本發(fā)明涉及一種圖像實(shí)時(shí)拼接方法，尤其涉及一種無(wú)人機(jī)載SAR圖像實(shí)時(shí)拼接方法。
背景技術(shù)：
：我國(guó)正在大力發(fā)展高空長(zhǎng)航時(shí)無(wú)人機(jī)，這種無(wú)人機(jī)較一般無(wú)人機(jī)飛行高度更高、續(xù)航時(shí)間更長(zhǎng)，其飛行高度可達(dá)10千米至20千米，續(xù)航時(shí)間在12小時(shí)以上，能夠晝夜持續(xù)空中偵察和監(jiān)視、執(zhí)行戰(zhàn)略或戰(zhàn)役偵察任務(wù)。合成孔徑雷達(dá)(SyntheticApertureRadar，SAR)成像時(shí)，由于硬件和算法的限制，不能在方位向無(wú)線延伸，只能將將長(zhǎng)距離飛行的回波分段處理，形成方位向距離一定，距離向相等的SAR圖像。同時(shí)，飛機(jī)抖動(dòng)、氣流等因素還會(huì)導(dǎo)致兩鄰兩幅圖像之間的存在較小的旋轉(zhuǎn)。為實(shí)現(xiàn)對(duì)連續(xù)區(qū)域的觀察，部分回波數(shù)據(jù)會(huì)被成像算法處理兩次。這種處理方式會(huì)導(dǎo)致相鄰兩幅SAR圖像存在一定的重疊區(qū)域。為了得到大場(chǎng)景連續(xù)的SAR圖像，提出將同一次開(kāi)機(jī)的SAR圖像進(jìn)行無(wú)縫拼接處理的需求。圖像配準(zhǔn)在全景制圖、變化檢測(cè)、圖像目標(biāo)識(shí)別、圖像融合、視覺(jué)導(dǎo)航等應(yīng)用領(lǐng)域起著至關(guān)重要的作用，圖像配準(zhǔn)質(zhì)量直接關(guān)系后期應(yīng)用的可靠性。圖像配準(zhǔn)算法包括基于圖像特征算法、基于圖像灰度特征的算法和基于頻率域的算法。由于SAR圖像存在椒鹽噪聲，前兩種算法很難實(shí)時(shí)準(zhǔn)確地進(jìn)行配準(zhǔn)?；陬l率域的算法，避免了選擇控制點(diǎn)，具有抗噪性強(qiáng)等特點(diǎn)，適用于SAR圖像的配準(zhǔn)。國(guó)外已有機(jī)載平臺(tái)下SAR圖像拼接技術(shù)報(bào)道。國(guó)內(nèi)空軍雷達(dá)學(xué)院、重慶理工大學(xué)、中國(guó)航空工業(yè)集團(tuán)公司雷達(dá)與電子設(shè)備研究院等院校開(kāi)展了無(wú)人機(jī)載平臺(tái)下的SAR圖像拼接技術(shù)的研究，但目前還沒(méi)有成熟技術(shù)方案和工程應(yīng)用。技術(shù)實(shí)現(xiàn)要素：本發(fā)明的目的是解決去除相鄰兩幅圖像之間的重疊區(qū)域，形成無(wú)縫拼接的圖像的問(wèn)題，故而提供一種無(wú)人機(jī)載SAR圖像實(shí)時(shí)拼接方法。