CN110703245B - 基于同名点匹配与dem辅助的地基sar多角度图像配准方法 - Google Patents

基于同名点匹配与dem辅助的地基sar多角度图像配准方法 Download PDF

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Abstract

本发明公开了基于同名点匹配和DEM辅助的地基SAR多角度图像配准方法，能够实现大差异观测视角下的各部雷达图像的高精度配准。本发明采用至少两部雷达分别从不同的观测角度分别对成像场景进行观测，雷达为地基SAR，包括如下步骤：根据成像场景的DEM，进行雷达的图像仿真，获得各部雷达的仿真图像。获取各部雷达的实测图像，获取各部雷达的仿真图像和实测图像中的同名点对，采用非线性求解的方式得到各部雷达的孔径中心和方向角度，进一步得到各部雷达的成像几何，将各部雷达的实测图像分别反投到成像场景的DEM上得到各部雷达的三维反投图。以其中一部雷达的三维反投图作为参考图像，将其他雷达的三维反投图统一配准到参考图像上。

Description

基于同名点匹配与DEM辅助的地基SAR多角度图像配准方法
技术领域
本发明涉及合成孔径雷达技术领域，具体涉及一种基于同名点匹配与DEM 辅助的地基SAR多角度图像配准方法。
背景技术
地基SAR(合成孔径雷达，Synthetic Aperture Radar)是一种工作在微波波段的测量仪器，可以对目标场景实现几十米到几公里范围内的监测。地基SAR 通常是基于差分干涉测量技术，实现对监测场景形变信息的获取，测量精度可以达到亚毫米量级，具有全天时全天候、非接触、连续测量和近实时等优点，已经在山体、水坝、冰川和建筑物等形变监测方面得到了广泛应用。
地基SAR的一个典型缺点是其仅能获取目标区域沿着雷达视线方向的一维形变信息。实际中形变的形成条件及影响因素复杂，一维视线方向的形变信息与目标区域的真实形变可能存在较大的差别。如果可以对目标区域实现大范围的三维形变信息的测量，根据目标区域中各个地点的形变大小和方向，有利于实现滑坡的预测预警等。
为实现三维形变测量，最基本的解决方案是采用多部地基SAR，从不同观测角度分别进行一维形变测量，结合各个方向的一维形变分量，实现三维形变的解算。实际中存在的一个问题是，各部雷达从不同位置对同一区域进行观测时，各部雷达的成像结果差异性很大。为实现三维形变测量，首先需要实现高精度的多角度雷达图像配准，获取区域中同一位置处不同雷达观测视角下的一维形变量。
因此，有待研究三维形变测量中，多部地基SAR的多角度图像配准方法。
发明内容
有鉴于此，本发明提供了基于同名点匹配和DEM辅助的地基SAR多角度图像配准方法，能够实现大差异观测视角下的各部雷达图像的高精度配准。
为达到上述目的，本发明的技术方案为：采用至少两部雷达分别从不同的观测角度分别对成像场景进行观测，雷达为地基合成孔径雷达SAR，包括如下步骤：
根据成像场景的数字高程模型DEM，进行雷达的图像仿真，获得各部雷达的仿真图像。
获取各部雷达的实测图像，获取各部雷达的仿真图像和实测图像中的同名点对，采用非线性求解的方式得到各部雷达的孔径中心和方向角度。
基于各部雷达的孔径中心和方向角度，得到各部雷达的成像几何，将各部雷达的实测图像分别反投到成像场景的DEM上得到各部雷达的三维反投图。
以其中一部雷达的三维反投图作为参考图像，将其他雷达的三维反投图统一配准到参考图像上。
进一步地，根据成像场景的数字高程模型DEM，进行雷达的图像仿真，获得各部雷达的仿真图像，具体为：
将成像场景的DEM在雷达的投影几何模型下进行成像几何投影，得到仿真图像；
采用雷达的后向散射模型获取仿真图像中每个像素点的强度。
进一步地，将成像场景的DEM在雷达的投影几何模型下进行成像几何投影，得到仿真图像，具体为：
