[发明专利]光学/SAR异类影像匹配方法

说明书

技术领域

本发明涉及一种基于区域多值基准图的光学/SAR异类影像匹配方法，特别是涉及光学遥感基准图和SAR雷达实时图的异类影像匹配方法。

背景技术

导弹末制导导引头信息获取的方式有合成孔径雷达(SAR，Synthetic Aperture Radar)、红外、光学传感器等。导引头利用实时获取的实时图与预先存储的基准图进行相关运算，实现景象匹配，从而由目标在基准图中的先验位置推算得到目标在实时图中的实际位置，从而根据实时图获取目标的位置信息，以此修正飞行误差，准确命中目标。SAR成像末制导以其全天候、全天时、抗干扰能力强等优点，已经成为精确制导的研究热点。

美国在1992年海湾战争中首次使用了战斧巡航导弹BGM-109攻击伊拉克战略目标，这标志着精确制导武器时代的来临。战斧巡航导弹采用惯性和地形等高线匹配组合制导方式下(例如BCM-109A)的圆概率误差大约30m，若采用景像匹配末制导(例如BGM-109C)时精度到几米。与此同时，前苏联也研发了同样的武器，例如SS-NX-21和AS-X-15巡航导弹。

美国研制的潘兴II导弹是一种中程弹道导弹，有效射程达2500公里，打击精度CEP为30米。潘兴II导弹末制导工作过程如下。实孔径雷达天线从弹体距离地面10km左右开始以每秒两圈对地圆锥扫描，实现对地面目标成像。雷达波束方位向宽2.2°，径向宽22°，在不同高度上进行三到四次成像匹配定位。

基于毫米波SAR实时图的景象匹配是SAR成像末制导中目标搜索识别的关键技术之一。由于我国高分辨SAR遥感影像资源的缺乏，使得利用高分辨SAR影像作为基准图进行同类影像匹配往往战斗保障难度大，因而我们通常采用光学遥感影像制备基准图。由于光学传感器和SAR雷达的成像机理不同，有时灰度特性往往相反，因而需要提取两类不同传感器所获图像的共同特性后才能进行匹配。本发明就是根据毫米波SAR成像特点，将光学遥感影像制备成与SAR影像接近的基准图后才能与SAR实时图进行匹配。

现有光学/SAR异类影像匹配方法中有小基准图大实时图和大基准图小实时图两种方案。前者运算量小但对基准图制备要求很高，根据光学图像制备的基准图要求与实时图非常相似，即使通过雷达成像机理实现光学到SAR的仿真却由于人员素质、设备资源的战斗保障难度高而难以在实际作战中快速有效地实施；后者匹配可靠性和准确度高但运算量较大，需要对搜索和匹配算法进行优化才能满足实时处理的要求。

现有光学基准图的制备方法，往往是将基准图和实时图同时制备成二值图像后进行匹配，而实时图在线分割往往不准确，有时甚至出现失配的情况，因此二值化是不可取的。

发明内容

本发明的目的是上述现有技术的不足之处，提供一种使用方便，易于掌握，能快速准确地制备光学基准图、匹配搜索实时性强、实时匹配过程中不需要对SAR实时图进行二值或多值化预处理，实用可靠快速的光学/SAR异类影像匹配方法，以解决毫米波SAR制导中目标匹配识别的问题。

为了实现上述目的，一种光学/SAR异类影像的匹配方法，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。

上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。

上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。