本發(fā)明是這樣實(shí)現(xiàn)的，一種無(wú)人機(jī)載SAR圖像實(shí)時(shí)拼接方法，包括以下步驟：(1)機(jī)上雷達(dá)進(jìn)入SAR成像模式，并將數(shù)據(jù)傳輸?shù)降孛嫦到y(tǒng)，系統(tǒng)開(kāi)始接收?qǐng)D像數(shù)據(jù)；(2)等待SAR圖像；(3)判斷是否是結(jié)束標(biāo)簽；如果是，則轉(zhuǎn)到第20步；(4)對(duì)圖像進(jìn)行重采樣，并根據(jù)規(guī)劃航線進(jìn)行旋轉(zhuǎn)，更新圖像參數(shù)信息；(5)判斷是否為第一幅圖像，如果是第一幅圖像，轉(zhuǎn)到第17步；(6)判斷分辨率是否相同，如果不相同，轉(zhuǎn)到第16步；(7)判斷圖像經(jīng)緯度是否可靠，如果不可靠，對(duì)原始圖像采用FFT計(jì)算重疊率；(8)如果匹配成功，轉(zhuǎn)到第14步，否則轉(zhuǎn)到16步；(9)如果圖像經(jīng)緯度坐標(biāo)可靠，根據(jù)圖像方位向跨度和圖像經(jīng)緯度計(jì)算當(dāng)前圖像與前一幅圖像的重疊率；(10)根據(jù)飛機(jī)慣導(dǎo)、雷達(dá)天線方位角及規(guī)劃的航線，確定圖像的旋轉(zhuǎn)角度；(11)對(duì)當(dāng)前圖像進(jìn)行重采樣和旋轉(zhuǎn)處理，更新圖像參數(shù)信息；(12)在重疊區(qū)域選擇地面紋理復(fù)雜的512*512區(qū)域，采用FFT變換確定重疊率；(13)如果匹配失敗，對(duì)原始圖做FFT，計(jì)算重疊率，變更坐標(biāo)信息不可靠，轉(zhuǎn)到第8步；(14)對(duì)當(dāng)前幅圖像進(jìn)行直方圖匹配拉伸，并對(duì)拼接處進(jìn)行邊緣融合處理；(15)截取前一幅圖像從開(kāi)始到重疊位置向后平移重疊距離的一半處的圖像數(shù)據(jù)；(16)輸出前一幅圖像；(17)截取當(dāng)前圖像重疊距離的一半處到最后一行的圖像數(shù)據(jù)，并更新當(dāng)前圖像的圖像信息；(18)并更新參數(shù)信息，轉(zhuǎn)到步驟2；(19)輸出上一幅圖像；(20)退出。作為上述方案的進(jìn)一步改進(jìn)，在第4步中，對(duì)圖像進(jìn)行重采樣時(shí)，去除圖像幾何畸變：假設(shè)p＝(x,y,1)T是圖像中某像素點(diǎn)的坐標(biāo)，p′＝(x′,y′,1)T是SAR圖像實(shí)際的空間范圍的坐標(biāo)，則可以用矩陣向量的形式將二維平面變換表示為：p′＝H*pH=h11h12h13h21h22h23h31h321]]>變換后的坐標(biāo)為：x′=h11x+h12y+h13h31x+h32y+1]]>y′=h21x+h22y+h23h31x+h32y+1]]>將兩幅圖像的4組角點(diǎn)坐標(biāo)帶入公式，求得攝影變換矩陣H中的8個(gè)未知參數(shù)：h11、h12、h13、h21、h22、h23、h31、h32。作為上述方案的進(jìn)一步改進(jìn)，在第7步中，如果圖像f2(x,y)是圖像f1(x,y)經(jīng)平移(x0,y0)后的圖像，即f2(x,y)＝f1(x-x0,y-y0)，則對(duì)應(yīng)的傅里葉變換F1和F2的關(guān)系為：F2(ξ,η)=e-j2π(ξx0+ηy0)F1(ξ,η)---(1)]]>且對(duì)應(yīng)頻域中兩個(gè)圖像的互能量譜為：F1(ξ,η)F2*|F1(ξ,η)F2*|=ej2π(ξx0+ηy0)---(2)]]>式中為F2的復(fù)共軛,表示列向相鄰兩個(gè)像素對(duì)應(yīng)的相位差，η表示行向相鄰兩個(gè)像素對(duì)應(yīng)的相位差。