基于相位相关法的SAR图像配准

图像配准是INSAR技术中关键的一环.可见光图像配准中的相位相关法,因为对噪声具有很高的稳健性,使用相当普遍.针对SAR图像特点,在相位相关法原有基础上,提出几点改进.特别是边缘模糊方面,从信号处理原理角度进行了深入的分析,并且在MATLAB环境下仿真得到验证.通过在原有相位相关法的基础上的几处改进,配准的速度和精度有很大提高,满足了INSAR对两幅SAR图象配准的精度要求,为INSAR下步的相位解缠提供了很好的基础.实验证明了该方法的有效性,可以作为INSAR中关键的一步.     

基于相位相关的小波域图像配准方法研究

小波变换是一种多尺度信号分析方法,近几年在图像处理领域受到广泛关注,它克服了傅立叶变换的固定分辨率的弱点,既可分析信号概貌,又可分析信号的细节。相位相关是一种频率域的图像配准参数估计方法,是利用傅立叶变换的平移、旋转等特性进行参数估计的。在研究多尺度小波分析和相位相关理论的基础上,提出基于小波系数的像素级相位相关图像配准方法：首先对待配准图像进行小波分解,获得低频小波系数后,再对小波系数应用相位相关进行配准参数估计。实验结果表明了该方法的可行性和有效性。     

基于改进SIFT的SAR图像配准方法

针对尺度不变特征变换(SIFT)配准方法在处理SAR图像时精度不高的问题,提出一种基于改进SIFT的精确配准方法。在提取关键点SIFT描述子及其邻域多尺度自卷积矩不变特征的基础上,利用基于典型相关分析的融合算法对SIFT与矩不变特征进行融合,形成新的关键点描述子,使用阈值实现粗匹配,并结合关键点的距离与邻域灰度相关性构建相似矩阵,采用奇异值分解方法精确确定匹配点对,求出仿射变换模型参数,从而完成图像配准。实验结果表明,该方法的配准结果优于SIFT方法,且配准精度达到亚像素级。     

基于直线Hough变换的图像配准方法

为了有效解决不同传感器、不同视角和不同时相条件的图像配准问题,提出了一种基于直线极坐标参数在Hough空间求解图像变换参数的图像配准算法。先提取图像中直线极坐标特征参数,形成匹配特征空间;然后在Hough空间逐步求解RST图像变换的旋转、尺度和平移参数;最后利用实际图像对算法的性能进行了分析与验证。实验结果表明,该方法不需进行复杂的匹配空间搜索,具有适应性强、配准精度高的优点。     

基于相位相关的图像配准算法

提出了一种新的基于相位相关的图像配准方法：首先在参考图像中心处截取一个小区域图像,然后在待配准图像中寻找一个同样大小的区域,使得在对数极坐标表示下,这两个小区域图像的互功率谱经傅里叶反变换后是一个二维脉冲信号。所要寻找的小区域中心点在待配准图像中的位置即为所要估计的平移参数,二维脉冲信号中脉冲的位置与缩放因子和旋转角度有关,由此而得到图像配准参数。实验结果表明该方法具有很好的配准效果。     

一种基于相位互相关平方和的图像配准算法

提出一种存在大刚性变换的两图像配准算法.算法直接构造一个关于旋转角的表示配准程度的函数,该函数来自于两图像的Radon变换之间的相位互相关的平方和,取最大的坐标即为对旋转角的估计.实验比较该算法和基于双谱的算法,结果表明本文算法在抗杂波、噪声方面效果更好,可以鲁棒、精确地估计两图像存在的任意旋转及中等程度的平移.     

局部相位相关用于图像亚像素级配准技术研究

提出了一种基于局部相位相关的高效和鲁棒的亚像素级图像配准方法。通过传统的相位相关算法估计出初始平移参数后,在初始位置的引导下对互相关功率谱进行上采样矩阵Fourier变换,实现了图像局部相位相关,得到图像间亚像素级平移参数。实验结果表明,算法配准精度较高,且对随机噪声和光照变化具有较强的鲁棒性。     

基于相位相关与Keren算法的图像配准

提出了一个由粗到精的图像配准算法,它是基于相位相关法和Keren算法的两步实现法,即利用相位相关法完成大旋转角度及大平移的粗略估计,根据估计结果补偿后再应用Keren算法进行精细估计.该算法结合了相位相关法在大旋转角度大平移和Keren算法在小旋转角度小平移估计上的长处,且避开了各自的局限性及不足.仿真实验结果表明,该算法在大旋转角度大平移情形下仍可以获得高精度亚像素估计结果.     

基于频域相位相关的自适应光学图像配准算法

自适应光学图像观测过程中,望远镜的机械抖动会使得各帧图像之间产生位移。直接对这些图像进行多帧复原,复原结果不佳。针对这一问题,结合自适应光学图像的特性,通过理论推导,提出了基于频域相位相关的自适应光学图像配准算法。算法通过计算配准图像间频域互功率谱并利用二维脉冲的位置解决自适应光学图像之间的配准问题。最后,利用仿真图像以及真实自适应光学图像进行验证,证明了算法的有效性,配准后的多帧复原图像质量有大幅提升。     

基于改进相位相关与特征点配准的多图拼接算法

针对拼接过程易受图像采集时曝光、尺度变化、旋转、环境噪声、光照等因素的影响,以及多图手动排序出错率高、耗时长等问题,提出了一种基于改进相位相关与特征点配准的多图拼接算法。首先,基于对数极坐标变换的改进相位相关算法来计算缩放、旋转和平移参数,根据冲激函数峰值实现多图自动排序;接着,在重叠位置提取Harris角点,改进的Ransac算法精确提纯匹配点对,优化变换矩阵以完成拼接;最后,通过利用NSCT变换算法多尺度分解低频、高频子带来制定融合策略,从而解决接缝明显的问题。实验结果表明,新算法 建立的模型参数准确且高效,拼接融合效果过渡自然,能较好地解决复杂环境及乱序图像的拼接问题。     

