가시광선 및 SAR 원격탐사 이미지 간의 비선형 복사 차이 및 기하학적 차이와 SAR의 스펙클 노이즈로 인해 가시광선 및 SAR 이미지 정합이 매우 어려운 문제이다. 본 논문에서는 개선된 위상 일관성을 기반으로 한 가시광선 및 SAR 이미지 정합 방법을 제안한다. 먼저, 위상 일관성의 최대 모멘트와 최소 모멘트를 각각 계산하고, 이를 합산하여 합성 이미지 위에서 Harris 연산자를 이용해 안정적인 코너점과 에지점을 추출하여 매칭할 특징점으로 사용한다. 다음으로, 위상 일관성 방향도와 다중 스케일 융합 기반 최대 진폭 인덱스 맵을 각각 구축하고, (Histogram of Oriented Gradients, HOG) 템플릿을 이용하여 위상 일관성 방향을 기반으로 다중 스케일 융합 최대 진폭 인덱스 맵에 투표하여 새로운 국부 특징 서술자를 생성한다. 마지막으로 유클리드 거리를 특징 벡터의 거리 척도로 사용하여 최근접 이웃 비율을 계산해 특징 매칭을 수행하고 빠른 샘플링 일관성 알고리즘(RANSAC)을 이용해 잘못 매칭된 점을 제거한다. 네 세트의 이미지 데이터에 대한 실험 결과 본 알고리즘은 그래디언트 기반 OS-SIFT 알고리즘에 비해 더 많은 올바른 매칭점 쌍과 더 높은 매칭 정확도를 가지며 올바른 매칭점 수는 각각 11, 8, 15, 11쌍 증가하고 평균 제곱근 오차는 각각 57.5%, 57.9%, 23.5%, 58% 향상되었다.

가시광선 및 SAR 이미지; 복사 차이; 이미지 정합; 위상 일관성