作為上述方案的進(jìn)一步改進(jìn)，在第9步中，圖像相對(duì)規(guī)劃航線的旋轉(zhuǎn)角度計(jì)算方法如下：圖像方位向相對(duì)于規(guī)劃航線的夾角ρ，由飛機(jī)飛行方向與規(guī)劃航線的夾角即偏航角θ和波束指向角與飛機(jī)飛行方向的夾角兩部分計(jì)算得到：偏航角θ是由飛機(jī)慣導(dǎo)信息中直接獲??；通過(guò)多普勒頻率fd和飛機(jī)的速度V計(jì)算得到，計(jì)算公式如下：式中，λ為雷達(dá)波長(zhǎng)。作為上述方案的進(jìn)一步改進(jìn)，在第10步中，重疊位置計(jì)算方法如下：計(jì)算圖像方位向的跨度Ra，直接從圖像參數(shù)文件中讀?。挥?jì)算當(dāng)前圖像中心與上一幅圖像中心的距離，計(jì)算圖像四個(gè)角點(diǎn)經(jīng)緯度的均值作為圖像中心點(diǎn)坐標(biāo)，然后計(jì)算兩點(diǎn)的歐式距離Dis；根據(jù)圖像方位向與規(guī)劃航線的夾角和三角公式計(jì)算距離向何方位向的偏移量：式中，Xoffset表示距離向的偏移量，Yoffset表示方位向偏移量。作為上述方案的進(jìn)一步改進(jìn)，在第12步中，選擇參與圖像匹配的依據(jù)：圖像(M行×N列)的信息熵是衡量圖像飽含信息量的大小的指標(biāo)，其公式如下：Hf=-Σi=1NΣj=1MPi,jlog(Pi,j),]]>Pi,j=f(i,j)/Σi=1NΣj=1Mf(i,j)]]>式中，i表示行號(hào)，j表示列號(hào)；f(i,j)表示i行j列的像元值。作為上述方案的進(jìn)一步改進(jìn)，在第14步中，直方圖拉伸算法：直方圖匹配過(guò)程的第1步是計(jì)算原圖像和參考圖像的3個(gè)顏色分量的直方圖，下式給出了參考圖像IR亮度直方圖的計(jì)算方法：HIR(μ)=1w×h·Σi=1hΣj=1wγ(μ,I(i,j))]]>其中，式中，w，h分別為圖像的寬和高，為參考圖像亮度直方圖在亮度為μ處的值，它表示圖像中亮度值為μ的像素所占的百分比，I(i,j)表示參考圖像的像素(i,j)的亮度值。進(jìn)一步地，通過(guò)亮度直方圖匹配的方法來(lái)建立映射函數(shù)需要經(jīng)過(guò)以下兩步：1)首先計(jì)算積累分布函數(shù)的積累直方圖，其中參考圖像的亮度積累直方圖由以下式子計(jì)算：式中，為參考圖像亮度積累直方圖；上角R代表reference；I代表亮度，它表示圖像中亮度值小于或者等于μ的像素的百分比；2)在得到原圖像和參考圖像積累直方圖以后，再通過(guò)積累直方圖的對(duì)應(yīng)關(guān)系建立亮度變換的映射函數(shù)，使得校正后的圖像和參考圖像的積累直方圖在每個(gè)亮度值處具有相似的數(shù)值。再進(jìn)一步地，映射函數(shù)通過(guò)以下公式得到：MapI(v)＝μ,當(dāng)式中，MapI(v)表示亮度映射函數(shù)；分別代表參考圖像和原圖像且上角O代表original的亮度分量積累直方圖；當(dāng)條件滿足時(shí)，表示原圖像中亮度值小于或者等于v的像素和參考圖像中亮度值小于或者等于μ的像素?cái)?shù)目相似，此時(shí)，將原圖像中亮度值為v的像素校正成μ；最后將亮度映射函數(shù)應(yīng)用于原圖像的每個(gè)像素來(lái)得到校正后圖像的亮度值IC(i,j)。