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[IEEE IGARSS 2018 - 2018年IEEE国际地球科学与遥感研讨会 - 瓦伦西亚（2018年7月22日-2018年7月27日）] IGARSS 2018 - 2018年IEEE国际地球科学与遥感研讨会 - 基于四叉树分割的InSAR大尺度影像高效配准

DOI：10.1109/igarss.2018.8518602 出版年份：2018 更新时间：2025-09-23 15:22:29
摘要： 本文提出了一种基于离散傅里叶变换(DFT)最大相关模型与图像四叉树分割的InSAR大尺度图像高效配准算法。该方案构建了基于DFT的InSAR复图像亚像素配准模型，通过联合四叉树分割与基于DFT的插值配准，实现了InSAR大尺度图像的高效亚像素配准。仿真与实验结果验证了所提算法的有效性，结果表明该算法不仅能实现InSAR大尺度图像的亚像素配准，且相比传统最大相关配准方法具有更高的计算效率。
作者： Shunjun Wei，Liming Pu，Xinxin Tang，Xiaoling Zhang，Jun Shi
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研究概述 实验方案 设备清单

研究目的

通过结合基于离散傅里叶变换的配准方法与四叉树分割技术，实现InSAR大尺度图像的快速高精度亚像素级配准，从而克服传统方法的计算复杂度与精度问题。

研究成果

所提出的QSR算法通过四叉树分割自适应处理复杂偏移变化，能有效实现InSAR大尺度图像的亚像素配准，其计算效率显著高于传统方法（仿真与实验数据验证）。该算法适用于高分辨率宽幅InSAR应用，未来工作可聚焦于实时处理的进一步优化及多场景下的鲁棒性增强。

研究不足

该方法在处理极大尺寸图像或高度不规则偏移时仍可能面临挑战，四叉树分割中的阈值设置可能影响精度与效率。针对实时应用的优化以及平台运动等非理想条件的处理仍有改进空间。

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