[发明专利]一种雷达图像匹配方法、装置、设备及存储介质

说明书

本发明公开了一种雷达图像匹配方法、装置、设备及存储介质。本发明通过计算待匹配的雷达图像对的相位一致性，并生成对应的第一最大矩图；基于不同尺度的小波变换，将每张第一最大矩图转换为多张降采样后的第二最大矩图，形成每张雷达图像对应的图像金字塔，提取图像金字塔中各层图像对应的控制点；将雷达图像对中不同雷达图像对应的控制点进行匹配，并将生成匹配控制点集输入到预设的多项式匹配模型，得到雷达图像对的变换参数，以使对雷达图像对进行匹配，输出匹配结果。与现有技术相比，本发明的技术方案基于不同尺度的小波变换，对生成的图像金字塔进行控制点提取，能提高后续获取控制点的数量，并基于预设的多项式匹配模型，提高匹配精度。

技术领域

本发明涉及图像处理技术领域，尤其涉及一种雷达图像匹配方法、装置、设备及存储介质。

背景技术

图像匹配是图像处理领域中一项非常重要的工作。目前，用于SAR图像配准算法多种多样，如SAR－SIFT、PSO－SIFT、HOPC、CFOG和RIFT算法等，其中，RIFT算法作为效果最好的一种异源图像匹配算法，其在对雷达图像进行匹配时还存在多种弊端：第一，RIFT算法对不同尺度特征提取存在适应性不足；第二：RIFT算法所涉及的参数较多，如patchsize，k，noiseMethod等，但RIFT算法中并没有给出参数合理的自动取值规则；第三，RIFT算法在低相关、低信噪比、弱纹理的图像上提取的特征点较少，而且特征点分布不均匀。因此，即便其匹配效果较好，但基于上述弊端的存在还是容易造成图像匹配的精度下降。

发明内容

本发明提出一种雷达图像匹配方法、装置、设备及存储介质，所述方法可基于不同尺度的小波变换，对生成的图像金字塔进行控制点提取，能提高后续获取控制点的数量，并基于预设的多项式匹配模型，提高匹配精度。

本发明实施例的第一方面提供一种雷达图像匹配方法，所述方法包括：

获取待匹配的雷达图像对，根据第一预设公式计算所述雷达图像对的相位一致性，并生成每张雷达图像对应的第一最大矩图；

基于不同尺度的小波变换，将每张第一最大矩图转换为多张降采样后的第二最大矩图，形成每张雷达图像对应的图像金字塔，提取所述图像金字塔中各层图像对应的控制点，生成控制点集；

将所述雷达图像对中不同雷达图像对应的控制点集进行匹配，生成匹配控制点集，并将所述匹配控制点集输入到预设的多项式匹配模型，得到所述雷达图像对的变换参数，基于所述变换参数，对所述雷达图像对进行匹配，输出匹配结果。

在第一方面的一种可能的实现方式中，所述提取所述图像金字塔中各层图像对应的控制点，具体为：

获取所述图像金字塔的顶层图像，基于FAST算子提取所述顶层图像对应的控制点；

获取所述图像金字塔的中间层图像和底层图像，基于多算子联合算法提取所述中间层图像和所述底层图像对应的第一控制点；

同时获取所述中间层图像和所述底层图像对应的小波变换的尺度比例，根据所述尺度比例，将所述顶层图像对应的控制点分别映射到所述中间层图像和所述底层图像中，得到所述中间层图像和所述底层图像对应的映射点；

将所述第一控制点与所述映射点进行对比，得到所述中间层图像和所述底层图像对应的控制点。

在第一方面的一种可能的实现方式中，所述基于FAST算子提取所述顶层图像对应的控制点，具体为：

获取所述顶层图像中的像素点集，选取所述像素点集中的任一像素点为中心像素点；

基于第一预设规则，判断所述中心像素点是否为候选点，若是，则执行第一候选点检测，若否，则舍弃所述中心像素点对应的特征点，更新所述顶层图像中的像素点集，返回步骤“选取所述像素点集中的任一像素点为中心像素点”，直至选取完所述所有像素点；