可視光とSARリモートセンシング画像における非線形な放射差異および幾何学的差異、さらにSARのスペックルノイズにより、可視光とSAR画像の位置合わせは非常に困難な問題となっている。本論文では、改良された位相一貫性に基づく可視光およびSAR画像の位置合わせ手法を提案する。まず、位相一貫性の最大モーメントと最小モーメントをそれぞれ計算し、これらを重ね合わせ、重ね合わせ画像上でHarris演算子を用いて特徴点を抽出し、安定したコーナー点およびエッジ点をマッチング対象の特徴点として得る。次に、位相一貫性の方向図とマルチスケール融合に基づく最大振幅インデックス図をそれぞれ構築し、Histogram of Oriented Gradients（HOG）テンプレートを利用して、位相一貫性の方向に基づきマルチスケール融合最大振幅インデックス図に投票を行い、新しい局所特徴記述子を構築する。最後に、ユークリッド距離を特徴ベクトルの距離尺度として用い、最近傍比率を計算して特徴マッチングを行い、高速サンプリング整合性アルゴリズム（RANSAC）を採用して誤ったマッチング点を除去する。4組の画像データにおける実験結果から、本アルゴリズムは勾配ベースのOS-SIFTアルゴリズムと比較して、より多くの正しいマッチングペアと高いマッチング精度を持ち、正しいマッチング点数はそれぞれ11、8、15、11ペア増加し、二乗平均平方根誤差はそれぞれ57.5%、57.9%、23.5%、58%改善されたことが示された。

可視光およびSAR画像;放射差;画像位置合わせ;位相一貫性