹配方法，其特征在于：所述的相关匹配实时处理是先对实时图进行金字塔分解，计算最低层级相关匹配遍历搜索前可以提前计算的部分；然后在最低层级进行隔行隔列搜索和去均值归一化互相关匹配，相关面中的最高峰即为粗匹配位置；最后逐级返回到上一级基准图和实时图进行精匹配，最高级原始基准图和实时图精匹配位置即为最优匹配位置。

4.如权利要求1所述的光学/SAR异类影像的匹配方法，其特征在于：利用光学遥感影像制备成的二值或多值基准图与毫米波SAR雷达图像直接进行灰度归一化互相关匹配。

5.如权利要求1所述的光学/SAR异类影像的匹配方法，其特征在于：区域多值光学基准图和SAR实时图匹配采用由粗到精的匹配，先在最低层级小图基础上进行搜索匹配，找到最低层级粗匹配位置，然后逐步在高层级大图的粗匹配位置附近进行精匹配，最高层级大图的精匹配结果即为最终匹配结果。

6.如权利要求3所述的光学/SAR异类影像的匹配方法，其特征在于：金字塔分解层数选2～3级，每一级基准图的长宽均缩小为上一级长宽的1/2，每一级基准图中的像素为上一级对应位置附近4个像素的平均值。

7.如权利要求1所述的光学/SAR异类影像的匹配方法，其特征在于：计算隔行隔列遍历搜索时，每个基准子图的平方和二维数组，数组大小为隔行隔列遍历搜索的行列范围，数组中的值为该搜索位置处基准子图的平方和。

8.如权利要求1所述的光学/SAR异类影像的匹配方法，其特征在于：计算各级精匹配基准图的去均值平方数据，并计算精匹配位置附近7×7搜索邻域的基准子图平方和值，供后续精匹配计算使用。