建立参考坐标系O-xyz，若存在雷达A，雷达A的合成孔径方向沿x轴，孔径中心位于坐标原点O，以x-y平面为成像平面时，对成像场景中的任意一个待投影点P，其三维坐标表示为(xp,yp,zp)，则点P在雷达A的成像几何下的投影点P1的坐标(xp1,yp1)为
Figure BDA0002234432730000031
其中，
Figure BDA0002234432730000032
表示点P到雷达A的距离；
若存在雷达B，雷达B的合成孔径不沿x轴，孔径中心不在坐标原点O，
孔径中心的三维坐标为(xC,yC,zC)；
合成孔径方向与x-y平面的夹角为
Figure BDA0002234432730000033
在x-y平面内的投影分量与x轴正方向的夹角为θ，则孔径方向上的单位矢量为(ux,uy,uz)，其中
Figure 1
Figure BDA0002234432730000035
对于成像场景中的任意一个待投影点P，其三维坐标表示为(xp,yp,zp)，点 P在雷达B的成像几何下的投影点P2坐标(xp2,yp2)为：
Figure BDA0002234432730000036
其中，
Figure BDA0002234432730000037
表示点P到雷达B的距离。
进一步地，采用雷达的后向散射模型获取仿真图像中每个像素点的强度，具体为：
雷达电磁波向外辐射时，在距离Ro处的微波辐射强度为Io，则仿真图像中像素点(x,y)处的散射强度d(x,y)为
Figure BDA0002234432730000038
其中，(X,Y,Z)表示DEM上与像素点(x,y)相对应的格网点集合，R(X,Y,Z)表示格网点集合中任意格网点到雷达的距离，
Figure BDA0002234432730000041
表示求和；σ0为后向散射系数，单位为dB，其为关于入射角θ的函数。
进一步地，获取各部雷达的实测图像，获取各部雷达的仿真图像和实测图像中的同名点对，采用非线性求解的方式得到各部雷达的孔径中心和方向角度，具体为：
采用获取各部雷达的仿真图像和实测图像中的同名点对。
在仿真图像和实测图像中确定了N个同名点对，在仿真图像中记为 PS1(xS1,Rs1)、…、PSN(xSN,RsN)；PS1～PSN为仿真图像中的第1～N个同名点，xS1～xSN为PS1～PSN分别在仿真图像中的方位坐标，RS1～RSN为PS1～PSN分别在仿真图像中的斜距坐标。
在实测图像中记为PE1(xE1,RE1)、…、PEN(xEN,REN)，其中PE1～PEN为实测图像中的第1～N个同名点，xE1～xEN为PE1～PEN分别在实测图像中的方位坐标， RE1～REN为PE1～PEN分别在实测图像中的斜距坐标。
仿真图像中的每一点PS1～PSN，均具备其在DEM中相应的格网点QG1～QGN，
QG1～QGN的三维坐标分别为(xG1,yG1,zG1)、…、QGN(xGN,yGN,zGN)；
基于牛顿迭代法解算出雷达孔径中心的三维坐标(xC,yC,zC)；
Figure BDA0002234432730000042
然后基于解算出的孔径中心(xC,yC,zC)，进一步估计孔径方向的两个方向角度即方位角θC和俯仰角
Figure BDA0002234432730000043
Figure BDA0002234432730000051
进一步地，以其中一部雷达的三维反投图作为参考图像，将其他雷达的三维反投图统一配准到参考图像上，具体为：基于三维离散数据的克里金插值算法，将其他雷达的三维反投图统一配准到参考图像上。
有益效果：
