基于虚拟搜索窗口的光学和SAR影像配准

光学和SAR影像的成像机理及像元表现形式互不相同,给两者的精配准造成很大困难。针对上述问题,提出基于虚拟搜索窗口的区域配准法,根据配准影像的空间特征,构建虚拟搜索窗口,将空间特征和灰度统计特征结合用于光学和SAR影像的自动配准,在保证算法搜索效率的同时提高配准精度。选取具有较大尺度和角度偏差的RADARSAT-2与ASTER影像进行实验,结果证明该算法对光学和SAR影像之间的角度和尺度偏差具有较强的鲁棒性,配准精度小于一个像素。     

结合不同光学影像结构信息的SIFT特征配准法

由不同传感器摄取的遥感影像由于成像模式、拍摄角度和分辨率不同,给两者之间的配准造成了很大的困难。针对这个问题,提出了基于结构信息的SIFT特征配准法,首先提取具有角度和尺度不变性的SIFT特征点,对其进行归一化处理,降低了不同光学传感器遥感影像色调差异大的影响;然后通过对SIFT匹配点对结构信息的一致性检验,增强了算法的鲁棒性;最后结合最小二乘法实现自动配准。选取了角度和尺度偏差较大的SPOT-5（Pan）与ASTER影像、SPOT-5（XS/XI）和TM影像两组数据进行实验。实验结果证明该算法对配准影像在角度、尺度和色调上的偏差具有较强的鲁棒性,可以取得较高的配准精度。     

基于SIFT与互信息筛选优化的遥感影像配准

针对多源多尺度影像配准中存在误匹配率较高和配准精度较低的问题,提出了一种基于（Scale-Invariant Feature Transform SIFT）与互信息筛选优化的影像配准算法。首先,采用SIFT算法进行特征点提取,通过快速最近邻逼近搜索（Fast Approximate Nearest Neighbors Search Library,FLANN）算法完成待配准影像的粗匹配,其次,在初始匹配点周围建立4×4邻域,计算匹配点之间的互信息值,对互信息值较小的匹配点进行剔除,寻求筛选优化后的最优变换矩阵,最后输出与基准影像互信息值最大的配准后影像作为最佳配准结果。实验结果表明：该方法与SIFT算法相比可以有效地剔除误匹配点并提高了配准精度。该方法可以应用于多源多尺度遥感影像配准,能够有效地提高配准精度。     

基于灰度互信息和梯度相似性的医学图像配准及其加速处理

研究基于归一化互信息的医学图像刚性配准算法,提出改进配准速度和改善配准精度的相应措施．配准处理包含3项主要计算处理,即空间变换、互信息计算以及优化搜索．针对不同计算处理分别研究了相应加速策略,提高其计算速度,实现三维体数据的快速配准．并且,针对传统基于互信息测度配准方法未利用图像灰度空间分布信息,提出将灰度变化梯度相似性与互信息相结合的配准方法,从而进一步提高了配准算法的精度和鲁棒性．实验结果表明了算法的有效性．     

基于归一化SIFT算法的不同光学影像配准

由不同传感器摄取的遥感影像因成像模式、拍摄角度和分辨率不同,给两者之间的配准造成困难。针对该问题,提出归一化SIFT算法,通过对SIFT描述子归一化的处理,降低不同光学影像色调差异大的影响,并通过与最小二乘法和双线性内插法的结合,完成自动配准。选取角度和尺度偏差较大的SPOT与ASTER影像、ASTER与TM影像2组数据进行实验。结果证明,该算法鲁棒性强,配准精度高。     

医学图像配准的混合量子粒子群优化算法研究

基于互信息的配准方法具有精度高、鲁棒性强等特点,但互信息的配准函数存在局部极值,给配准的过程带来了很大的困难。针对此问题提出了以归一化互信息作为相似性测度,将具有较强全局搜索能力的量子粒子群优化（QPSO）算法用于求解低精度的配准参数,再利用具有较强局部搜索能力的Powell法获得高精度配准参数的方法,应用到医学图像的配准中。实验结果表明,提出的混合算法能够有效地克服互信息函数存在的局部极值和Powell方法存在的初始点依赖问题,提高了配准的成功率,具有较高的配准精度和较快的速度。     

