《SAR圖像不確定性結構特徵定量匹配技術研究》是依託中國人民解放軍國防科技大學，由陳天澤擔任項目負責人的青年科學基金項目。
基本介紹
- 中文名：SAR圖像不確定性結構特徵定量匹配技術研究
- 項目類別：青年科學基金項目
- 項目負責人：陳天澤
- 依託單位：中國人民解放軍國防科技大學
中文摘要,結題摘要,
中文摘要
合成孔徑雷達（SAR）圖像特徵匹配是實現SAR圖像配準、目標重建、目標識別、匹配製導的關鍵技術，SAR圖像及其特徵中的不確定性是影響特徵匹配性能的關鍵。目前的SAR圖像特徵匹配大多在特徵匹配某一階段針對單一類型不確定性來獨立處理，很少系統研究多類不確定性的特徵匹配綜合方案。本項目分析SAR圖像結構特徵隨機性、模糊性、不完整性的主要成像機理、表現形式，針對這三類不確定性的主要影響，建立SAR圖像不確定性結構特徵匹配的定量分析模型，從成像機理和現象學角度設計了一個從整體上綜合解決SAR圖像結構特徵不確定性的特徵匹配方案：在預處理、特徵提取、特徵編組等步驟逐步消減特徵不確定性的基礎上，重點研究基於模糊粗糙特徵集模型的不確定性結構特徵的定量描述方法和基於模糊粗糙集的結構特徵定量匹配方法，來提高SAR圖像特徵匹配的穩健性、一致性、精確性，並採用遺傳算法等快速搜尋策略，提高特徵匹配的計算效率。
結題摘要
SAR圖像及其結構特徵中存在的不確定性使得匹配結果中存在多配（“一配多”）、錯配（“多配多”）甚至失配（“一配零”）的多種結果，是影響特徵匹配性能的關鍵。本項目重點研究了各種不確定性的成像機理、表現形式，總結和分析了SAR圖像的物理和幾何特性；分析了結構特徵的不確定性對特徵匹配的影響，建立了一個SAR圖像不確定性結構特徵匹配的定量分析框架；研究了SAR圖像濾波、旁瓣抑制、聚焦等預處理方法；提出了一種改進的ＳＡＲ圖像邊緣點特徵提取方法和一種基於DS證據理論的SAR圖像複雜背景直線特徵提取方法；針對三類不確定性對圖像特徵匹配的影響，研究了SAR圖像不確定性邊緣點特徵匹配技術，提出了一種實用的基於邊緣點特徵的SAR圖像SIFT特徵匹配最佳化方法；針對SAR圖像輪廓特徵中的確定性，研究設計了基於模糊粗糙集的SAR圖像輪廓拐點特徵匹配方法，提出了一種SAR圖像不確定輪廓相似度及其可信度評估方法。主要研究成果中對ＳＡＲ圖像及其結構特徵不確定性類型的歸納總結和表現形式、影響因素的分析，具有開拓性的理論和套用價值，可以為後續的科研工作提供新的研究方向和思路；基於ＤＳ證據理論的複雜背景道路提取方法，採用DS證據理論的特徵融合方法，較好的抑制了線狀目標周圍點狀目標的干擾，從複雜背景圖像中提取了線狀目標邊緣;基於邊緣點特徵的SAR圖像SIFT特徵匹配最佳化方法，可以較好的用於多時相SAR圖像、多波段多極化SAR圖像之間的匹配，具有較好的適應性，匹配準確率能達到100%，且能較好的提高匹配精度；針對輪廓特徵匹配的不確定性影響的處理，設計的基於模糊粗糙集的SAR圖像輪廓拐點特徵匹配方法能較好的實現輪廓特徵的匹配，提出的基於不確定輪廓的相似度置信區間來衡量SAR圖像相似性，並定義可信度來衡量其可靠性，是對目前不確定性相似度評估的一種新思路的探索。總的來說，項目研究內容涵蓋了項目總體研究目標的要求，整個研究工作具有系統化、創新性的特點，部分關鍵性研究具有一定的實用性。下一步需要在本項目的研究基礎上，針對不同類型的結構特徵，研究該類結構特徵不確定性的組成，並深入分析該類特徵中三類不確定性之間的相互關係，總結該類結構特徵不確定性因素對特徵匹配的影響，有針對性地設計精確、穩健、高效的特徵匹配方法。最後通過對這些方法的適應性改進和完善，將研究成果廣泛套用於各類實際套用當中。
