使用图像配准和基于特征的技术评估SAR图像的示例代码

资 源 简 介

使用图像配准和基于特征的技术评估SAR图像的示例代码

详 情 说 明

合成孔径雷达（SAR）图像配准是遥感领域的关键预处理步骤，主要用于将不同时间或视角拍摄的SAR图像进行空间对齐。基于特征的配准技术通常包含以下核心流程：

特征检测：通过算法（如SIFT或ORB）提取SAR图像中的稳定关键点，这些点位通常对应场景中的显著结构（如建筑物的边缘或自然地物的角点）。由于SAR图像受相干斑噪声影响，需选择对噪声鲁棒的特征描述符。

特征匹配：计算两幅图像特征点之间的相似性（如欧氏距离），并通过RANSAC等算法剔除误匹配点对，提高配准精度。

变换模型估计：根据匹配点对求解空间变换参数（如仿射或投影变换），建立图像间的几何关系。

重采样与评估：将待配准图像按变换模型映射到参考图像坐标系，并通过互信息或均方误差等指标量化配准效果。

该技术适用于地表形变监测、多时相分析等场景，但需注意SAR特有的几何畸变和噪声干扰问题。