本发明是一种基于同名点匹配和DEM辅助的地基SAR多角度图像配准方法，涉及到的关键问题包括地基SAR图像仿真、同名点匹配和DEM(Digital Elevation Model，数字高程模型)辅助配准，通过成像几何投影和图像强度仿真获取仿真SAR图像，然后对仿真图像和实测图像进行同名点匹配，实现雷达位置信息的估计，最后在DEM辅助下实现多角度图像的配准；该方法实现了大差异观测视角下的各部雷达图像的高精度配准，对采用多部地基SAR联合观测实现三维形变测量具有重要意义。
附图说明
图1为本发明提供的基于同名点匹配与DEM辅助的地基SAR多角度图像配准方法流程图；
图2为地基SAR成像几何示意图；
图3为后向散射系数随入射角变化曲线示意图。
具体实施方式
下面结合附图并举实施例，对本发明进行详细描述。
本发明提供了基于同名点匹配与DEM辅助的地基SAR多角度图像配准方法，采用至少两部雷达分别从不同的观测角度分别对成像场景进行观测，雷达为地基合成孔径雷达SAR，该方法流程如图1所示，包括如下步骤：
step1、根据成像场景的数字高程模型DEM，进行雷达的图像仿真，获得各部雷达的仿真图像；
该步骤具体为：
s101、将成像场景的DEM在雷达的投影几何模型下进行成像几何投影，得到仿真图像。
建立参考坐标系O-xyz，若存在雷达A，雷达A的合成孔径方向沿x轴，孔径中心位于坐标原点O，以x-y平面为成像平面时，对成像场景中的任意一个待投影点P，其三维坐标表示为(xp,yp,zp)，则点P在雷达A的成像几何下的投影点P1的坐标(xp1,yp1)为
Figure BDA0002234432730000061
其中，
Figure BDA0002234432730000062
表示点P到雷达A的距离；
如图2所示为地基SAR的成像集合示意图。
若存在雷达B，雷达B的合成孔径不沿x轴，孔径中心不在坐标原点O，
孔径中心的三维坐标为(xC,yC,zC)；
合成孔径方向与x-y平面的夹角为
Figure BDA0002234432730000063
在x-y平面内的投影分量与x轴正方向的夹角为θ，则孔径方向上的单位矢量为(ux,uy,uz)，其中
Figure 2
Figure BDA0002234432730000065
对于成像场景中的任意一个待投影点P，其三维坐标表示为(xp,yp,zp)，点 P在雷达B的成像几何下的投影点P2坐标(xp2,yp2)为：
Figure BDA0002234432730000071
其中，
Figure BDA0002234432730000072
表示点P到雷达B的距离。
S102采用雷达的后向散射模型获取仿真图像中每个像素点的强度。
雷达电磁波向外辐射时，在距离Ro处的微波辐射强度为Io，则仿真图像中像素点(x,y)处的散射强度d(x,y)为
Figure BDA0002234432730000073
其中，(X,Y,Z)表示DEM上与像素点(x,y)相对应的格网点集合，R(X,Y,Z)表示格网点集合中任意格网点到雷达的距离，
Figure BDA0002234432730000074
表示求和；σ0为后向散射系数，单位为dB，其为关于入射角θ的函数。
如图3所示为后向散射系数随入射角变化曲线示意图，σ0随着入射角θ变化，模型公式可以表述为：
σ0＝P1+P2exp(-P3θ)+P4cos(P5θ+P6) (4)
Pi(i＝1,2,…,6)是模型参数，对于不同波段和极化方式，参数不同。对于 Ku波段、VV极化方式的地基SAR，观测场景为岩质边坡时，上述模型参数分别为：P1＝-98.32,P2＝99,P3＝0.129,P4＝-0.791,P5＝5,P6＝-3.142，且这些参数适用的入射角范围为0-60°。图2所示为后向散射系数σ0随入射角的变化曲线。
step2、获取各部雷达的实测图像，获取各部雷达的仿真图像和实测图像中的同名点对，采用非线性求解的方式得到各部雷达的孔径中心和方向角度。
采用获取各部雷达的仿真图像和实测图像中的同名点对。
