Devido às diferenças radiativas não lineares entre imagens de luz visível e SAR e à influência do ruído de speckle em imagens SAR, os algoritmos existentes têm dificuldade em garantir a taxa de repetição dos pontos característicos ao extrair pontos característicos de imagens SAR, o que leva à diminuição do desempenho do pareamento. Para resolver esses problemas, este artigo propõe um algoritmo de extração de pontos característicos de Harris baseado em características de momentos de coerência de fase por blocos. Primeiro, a imagem de entrada é dividida em blocos; em seguida, um momento intermediário de coerência de fase é definido e, combinando os momentos máximo e mínimo, um mapa multi-momento de coerência de fase é construído para cada bloco de imagem; por fim, é projetada uma estratégia de votação no mapa multi-momento para selecionar os pontos característicos que aparecem repetidamente em mais da metade dos blocos, ou seja, pontos característicos estáveis e com alta taxa de repetição são escolhidos como os pontos característicos finais. Este artigo utiliza imagens simuladas de luz visível e SAR como dados experimentais, comparando três algoritmos diferentes de detecção de pontos característicos com o algoritmo proposto. Os resultados experimentais mostram que o algoritmo pode superar a influência do ruído de speckle em SAR e as diferenças radiativas não lineares entre imagens, melhorando efetivamente a taxa de repetição dos pontos característicos. Os resultados do registro das imagens visíveis e SAR mostram que o número de pontos correspondentes aumentou em 23, 26 e 35 pares, respectivamente, em comparação com os outros três algoritmos testados, e o erro médio quadrático diminuiu em 12,6%, 37,2% e 40,8%, melhorando efetivamente o desempenho do algoritmo de registro.

imagens visíveis e SAR;diferenças radiativas não lineares;ruído de speckle;coerência de fase;extração de pontos característicos