優(yōu)選地，圖像邊緣融合主要由三部分組成：計(jì)算圖像重疊區(qū)域大小、邊緣融合因子、邊緣融合處理；圖像邊緣融合的處理流程包括：首先，根據(jù)參考圖像和配準(zhǔn)后的目標(biāo)圖像計(jì)算出兩者的重疊區(qū)域，然后載重疊區(qū)構(gòu)造一條鋸齒形切割線，最后沿著切割線根據(jù)邊緣融合因子，對(duì)拼接圖像進(jìn)行邊緣融合處理；其中，邊緣融合因子f(x)∈(0，1)，本發(fā)明的有益效果有：(1)保證實(shí)時(shí)性：機(jī)載雷達(dá)實(shí)時(shí)處理系統(tǒng)平均每2秒成一幅SAR圖像，要求SAR圖像匹配時(shí)間小于1秒，本發(fā)明通過(guò)SAR圖像自身的經(jīng)緯度估算相鄰兩幅圖像的偏移量，然后在512*512的小圖像上進(jìn)行精確的匹配，提高匹配速度，增強(qiáng)時(shí)效性；(2)保證圖像的一致性：相鄰的SAR圖像存在亮度差異，在實(shí)時(shí)顯示時(shí)，出現(xiàn)亮暗相間情況。通過(guò)邊界融合技術(shù)和直方圖匹配技術(shù)能夠保證同一次飛行數(shù)據(jù)的亮度一致性。附圖說(shuō)明圖1是無(wú)人機(jī)載SAR圖像實(shí)時(shí)拼接方法的流程圖。圖2是一次航線的原始圖像(左)及拼接圖像(右)。圖3a與圖3b分別是圖像匹配距離向和方位向的平移量變化散點(diǎn)圖。圖4是圖像旋轉(zhuǎn)角度變化散點(diǎn)圖。具體實(shí)施方式下面將結(jié)合本發(fā)明實(shí)施例中的附圖，對(duì)本發(fā)明實(shí)施例中的技術(shù)方案進(jìn)行清楚、完整地描述，顯然，所描述的實(shí)施例僅僅是本發(fā)明一部分實(shí)施例，而不是全部的實(shí)施例。基于本發(fā)明中的實(shí)施例，本領(lǐng)域普通技術(shù)人員在沒(méi)有做出創(chuàng)造性勞動(dòng)前提下所獲得的所有其他實(shí)施例，都屬于本發(fā)明保護(hù)的范圍。本發(fā)明的目的是解決去除相鄰兩幅圖像之間的重疊區(qū)域，形成無(wú)縫拼接的圖像的問(wèn)題，可包括以下至少一個(gè)具體問(wèn)題：(1)SAR圖像近距和遠(yuǎn)距的分辨率不一致變給圖像匹配帶來(lái)的不良影響；(2)大數(shù)據(jù)量的SAR圖像匹配引起的效率問(wèn)題；(3)小區(qū)域圖像因信息量不足而引起的SAR圖像匹配失敗等問(wèn)題。本發(fā)明在FFT匹配技術(shù)的基礎(chǔ)上，綜合飛機(jī)慣導(dǎo)、圖像經(jīng)緯度信息，提出了一種SAR圖像拼接的快速的算法，保證了大場(chǎng)景SAR圖像的高精度、實(shí)時(shí)輸出。我單位作為SAR系統(tǒng)總體單位，針對(duì)無(wú)人機(jī)載平臺(tái)下的SAR圖像拼接工作開(kāi)展了大量飛行試驗(yàn)，并最終形成了一套穩(wěn)健的SAR圖像實(shí)時(shí)拼接技術(shù)方案。請(qǐng)參閱圖1，一種無(wú)人機(jī)載SAR匹配導(dǎo)航方法，按如下的步驟進(jìn)行。