SIFT匹配算法分为两个阶段来实现：第一阶段是SIFT特征向量的生成，即从待匹配图像中提取与尺度缩放、旋转、亮度变化无关的特征向量；第二阶段是SIFT特征向量的匹配，即采用欧氏距离来作为两幅图像中关键点相似点的判定度量，寻找同名点。
在仿真图像和实测图像中确定了N个同名点对，在仿真图像中记为 PS1(xS1,Rs1)、…、PSN(xSN,RsN)；PS1～PSN为仿真图像中的第1～N个同名点，xS1～xSN为PS1～PSN分别在仿真图像中的方位坐标，RS1～RSN为PS1～PSN分别在仿真图像中的斜距坐标。
在实测图像中记为PE1(xE1,RE1)、…、PEN(xEN,REN)，其中PE1～PEN为实测图像中的第1～N个同名点，xE1～xEN为PE1～PEN分别在实测图像中的方位坐标， RE1～REN为PE1～PEN分别在实测图像中的斜距坐标。
仿真图像中的每一点PS1～PSN，均具备其在DEM中相应的格网点QG1～QGN，
QG1～QGN的三维坐标分别为(xG1,yG1,zG1)、…、QGN(xGN,yGN,zGN)；
基于牛顿迭代法解算出雷达孔径中心的三维坐标(xC,yC,zC)；
Figure BDA0002234432730000081
然后基于解算出的孔径中心(xC,yC,zC)，进一步估计孔径方向的两个方向角度即方位角θC和俯仰角
Figure BDA0002234432730000082
Figure BDA0002234432730000083
step3、基于各部雷达的孔径中心和方向角度，得到各部雷达的成像几何，将各部雷达的实测图像分别反投到成像场景的DEM上得到各部雷达的三维反投图；
step4、以其中一部雷达的三维反投图作为参考图像，将其他雷达的三维反投图统一配准到参考图像上。
基于三维离散数据的克里金插值算法，将其他雷达的三维反投图统一配准到参考图像上。
在待配准的三维反投图中，对于待插值点k0，其估计值为Z*(k0)，与k0邻近的n个反投点分别为k1,k2,…,kn，Z(k1),Z(k2),…,Z(kn)为相对应的观测值；基于克里金插值方法对Z*(k0)进行估计，
Figure BDA0002234432730000091
其中，λ为权值。实际处理中，可以采用待插值点k0与临近点k1,k2,…,kn的距离的倒数作为权值。后续基于各部雷达的已配准的三维反投图，联合实现三维形变测量。
综上所述，以上仅为本发明的较佳实施例而已，并非用于限定本发明的保护范围。凡在本发明的精神和原则之内，所作的任何修改、等同替换、改进等，均应包含在本发明的保护范围之内。

Claims (5)

1.基于同名点匹配与DEM辅助的地基SAR多角度图像配准方法，其特征在于，采用至少两部雷达分别从不同的观测角度分别对成像场景进行观测，所述雷达为地基合成孔径雷达SAR，包括如下步骤：
根据所述成像场景的数字高程模型DEM，进行雷达的图像仿真，获得各部雷达的仿真图像；
获取各部雷达的实测图像，获取各部雷达的仿真图像和实测图像中的同名点对，采用非线性求解的方式得到各部雷达的孔径中心和方向角度；具体为：
采用获取各部雷达的仿真图像和实测图像中的同名点对；
在所述仿真图像和所述实测图像中确定了N个同名点对，在所述仿真图像中记为PS1(xS1,Rs1)、…、PSN(xSN,RsN)；PS1～PSN为所述仿真图像中的第1～N个同名点，xS1～xSN为PS1～PSN分别在所述仿真图像中的方位坐标，RS1～RSN为PS1～PSN分别在所述仿真图像中的斜距坐标；
在实测图像中记为PE1(xE1,RE1)、…、PEN(xEN,REN)，其中PE1～PEN为所述实测图像中的第1～N个同名点，xE1～xEN为PE1～PEN分别在所述实测图像中的方位坐标，RE1～REN为PE1～PEN分别在所述实测图像中的斜距坐标；
