B样条曲线特征的InSAR复图像自动配准算法

"该文提出了一种用于干涉合成孔径雷达（InSAR）复图像自动配准的新算法，该算法结合了B样条拟合、BFGS拟牛顿法、相干系数匹配和最小二乘法，具有高精度、强稳健性和较低计算复杂性的特点。" 这篇论文主要探讨了在干涉合成孔径雷达（InSAR）技术中的一个关键问题——复图像对的自动配准。InSAR是一种遥感技术，通过分析两幅或多幅雷达图像之间的相位差来获取地表微小位移信息，常用于地壳形变监测、地形测绘等领域。在InSAR处理过程中，图像配准是至关重要的一步，它确保两幅图像能够精确对应，从而提高相位干涉分析的准确性。 该论文提出了一种创新的配准算法，其核心是基于曲线特征。首先，利用B样条曲线拟合技术对图像中的特征曲线进行建模，B样条曲线具有良好的灵活性和控制点，可以有效地捕捉图像的几何特性。然后，通过BFGS（Broyden-Fletcher-Goldfarb-Shanno）拟牛顿法优化方法加速最小均方误差的拟合过程，使得曲线匹配更加精确。BFGS法是一种迭代优化算法，能够在没有解析梯度的情况下高效求解最小化问题。 接下来，论文采用相干系数法实现曲线段的匹配。相干系数是衡量两幅图像之间相似程度的指标，在InSAR中，高相干性表示相位信息的一致性，因此，通过比较不同位置的曲线段的相干性，可以找到最佳的配准位置。最后，利用最小二乘法确定仿射变换参数，这一步骤确保了整个图像的平移、旋转和缩放等几何变换得到正确调整。 实测数据的实验结果显示，该算法在保持高精度的同时，具备较强的鲁棒性，即使在噪声或部分失相干的情况下也能稳定工作。此外，由于采用了高效的优化策略，其计算复杂性相对较低，有利于在实际应用中快速完成配准任务。 这篇论文提出的自动配准算法为InSAR处理提供了一个有效工具，对于提升InSAR系统在地表形变监测、灾害评估等领域的应用性能具有重要意义。同时，该方法的通用性和高效性也使其在其他图像配准问题中具有潜在的应用价值。