Phase Correlation Based Iris Image Registration Model

Iris recognition is one of the most reliable personal identification methods. In iris recognition systems, image registration is an important component. Accurately registering iris images leads to higher recognition rate for an iris recognition system. This paper proposes a phase correlation based method for iris image registration with sub-pixel accuracy. Compared with existing methods, it is insensitive to image intensity and can compensate to a certain extent the non-linear iris deformation caused by pupil movement. Experimental results show that the proposed algorithm has an encouraging performance.     

基于SIFT特征的遥感图像配准方法研究与实现

讨论了基于SIFT特征的遥感图像配准方法,重点介绍了基于特征点提取的算法描述以及针对基于特征点的遥感图像配准算法流程,并通过实验进行了验证。     

亚像素级图像配准算法研究

在很多应用领域,要求图像配准的精度达到亚像素级。对现有的亚像素级图像配准算法进行了分类,介绍了几种最主要的亚像素级精度的配准方法,包括基于插值的方法、扩展的相位相关法、解最优化问题法,并对这些算法的思路、性能特点和最新进展进行了综述。然后从几个评价标准对各种算法进行了比较,分析了各自影响性能的因素和性能提升的空间。最后对未来的发展趋势进行了展望。     

基于多分辨率技术的快速全景图图像匹配算法

为了对全景图像进行快速拼接和准确匹配，提出了一种新的基于多分辨率技术，利用相邻图像之间的颜色和边缘信息进行图像拼接的算法。目前应用于全景图制作的图像匹配算法通常要求拍摄时，相机要绕一垂直转轴（如三角架）做水平转动，同时不仅要求拍摄出的相邻图像有较多的重叠部分，而且相邻图像的光照差别不能太大，而新算法则避免了上述的对图像获取条件和图像质量的严格限制。因为该算法受相邻图像间光照强度变换和由镜头带来的图像形变的影响较小，所以在图像匹配实验中，该算法对各种条件下获取的图片都表现出很好的鲁棒性。实验结果表明，该算法在降低计算复杂度的同时，还有效地克服了由图像形变和不同光照条件所带来的图像的拼接困难。     

基于小波尺度相关的图像清晰度判别方法①

为提高图像清晰度判别函数的单峰性和抗噪性,提出了一种基于小波变换尺度相关的清晰度判别方法。该方法利用信号的小波系数幅值随尺度增大而增大,噪声的小波系数幅值随尺度增大而减小的特性,取相邻尺度间小波系数乘积构造清晰度判别函数,实现了增强信号抑制噪声的目的。通过CCD采集的图像数据对该方法与传统方法进行对比实验,结果表明提出方法具有较好的单峰性和较强的抗噪性,能够准确地评价数字图像聚焦程度。     

快速区域互相关InSAR图像配准方法

在分析复图像干涉相位对快速互相关算法配准精度影响的基础上,提出了一种快速区域互相关InSAR图像配准方法。该方法对图像的幅度谱进行区域相关操作,获得干涉相位空间角频率的粗估计,并对主图像进行干涉相位补偿。该算法通过上述步骤消除干涉相位变化对算法的影响实现了高精度配准。在仿真实验和实测实验中,通过与传统的快速区域互相关算法及最大频谱法进行对比,验证了本文算法的稳健性与有效性。     

一种遥感图像的配准方法

综合利用、处理多源遥感图像数据理论与方法的需求越来越多,其中配准是使用遥感图像中重要的预处理步骤.SIFT算法首先在尺度空间进行特征检测,并确定特征点的位置和特征点所处的尺度,然后使用特征点邻域梯度的主方向作为该特征点的方向特征.然后使用RANSAC算法剔除误匹配点,使用最小二乘法拟合图像的变换函数.试验证明了SIFT...     

基于解析小波的平移鲁棒图像配准方法

为提高基于小波的配准算法对于像平移的鲁棒性,研究和分析图像平移影响此类配准算法的机理,推导小波子带相关函数在各个尺度上的关系,指出相关函数的频谱混叠是造成配准算法受平移影响的原因,提出解析小波进行图像配准的方法,分析表明基于解析小波的配准算法对于图像平移是鲁棒的。通过实例仿真验证了分析的正确性。     

基于外部DEM的InSAR图像配准方法研究

雷达图像的配准是进行雷达干涉测量(SAR Interferometry, InSAR)处理的关键,为了保证干涉相位图或形变相位图反映真实地面特性,需要雷达图像之间亚像元级精度的配准。首先综述了已有的基于外部DEM的InSAR图像配准方法的思路及其不足之处,并提出了一种全新的思路:以图像之间的相干性作为目标函数,利用搜索的方法实现了雷达成像方位向和距离向的最优时间常数的估计,从而实现雷达图像之间亚像元级配准;还进一步推导了数字高程模型(Digital Elevation Model, DEM)的误差对算法精度影响的一个更加严密的表示。结论表明,在利用精确轨道数据的情况下,美国航天飞机测地计划SRTM获得的地形数据的精度可以满足精确雷达图像配准的要求。结果表明,利用基于外部DEM算法配准雷达图像在山区和大的时间基线情况下要优于常规相干多项式配准方法,理论上可以达到百分之一个像素的配准精度。