[发明专利]基于最小二乘估计的多图像联合配准方法

说明书

本发明公开了一种基于最小二乘估计的多图像联合配准方法，解决PS‑InSAR等信号处理中提高多图像配准精度的问题。实现步骤：用Delaunay三角网连接图像集中所有SAR图像，优化Delaunay三角网；用InSAR配准方法估计已连接SAR图像对的配准偏移量；在图像集中选一参考图像，在参考图像上选一些均匀分布的控制点；用最小二乘法估计所有辅图像在每一控制点相对参考图像的配准偏移量；构造所有辅图像配准偏移量的偏差函数并估计所有辅图像相对于参考图像的配准偏移量；以此偏移量对所有辅图像重采样，完成多图像联合配准。本发明明显缓解时间和空间去相干，以及误差传播效应影响，提高了多图像联合配准精度，同一像素处参考图像和辅图像区域吻合度更高，可用于PS‑InSAR等信号处理。

技术领域

本发明属于信号处理技术领域，特别涉及干涉合成孔径雷达InSAR图像的多图像配准，具体是一种基于最小二乘估计的多图像联合配准方法，可用于 PS-InSAR等信号的处理。

背景技术

干涉合成孔径雷达InSAR的应用极其广泛，最直接的应用就是获取数字高程图DEM。InSAR信号处理包括干涉SAR图像对配准、干涉相位滤波和干涉相位解缠绕，由解缠绕得出的绝对相位反演出场景目标的高程信息，获取其DEM。干涉SAR图像对配准作为InSAR信号处理的第一步，它的好坏直接影响生成干涉条纹图的质量，进而影响DEM反演的精度。传统的干涉SAR图像对配准受时间和/或空间去相干的影响，配准精度较低。研究高精度的干涉SAR图像对配准方法对获取场景目标高质量的DEM至关重要，也是InSAR信号处理技术的一个研究热点。

双天线单航过或单天线双航过工作模式下的雷达平台扫过地面某一场景区域时，会对这一场景区域形成两幅SAR图像。由于观测雷达平台的两次运动轨迹不同，同一区域目标两次观测所成图像在同一分辨单元上会出现漂移、伸缩或旋转效应，使这两幅图像在距离向和方位向上都有微小像素偏差，其相位差不能反映地面高度起伏情况，自然不能反演出该场景区域的DEM。所以必须进行干涉SAR图像对配准处理使两幅SAR图像很好地匹配起来，使两幅图像相应位置处的像素对应地面上同一块区域。图像对配准一般包含粗配准和精配准，配准精度影响获取场景区域DEM的精度，必须要设法提高配准精度，为了满足InSAR干涉图的要求，一般情况下需要配准到1/10像素。现有的干涉SAR图像对配准方法计算出同一像素在方位向和距离向上的配准偏移量存在一定的误差，配准精度较低。选定在同一空间位置获取的多幅SAR图像中的一幅为主图像，其余的为辅图像，主辅图像之间均进行配准，由此而得的配准精度较高，反演出的DEM 精度较高。

对PS-InSAR时序信号的处理而言，图像配准通常是将所有的SAR图像与一个共同的主图像进行配准。常用的方法是SMC和SWC,即辅图像通过传统的 InSAR图像配准算法与主图像进行配准。在SMC方法中，选择一幅图像作为主图像，其他图像分别与之配准，该配准方法存在两个缺点：当辅图像与主图像之间时间基线、空间基线或多普勒中心频率差较大时，配准精度很差；没有考虑辅图像之间配准误差的传递，导致辅图像之间配准精度不高。在SWC方法中，利用最小生成树法在时间基线-空间基线二维平面内连接主辅图像，在时间和/或空间基线较长的图像对中存在严重的时间和/或空间去相干，很难对这些图像进行精配准。另外，由于误差传播效应，尽管所有辅图像都能以很小的配准误差与主图像进行配准，未通过最小生成树法连接的图像对的配准精度也会很差。因此，不能保证SMC和SWC方法的配准精度。

发明内容

本发明的目的在于克服现有技术的不足，提出一种进一步提高配准精度的基于最小二乘估计的多图像联合配准方法。

本发明是一种基于最小二乘估计的多图像联合配准方法，其特征在于，包括有如下步骤：