(1)機(jī)上雷達(dá)進(jìn)入SAR成像模式，并將數(shù)據(jù)傳輸?shù)降孛嫦到y(tǒng)，系統(tǒng)開(kāi)始接收?qǐng)D像數(shù)據(jù)。(2)等待SAR圖像。(3)判斷是否是結(jié)束標(biāo)簽。如果是，則轉(zhuǎn)到第20步。(4)去除圖像幾何畸變，并根據(jù)規(guī)劃航線進(jìn)行旋轉(zhuǎn)，更新圖像參數(shù)信息。攝影變換算法說(shuō)明如下：假設(shè)p＝(x,y,1)T，是圖像中某像素點(diǎn)的坐標(biāo)，p′＝(x′,y′,1)T，是SAR圖像實(shí)際的空間范圍的坐標(biāo)，則可以用矩陣向量的形式將二維平面變換表示為：p′＝H*pH=h11h12h13h21h22h23h31h321]]>變換后的坐標(biāo)為：x′=h11x+h12y+h13h31x+h32y+1y′=h21x+h22y+h23h31x+h32y+1.]]>將兩幅圖像的4組角點(diǎn)坐標(biāo)帶入公式，求得攝影變換矩陣H中的8個(gè)未知參數(shù)：h11、h12、h13、h21、h22、h23、h31、h32。(5)判斷是否為第一幅圖像，如果是第一幅圖像，轉(zhuǎn)到第17步。(6)判斷分辨率是否相同，如果不相同，轉(zhuǎn)到第16步。(7)判斷圖像經(jīng)緯度是否可靠，如果不可靠，對(duì)原始圖像采用FFT計(jì)算重疊率。FFT圖像匹配算法如下：如果圖像f2(x,y)是圖像f1(x,y)經(jīng)平移(x0,y0)后的圖像，即f2(x,y)＝f1(x-x0,y-y0)，則對(duì)應(yīng)的傅里葉變換F1和F2的關(guān)系為：F2(ξ,η)=e-j2π(ξx0+ηy0)F1(ξ,η)---(1)]]>且對(duì)應(yīng)頻域中兩個(gè)圖像的互能量譜為：F1(ξ,η)F2*|F1(ξ,η)F2*|=ej2π(ξx0+ηy0)---(2)]]>式中為F2的復(fù)共軛,表示列向兩個(gè)相鄰象素的相位差，η表示行向兩個(gè)相鄰象素的相位差。平移理論表明，互能量譜的相位等于圖像間的相位差。通過(guò)對(duì)互能量譜進(jìn)行反變換，就可得到一個(gè)沖擊函數(shù)δ(x-x0,y-y0)。此函數(shù)在偏移位置處有明顯的尖銳峰值。其他位置的值接近于零，所以據(jù)此就能找到兩圖像間的偏移量。(8)如果匹配成功，轉(zhuǎn)到第14步，否則轉(zhuǎn)到16步。(9)如果圖像經(jīng)緯度坐標(biāo)可靠，根據(jù)飛機(jī)慣導(dǎo)、多普勒頻率及規(guī)劃的航線，確定圖像的旋轉(zhuǎn)角度。圖像相對(duì)規(guī)劃航線的旋轉(zhuǎn)角度計(jì)算方法如下：圖像方位向相對(duì)于規(guī)劃航線的夾角(ρ)由飛機(jī)飛行方向與規(guī)劃航線的夾角(偏航角θ)和波束指向角與飛機(jī)飛行方向的夾角兩部分計(jì)算得到。偏航角(θ)是由飛機(jī)慣導(dǎo)信息中直接獲取。通過(guò)多普勒頻率(fd)和飛機(jī)的速度(V)計(jì)算得到，計(jì)算公式如下：式中，λ為雷達(dá)波長(zhǎng)。