仿真图像中的每一点PS1～PSN，均具备其在DEM中相应的格网点QG1～QGN，
QG1～QGN的三维坐标分别为(xG1,yG1,zG1)、…、QGN(xGN,yGN,zGN)；
基于牛顿迭代法解算出雷达孔径中心的三维坐标(xC,yC,zC)；
Figure FDA0003073188290000011
然后基于解算出的孔径中心(xC,yC,zC)，进一步估计孔径方向的两个方向角度即方位角θC和俯仰角
Figure FDA0003073188290000021
Figure FDA0003073188290000022
基于各部雷达的孔径中心和方向角度，得到各部雷达的成像几何，将各部雷达的实测图像分别反投到所述成像场景的DEM上得到各部雷达的三维反投图；
以其中一部雷达的三维反投图作为参考图像，将其他雷达的三维反投图统一配准到所述参考图像上。
2.如权利要求1所述的方法，其特征在于，所述根据所述成像场景的数字高程模型DEM，进行雷达的图像仿真，获得各部雷达的仿真图像，具体为：
将所述成像场景的DEM在所述雷达的投影几何模型下进行成像几何投影，得到仿真图像；
采用雷达的后向散射模型获取所述仿真图像中每个像素点的强度。
3.如权利要求2所述的方法，其特征在于，所述将所述成像场景的DEM在所述雷达的投影几何模型下进行成像几何投影，得到仿真图像，具体为：
建立参考坐标系O-xyz，若存在雷达A，雷达A的合成孔径方向沿x轴，孔径中心位于坐标原点O，以x-y平面为成像平面时，对所述成像场景中的任意一个待投影点P，其三维坐标表示为(xp,yp,zp)，则点P在雷达A的成像几何下的投影点P1的坐标(xp1,yp1)为
Figure FDA0003073188290000023
其中，
Figure FDA0003073188290000024
表示点P到雷达A的距离；
若存在雷达B，雷达B的合成孔径不沿x轴，孔径中心不在坐标原点O，
孔径中心的三维坐标为(xC,yC,zC)；
合成孔径方向与x-y平面的夹角为
Figure FDA0003073188290000031
在x-y平面内的投影分量与x轴正方向的夹角为θ，则孔径方向上的单位矢量为(ux,uy,uz)，其中
Figure FDA0003073188290000032
Figure FDA0003073188290000033
对于所述成像场景中的任意一个待投影点P，其三维坐标表示为(xp,yp,zp)，点P在雷达B的成像几何下的投影点P2坐标(xp2,yp2)为：
Figure FDA0003073188290000034
其中，
Figure FDA0003073188290000035
表示点P到雷达B的距离。
4.如权利要求2或3所述的方法，其特征在于，所述采用雷达的后向散射模型获取所述仿真图像中每个像素点的强度，具体为：
雷达电磁波向外辐射时，在距离Ro处的微波辐射强度为Io，则所述仿真图像中像素点(x,y)处的散射强度d(x,y)为
Figure FDA0003073188290000036
其中，(X,Y,Z)表示DEM上与像素点(x,y)相对应的格网点集合，R(X,Y,Z)表示所述格网点集合中任意格网点到雷达的距离，
Figure FDA0003073188290000037
表示求和；σ0为后向散射系数，单位为dB，其为关于入射角θ的函数。
5.如权利要求1所述的方法，其特征在于，所述以其中一部雷达的三维反投图作为参考图像，将其他雷达的三维反投图统一配准到所述参考图像上，具体为：
基于三维离散数据的克里金插值算法，将其他雷达的三维反投图统一配准到所述参考图像上。
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