가시광선 영상과 SAR 영상 간의 비선형 방사 차이 및 SAR 스페클 노이즈의 영향으로 인해 기존 알고리즘은 SAR 영상에서 특징점 추출 시 특징점의 반복률을 보장하기 어려워 매칭 성능 저하가 발생한다. 이러한 문제에 대응하기 위해 본 논문에서는 위상 일관성 행렬 특징 기반 블록 별 Harris 특징점 추출 알고리즘을 제안한다. 먼저 입력 영상을 블록으로 분할하고, 중간 위상 일관성 행렬을 정의하며, 최대 행렬과 최소 행렬을 결합하여 각 이미지 블록에 대한 위상 일관성 다중 행렬 지도를 구축한다. 마지막으로 위상 일관성 다중 행렬 지도에서 투표 전략을 설계하여 다중 행렬 지도에서 절반 이상 반복 발생하는 특징점을 선택하여 안정적이고 반복률이 높은 특징점을 최종 특징점으로 선정한다. 본 연구에서는 시뮬레이션된 가시광선 및 SAR 영상을 실험 데이터로 사용하고, 세 가지 다른 특징점 검출 알고리즘과 제안된 알고리즘을 비교하였다. 실험 결과, 본 알고리즘은 SAR 스페클 노이즈의 영향과 영상 간 비선형 방사 차이를 극복하여 효과적으로 특징점 반복률을 향상시켰다. 가시광선 및 SAR 영상 정합 결과에서 매칭 점수가 다른 세 가지 테스트 알고리즘 대비 각각 23, 26, 35쌍 증가하였으며, 평균 제곱근 오차가 각각 12.6%, 37.2%, 40.8% 감소하여 정합 알고리즘 성능이 효과적으로 향상되었음을 보였다.

가시광선 및 SAR 영상;비선형 방사 차이;스페클 노이즈;위상 일관성;특징점 추출