基于SIFT和NCC的多源遥感影像配准方法

针对多源遥感影像的配准,提出了一种结合SIFT算法和归一化互相关（NCC）匹配算法的配准方法。该方法采用SIFT算法提取特征点并进行匹配得到一定数量的特征点对后,利用SIFT特征点的尺度和方向信息对NCC进行改进,进一步从未能匹配的特征点中获取匹配点对,经粗差滤除后得到有效的匹配特征点对,随之进行影像配准。方法结合了SIFT算法和NCC算法的优点,解决了多源遥感影像因辐射差异和几何差异造成的难以正确配准的问题。实验结果表明,算法具有较强的鲁棒性,并取得了较好的配准精度。     

基于归一化互信息与模糊自适应PSO的图像自动配准方法

提出了一种基于归一化互信息相似性判据,并采用模糊自适应粒子群优化算(particle swam optimization,PSO)作为搜索策略的图像自动配准方法.由于互信息方法不能解决图像缩放的问题,该方法在计算图像互信息之前,先对图像进行尺寸相同化操作;同时针对互信息方法中目标函数易陷入局部极值及搜索速度慢的问题,该方法采用归一化互信息作为相似性准则,并提出以模糊自适应PSO算法作为优化策略来提高配准速度和精度的方法.实验表明,采用归一化互信息作为配准测度,可提高配准的鲁棒性,而且,引入了模糊推理机之后,配准效率得到大幅提高,用该方法对具有仿射变换的图像进行配准能得到快速、精确的配准结果,证明了该算法的可行性和有效性.     

基于自适应尺度的遥感影像渐进配准

图像配准是遥感图像处理中的基本问题.本文针对多源多时相遥感影像的特点,提出了一种基于自适应尺度的渐进配准方法,在从粗到细的迭代配准过程中,可以通过上一次配准结果的几何定位误差来确定本次匹配的尺度,并按该尺度提取特征角点和特征邻域进行匹配,与常规金字塔渐进配准方法相比,减少了匹配次数,提高了配准效率.另外,特征提取和匹配过程中提出一种基于Harris-Laplace算法和相位相关算法的遥感影像配准算法,利用Harris-Laplace角点代替原始图像,能够综合区域和特征的优点,对亚像元偏移、旋转、尺度变化具有不变性,同时对对比度和灰度的变化不敏感,具有很强的抗噪性.在特征检测和匹配的过程中采用限定搜索区域、抽稀角点等多种优化策略来提高算法的性能.实验证明,算法具有很好的精度,对几何攻击具有很好的鲁棒性,该算法已经应用于CBERS-02B星3级数据的批量自动化生产,具有很好的应用效果.     

改进的基于小波变换的图像配准方法

针对如何提高图像配准的精度和速度的问题,利用基于Fourier-Mellin变换求解水平参量的准确性和基于互信息方法求解旋转及尺度变换参量准确性的优点,提出一种基于Fourier-Mellin和互信息的图像配准金字塔方法。对多幅遥感图像的实例仿真结果表明,该方法能在提高配准精度的同时减少配准时间。     

小物体3维重建中影像与几何模型的配准

目的 近景摄影测量中的目标几何形状复杂,且拍摄影像的角度变化大,给影像与几何模型的配准带来了困难。传统单幅影像与几何模型配准的做法,由于缺乏自动粗配准的方法,效率相对较低。将多视影像首先统一坐标系的做法,在近景目标的复杂背景下也难以实现。方法 为此,将近景目标置于平面标定板上,利用相机标定的方法同时解算出影像的内外方位元素,实现多视影像坐标系的统一。然后人工选取3组以上同名点,做多视影像与几何模型的绝对定向,得到初始配准参数。最后使用多视影像与几何模型漫反射渲染图之间的归一化互信息作为相似性测度,用Powell非线性优化方法得到配准参数的精确值。结果 实验结果表明,使用标定板可以稳定地获取多视影像的内外方位元素,用绝对定向得到的配准参数进行影像和几何模型的交替显示仍然可以看到明显的裂缝,在经过互信息优化后裂缝现象得到明显改善。结论 多视影像与几何模型配准相比传统单幅影像与几何模型配准,人工选取同名点的工作量大大减少,由于人工选点存在误差,影响绝对定向的精度,使用归一化互信息作为测度进行非线性优化,可以获得更高的精度。     

尺度空间图像的互信息与配准

提出基于多尺度图像的互信息测度的配准方法,主要讨论这种方法的性能。提出这种方法的主要目的是在保证这种方法的准确性和鲁棒性的同时加快配准速度,并且具有强抗噪性。将这种方法在MR图像和CT图像上进行检验。这是首次将属性尺度空间与互信息结合,实验表明多尺度图像的互信息测度是一种行之有效的配准方法。     