(10)根據(jù)圖像方位向跨度和圖像經(jīng)緯度計(jì)算當(dāng)前圖像與前一幅圖像的重疊位置。重疊位置計(jì)算方法如下：計(jì)算圖像方位向的跨度(Ra)，直接從圖像參數(shù)文件中讀??；計(jì)算當(dāng)前圖像中心與上一幅圖像中心的距離，計(jì)算圖像四個(gè)角點(diǎn)經(jīng)緯度的均值作為圖像中心點(diǎn)坐標(biāo)，然后計(jì)算兩點(diǎn)的歐式距離(Dis)；根據(jù)圖像方位向與規(guī)劃航線的夾角和三角公式計(jì)算距離向何方位向的偏移量。式中，Xoffset表示距離向的偏移量，Yoffset表示方位向偏移量。(11)對(duì)當(dāng)前圖像進(jìn)行重采樣和旋轉(zhuǎn)處理，更新圖像參數(shù)信息。(12)在重疊區(qū)域選擇地面紋理復(fù)雜的512*512區(qū)域，采用FFT變換確定重疊率。選擇參與圖像匹配的依據(jù)：圖像(M行×N列)的信息熵是衡量圖像飽含信息量的大小的指標(biāo)，其公式如下：Hf=-Σi=1NΣj=1MPi,jlog(Pi,j),]]>Pi,j=f(i,j)/Σi=1NΣj=1Mf(i,j)]]>式中，i表示行號(hào)，j表示列號(hào)。f(i,j)表示i行j列的像元值。由熵的定義及實(shí)驗(yàn)數(shù)據(jù)可知，圖像的信息熵反映了圖像的總體概貌，圖像信息熵之間的差別對(duì)應(yīng)著圖像之間的實(shí)質(zhì)差別。若圖像中包含目標(biāo)，則在目標(biāo)與背景可分割的交界處信息量(熵)最大，而且其局部熵反映了該局部所含有信息量的大小，因此局部熵可以描述圖像的局部性質(zhì)，如果該局部存在邊緣，則該局部灰度值會(huì)急劇變化，相應(yīng)的信息熵較小。通過(guò)分析發(fā)現(xiàn)，當(dāng)圖像信息熵小于X時(shí)，圖像為有效區(qū)域的概率較大。(13)如果匹配失敗，對(duì)原始圖做FFT，計(jì)算重疊率，變更坐標(biāo)信息不可靠，轉(zhuǎn)到第8步；參考第七步第二部分。(14)對(duì)當(dāng)前幅圖像進(jìn)行直方圖匹配拉伸，并對(duì)拼接處進(jìn)行邊緣融合處理。直方圖拉伸算法：直方圖匹配方法的優(yōu)點(diǎn)是性能不受簡(jiǎn)化的光照成像模型的影響,既可以校正線性偏差，也可以消除伽馬效應(yīng)之類(lèi)的非線性差異。直方圖匹配過(guò)程的第1步是計(jì)算原圖像和參考圖像的3個(gè)顏色分量的直方圖。式(1)給出了參考圖像IR亮度直方圖的計(jì)算方法。HIRR(μ)=1w×h·Σi=1hΣj=1wγ(μ,I(i,j))]]>其中，式中，w，h分別為圖像的寬和高，為參考圖像亮度直方圖在亮度為μ處的值，它表示圖像中亮度值為μ的像素所占的百分比。I(i,j)表示參考圖像的像素(i,j)的亮度值。本文將相鄰兩個(gè)視點(diǎn)的左圖視為參考圖像，右圖視為需要校正的原圖像。通過(guò)亮度直方圖匹配的方法來(lái)建立映射函數(shù)需要經(jīng)過(guò)以下兩步。1)首先計(jì)算積累分布函數(shù))))積累直方圖，其中參考圖像的亮度積累直方圖由式(2)計(jì)算。CIR(μ)=1w×h·Σi=0uHIR(i)]]>式中，為參考圖像亮度積累直方圖(上角R代表reference，I代表亮度),它表示圖像中亮度值小于或者等于μ的像素的百分比。