一种基于双向匹配融合的合成孔径雷达景象匹配算法

针对合成孔径雷达（SAR）图像进行景象匹配时因图像差异和斑点噪声造成误匹配的问题,提出了一种基于双向匹配融合的景象匹配算法。采用变形差异相似性测度进行从实时图到参考图的正向匹配;通过选取参考图中易匹配子区,进行基于相位一致性特征强度互相关的从参考图到实时图的反向匹配;对双向匹配的结果进行融合处理,确定最终的匹配位置。实验结果表明,该算法能克服异源SAR图像间的图像差异对匹配的影响,具有较高的匹配精度和较好的鲁棒性。     

景象匹配辅助导航在弹道导弹末制导中的应用

对景象匹配定位导航的工作原理进行了数学化描述,讨论SINS/SMNS组合导航系统的信息融合算法,重点研究了其中两种信息融合算法：外推法和Lyapunov自适应滤波算法.通过仿真实验表明,景象匹配可有效地减小组合导航系统的位置误差.     

SAR图像与可见光图像融合的建筑物提取算法

提出了一种基于SAR图像和可见光图像融合的建筑物提取算法,由SAR图像提供建筑物的可能方位信息,由可见光图像提供建筑物提取所需的视觉特征。该算法充分利用建筑物在2幅已配准的SAR图像和可见光图像中所表现的共性和互补特征,采用边缘匹配和感知组合的方法提取建筑物的轮廓,在可见光图像中采用屋顶灰度均匀性特征进行建筑物验证。实验结果表明,本文算法具有较好的检测效果。     

基于互相关峰特征的景象匹配性能预测方法

定义了三个互相关峰特征量,通过大量景象匹配试验,研究了景象匹配正确匹配概率与三个互相关峰特征量的关系,利用该关系可以通过统计景象匹配的互相关峰特征对景象匹配的正确匹配概率进行预测,该研究结果可以应用于选择景象匹配区。     

一种基于改进SIFT的SAR图像配准算法

为克服SIFT (scale-invariant feature transform)描述子应用于SAR图像配准领域时配准精度低的不足,提出一种基于改进SIFT的SAR图像精确配准算法.该方法首先提取特征点的SIFT描述子和改进的旋转不变纹理化特征描述子,再利用典型相关分析特征融合算法将2种描述子融合,形成新的特征描述子,计算2幅图像中各个特征点间的改进加权距离并通过预先设定好的阈值完成粗匹配,最后通过随机抽样一致性算法去除误匹配实现精匹配,并代入仿射变换模型以求得变换参数,完成图像的配准.仿真结果表明:该方法的匹配性能明显优于SIFT及PCA-SIFT算法,能够有效处理图像在尺度变化、灰度变化、旋转角度变化的情况下SAR图像配准问题,且配准精度达到了亚像素级.     

基于高程选择的SAR景象匹配系统基准图选择准则

景象匹配技术是飞行器自主精确制导的关键技术之一,随着武器系统日益精确化,影响匹配制导精度的基准图选择得到了广泛的关注.在合成孔径雷达侧视成像机理的基础上,讨论了高程起伏对SAR图像的影响,引入了图像高程方差的概念.同时,以图像匹配的准确性、稳定性、可靠性为考察量,讨论了各特征参数对匹配性能的影响.文中对真实星载SAR图像进行匹配试验的结果表明,此准则是有效的.     

合成孔径雷达末制导技术研究

首先介绍了合成孔径雷达(SAR)的特点,然后阐述了合成孔径雷达原理和末精确制导机制.由于合成孔径雷达能全天候、全天时成像,且采用了合成孔径技术,因此SAR图像不论在距离向,还是方位向均具有高的分辨力,这对发展导弹末段数字式景象相关匹配制导有着重要的意义.     

用于自主导航的SAR/多普勒雷达一体化技术设计

面向复杂电磁环境下不依赖卫星的自主导航作战需求,研究一种多普勒雷达和合成孔径雷达(SAR)成像一体化设计技术。利用多普勒雷达完成高精度测速,测速精度优于0.2%,能实时精确地修正惯性制导的速度累积误差,提升导航精度。采用SAR成像技术通过景象匹配修正惯性制导的位置累积误差,从而实现高精度的完全自主导航。针对一体化技术引入的刚体平台对SAR成像精度的影响,利用惯性制导的瞬时高精度特性,对该平台下SAR成像进行实时补偿,并给出仿真结果。研究结果表明：经补偿后SAR图像方位向分辨率由6.01 m提升至2.88 m,聚焦深度由1.3 dB提升至-30 dB,满足景象匹配修正要求;该一体化技术同时兼顾测速和SAR成像精度,方法有效,满足自主导航作战需求。     

Vague集理论在组合导航算法评价中的应用

由于组合导航信息融合算法缺乏有效的评估方法,提出了基于Vague集理论的评估模型。分析并完善了现有算法的评价指标,使其更能全面反应算法的综合性能;引入了属性测度理论用于Vague值选取,克服了以往经验赋值的主观性和盲目性;构建了模糊值转化规则,使用专家赋权法与熵权法结合的组合权重选取方法,改进了Vague集多指标决策的模糊值线性序法;最后应用此方法对组合导航信息融合算法品质进行评估,实验结果证明了该方法的有效性和实用性。     

一种抗区域强灰度变化的景象匹配算法研究

对比分析了灰度强烈变化对图像统计特征的影响.针对在灰度强烈变化条件下,基于直方图、灰度矩阵和图像纹理特征的匹配算法的不适应性,提出了一种基于边缘特征的抗区域灰度强烈变化的景象匹配算法.仿真结果表明,该方法能有效地克服灰度强烈变化对景象匹配性能的影响,与基于灰度的积相关匹配算法相比,在匹配时间大大缩短的同时,匹配概率也有了较大提高.