基于Blob算法的标记圆检测技术研究

大型物体的三维测量中,大多采用基于标记圆的拼接,标记圆检测的正确性和定位精度决定了拼接的精度。在二值化图像上运用Blob分析得到标记圆的轮廓信息,综合使用标记圆灰度特性、尺寸特征、圆形度和误差准则来筛选标记圆,圆心定位采用具有亚象素定位精度的最小二乘拟合法。实验表明该方法抗干扰强,标记圆的识别率可达98%。     

一种结合互信息和模板匹配的配准方法

传统的互信息法直接对大图进行互信息配准,容易出现局部极值并产生误匹配现象,针对该问题,提出一种将互信息与模板匹配相结合的配准方法,采用互信息为相似度准则进行图像的模板匹配,得到候选的匹配子图,通过待配准大图其余部分与模板和子图的空间关系,得到配准后的大图,分别计算按照各个候选子图配准情况下的待配准图的互信息,得到最大的互信息所对应的子图,确定最终的配准结果。实验结果表明,该方法在对灰度差较大的图像进行配准时,能够获得良好的效果。     

Mutual information matching in multiresolution contexts

Image registration methods based on maximization of mutual information have shown promising results for matching of 3D multimodal brain images. This paper discusses the effects of multiresolution approaches to rigid registration based on mutual information, aiming for an acceleration of the matching process while maintaining the accuracy and robustness of the method. Both standard mutual information and a normalized version are considered. The behaviour of mutual information matching in a multiresolution scheme is examined for pairs of high resolution magnetic resonance (MR) and computed tomography (CT) images and for low resolution MR images paired with either positron emission tomography (PET) images or low resolution CT images. Two methods of downscaling the images are compared: equidistant sampling and Gaussian blurring followed by equidistant sampling. The experiments show that a multiresolution approach to mutual information matching is an appropriate method for images of high (sampling) resolution, achieving an average acceleration of a factor of almost 2. For images of lower resolution the multiresolution method is not recommended. The little difference observed between matching with standard or normalized mutual information seems to indicate a preference for the normalized measure. Gaussian blurring of the images before registration does not improve the performance of the multiresolution method.     

基于归一化互信息向量熵的多幅图像配准方法

提出了一种新的多幅图像配准方法,归一化互信息向量熵方法。这种方法先计算任意两幅图像间的联合概率分布,然后根据联合概率分布计算它们间的归一化互信息,把所有两幅图像组合得到的归一化互信息组成一个向量,最后计算该归一化互信息向量的熵。最大熵对应最佳配准位置。通过对人体脑部图像的刚体配准实验,从函数曲线、计算时间和配准精度方面,对新方法和其它三种方法进行了分析和比较。实验结果表明,新提出的方法可以提高配准精度、减少配准时间。     

一种基于广义互信息的图像配准算法

互信息作为图像配准中的相关度矩阵有着广泛的应用,通常采用的是基于Shannon熵的互信息。采用一个广义的信息熵——Renyi熵,提出了一种基于广义互信息的图像配准方法。在全局搜索阶段,采用q取较小值的Renyi熵,此时,Renyi熵可以消除局部极值,再通过局部优化方法对当前的局部最优解进行局部寻优,以找到全局最优解;在局部优化阶段,使用基于q→1时的Renyi熵的归一化互信息测度作为目标函数。实验结果表明:相对于归一化互信息图像配准算法,基于Renyi熵的互信息配准算法有良好的配准效果,且提高了配准速度。     

基于互信息和随机优化的超光谱遥感图像配准

精确的谱间配准是从超光谱遥感图像中获取光谱信息的基本前提之一。而谱间配准的主要困难在于宽的成像光谱范围使波长间隔远的图像缺乏相似性, 超光谱图像本身海量的数据也限制了配准算法的复杂性。提出了一种结合互信息和随机优化技术的多分辨率配准方法。该方法采用互信息作为相似性测度, 能很好的适应超光谱图像光谱特征的变化; 二阶同步试探随机逼近(2SPSA )算法的应用, 解决了互信息的多变量优化问题; 通过一种具有平移和旋转不变性的小波分解实现算法的多分辨率形式, 能明显加快算法的收敛速度并保证搜索结果的全局最优性。实验结果表明该算法适用于配准波长范围很宽的超光谱图像, 并能达到子像素的配准精度。