2)在得到原圖像和參考圖像積累直方圖以后，再通過(guò)積累直方圖的對(duì)應(yīng)關(guān)系建立亮度變換的映射函數(shù)，使得校正后的圖像和參考圖像的積累直方圖在每個(gè)亮度值處具有相似的數(shù)值。可使用下面的方法得到映射函數(shù)。MapI(v)＝μ,當(dāng)式中，MapI(v)表示亮度映射函數(shù)，分別代表參考圖像和原圖像(上角O代表original)的亮度分量積累直方圖，當(dāng)條件滿足時(shí)，表示原圖像中亮度值小于或者等于v的像素和參考圖像中亮度值小于或者等于μ的像素?cái)?shù)目相似，此時(shí)，將原圖像中亮度值為v的像素校正成μ。最后將亮度映射函數(shù)應(yīng)用于原圖像的每個(gè)像素來(lái)得到校正后圖像的亮度值IC(i,j)。IC(i,j)＝MapI(IO(i,j))邊緣融合技術(shù)原理：圖像邊緣融合模塊主要由三部分組成：計(jì)算圖像重疊區(qū)域大小、邊緣融合因子、邊緣融合處理。該模塊的處理流程：首先，根據(jù)參考圖像和配準(zhǔn)后的目標(biāo)圖像計(jì)算出兩者的重疊區(qū)域，然后載重疊區(qū)構(gòu)造一條鋸齒形切割線，最后沿著切割線根據(jù)邊緣融合因子，對(duì)拼接圖像進(jìn)行邊緣融合處理。邊緣融合因子f(x)∈(0，1)。f(x)={x0≤x≤0.51-x0.5≤x≤1.]]>(15)截取前一幅圖像從開(kāi)始到重疊位置向后平移重疊距離的一半處的圖像數(shù)據(jù)。(16)輸出前一幅圖像。(17)截取當(dāng)前圖像重疊距離的一半處到最后一行的圖像數(shù)據(jù)，并更新當(dāng)前圖像的圖像信息。(18)并更新參數(shù)信息，轉(zhuǎn)到步驟2。(19)輸出上一幅圖像。(20)退出。本實(shí)例參加拼接的圖像共26幅，圖像大小為2048行，7168列，圖像分辨率為3米，左側(cè)視。圖2是一次航線的部分原始圖像(左)及拼接結(jié)果圖像(右)。從圖2中可以看出原始圖像上下兩側(cè)的黑邊在拼接后被有效去除,相鄰兩幅圖像接邊處得到很好的處理,沒(méi)有明顯的痕跡,同時(shí)圖像亮度也變得更均衡。圖3a與圖3b分別是圖像匹配距離向和方位向的平移量變化散點(diǎn)圖。圖3a的橫坐標(biāo)是序號(hào)，起點(diǎn)是0，每格相差5；縱坐標(biāo)是距離向偏移量(像元素)，起點(diǎn)是-20，每格相差5。圖3b的橫坐標(biāo)是序號(hào)，起點(diǎn)是0，每格相差5；縱坐標(biāo)是方位向偏移量(像元素)，起點(diǎn)是450，每格相差50。從圖中可以看出方位向重疊像素在500-900像素之間，距離向的偏移量在-15～5之間。這兩個(gè)值與飛機(jī)速度、波束指向角有關(guān)。圖4是圖像旋轉(zhuǎn)角度的變化散點(diǎn)圖，橫坐標(biāo)是序號(hào)，起點(diǎn)是0，每格相差5；縱坐標(biāo)是圖像旋轉(zhuǎn)角度，起點(diǎn)是-1.4，每格相差0.2。從圖4可以看出同一航次的圖像在拼接時(shí)旋轉(zhuǎn)方向并不一致，這是由于波束指向角、飛機(jī)飛行方向等因素影響的。當(dāng)前第1頁(yè)1 2 3