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申请/专利权人：北京自动化控制设备研究所

摘要：本发明提供了一种可见光图像‑SAR图像匹配方法及系统，该方法通过对原始图像进行超采样和滑窗处理，得到不同尺度的图像，通过对不同尺度的图像中的每个像素计算二维张量，得到不同尺度的梯度张量图，之后通过对二维张量进行分解，并基于分解后的二维张量以及曲线显著性系数对不同尺度的梯度张量图进行张量投票和融合，得到最终的可见光梯度张量图和最终的SAR梯度张量图，能够在抑制噪声的同时尽可能的保留图像的细节信息，使得局部张量最好地突出图像中的结构信息，进而提升图像匹配对噪声的适应能力；通过对最终的可见光梯度张量图和最终的SAR梯度张量图进行归一化处理得到归一化张量场，能够消除灰度对比度对梯度张量匹配的影响，再基于最终的可见光梯度张量图和最终的SAR梯度张量图将可见光图像和SAR图像划分为平坦区域、平滑结构区域和非平滑结构区域，从而仅将平滑结构区域作为图像匹配区域，能够大幅缩短匹配时间。该方法能够实现可见光图像与SAR图像之间的快速精确匹配，抑制无人机在恶劣气候条件下地图匹配位置的跳变，支撑无人机在卫星拒止条件下的的全天候自主导航能力。应用本发明的技术方案，以解决现有技术中卫星拒止条件下在恶劣天气无法进行全天候自主导航的技术问题。

主权项：1.一种可见光图像-SAR图像匹配方法，其特征在于，所述方法包括：S1，利用三次样条差值法对原始可见光图像和原始SAR图像进行超采样处理以得到超采样可见光图像和超采样SAR图像；S2，计算所述超采样可见光图像和所述超采样SAR图像中每个像素的二维张量以得到所述超采样可见光图像和所述超采样SAR图像的梯度张量图；S3，分别利用多种尺度的滑窗对所述原始可见光图像和所述原始SAR图像中的像素进行滑动遍历以得到多种尺度的可见光图像和多种尺度的SAR图像，计算每个尺度的可见光图像和每个尺度的SAR图像中每个像素的二维张量以得到每个尺度的可见光图像对应的可见光梯度张量图以及每个尺度的SAR图像对应的SAR梯度张量图；S4，将每个二维张量按照进行分解，其中，T表示二维张量，λ1表示第一特征值，λ2表示第二特征值，e1表示第一特征向量，e2表示第二特征向量，λ1-λ2表示曲线显著性系数；S5，利用分解后的二维张量计算前述每个可见光梯度张量图和每个SAR梯度张量图中每个像素在预设投票区域内的张量投票结果；S6，根据所述曲线显著性系数分别将前述所有可见光梯度张量图和所有SAR梯度张量图中的张量投票结果进行融合以得到最终可见光梯度张量图和最终SAR梯度张量图；S7，对最终可见光梯度张量图和最终SAR梯度张量图中的二维张量进行归一化处理以得到所述原始可见光图像和所述原始SAR图像中每个位置像素的归一化张量场；S8，根据最终可见光梯度张量图和最终SAR梯度张量图中的二维张量分别将所述原始可见光图像和所述原始SAR图像划分为平坦区域、平滑结构区域和非平滑结构区域；S9，逐像素地计算所述原始可见光图像和所述原始SAR图像的平滑结构区域所包含像素对应的归一化张量场之间的相似性，判断计算得到的相似性的最大值是否大于或等于预设相似性阈值，如果否，则判断图像匹配失败，如果是，则选取所有相似性大于或等于所述预设相似性阈值的像素进行图像匹配。

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