边缘视差连续性约束的航空影像特征线匹配算法

鉴于同一边缘线上像素的视差变化具有连续性的特点,本文提出边缘视差连续性约束的航空影像特征线匹配算法。该算法首先对左影像进行特征线提取,将Freeman链码跟踪得到的每条边缘特征线作为一个整体,利用相互连接直线段对其进行拟合。将拟合直线端点作为该特征线上的一组匹配基元,通过对其进行匹配实现该特征线的整体匹配。初始匹配过程中,综合利用核线约束、单应矩阵约束和灰度相似性约束对拟合直线的端点进行匹配。然后利用视差连续性约束对每条特征线上点的匹配结果进行检核及余点同名点构建,取得较好匹配结果。论文选取UCX和DMC三组数字航空影像进行特征线匹配实验,验证本文算法的有效性。      

重合度约束的近景影像直线匹配算法

针对目前近景影像中由于直线断裂或遮挡等干扰因素导致匹配的效果不理想,本文提出一种基于直线重合度相似性的近景影像直线匹配算法。该算法首先利用SIFT算子匹配同名点,并采用RANSAC算法对匹配结果进行优化,然后利用同名点计算仿射变换矩阵。通过仿射变换将左影像直线映射到右影像上,计算待匹配直线组线段的重合度,并对匹配结果进行优化,最终确定同名直线。实验证明,该算法原理简单,能够有效的避免繁琐计算,同时具有较好的鲁棒性,可以处理不同类型的近景影像数据。      

Delaunay三角网优化下的小面元遥感影像配准算法

针对遥感影像配准中控制点分布不均匀而影响配准精度的问题,论文提出三角网优化模型下的小面元遥感影像配准算法。首先利用RFM模型与DSM数据对其进行正射纠正;其次采用SIFT算子匹配特征点,通过RANSAC算法对其优化;同时设置影像边缘格网点,综合利用仿射变换、核线约束和灰度相似性约束匹配边缘格网点;构建初始Delaunay三角网,通过三角单元面积与角度双重约束优化三角网;最终通过扫描线填充算法实现小面元影像配准。多组实验结果表明该算法在遥感影像配准中的适用性和有效性,影像配准精度可达到亚像素级,使得存在地形起伏的遥感影像配准问题得到了有效解决。      

基于遗传算法的点模式匹配方法

点模式匹配是计算机视觉和模式识别领域中的一个重要问题.本文基于矩和不可约矩阵理论给出了仿射变换下的点模式匹配问题的一种新算法,并以仿射变换的匹配结果为初始代,从对极几何约束出发构造相似性度量,利用遗传算法实现了透视变换下的点模式匹配问题.理论分析和仿真实验表明这些算法是有效的.     

基于区域互信息的特征级多光谱图像配准

提出了一种基于点特征的多光谱图像配准方法.利用SUSAN算法提取角点特征,采用域互信息(RMI)作为相似性测度获取初始匹配特征点集;在精匹配阶段,首先计算初始匹配征点对的匹配强度和明确度,进行松弛迭代,得到匹配强度和明确度都较大的一一对应关系的特征点对,然后利用马氏距离的仿射不变性筛选出正确的点对,将不正确的点对从初始匹配特征点集中删除,重新进行松弛迭代,重复上面的步骤,直到筛选不出新的正确点对为止;获取了足够多的同名控制点后,用最小二乘法估计初始仿射变换参数并迭代修正.实验结果表明,算法可以达到亚像素级的配准精度.     

城市建筑立面三维"线-面"结构快速重建

本文提出一种有效的基于线段匹配与结构先验的城市建筑立面三维"线-面"结构快速重建算法.本文算法利用在当前图像中检测的初始线段将图像分割为互不重叠的区域,然后在点-线约束空间内对每个区域的竖直边进行匹配并通过全局多平面拟合的方式获取建筑初始主平面;在此基础上,利用结构先验(如共线、共面等)对图像中潜在线段匹配(或空间线段)进行推断与优化,进而获取每个区域对应的空间平面.实验结果表明,本文算法仅利用两幅图像即可重建以"线-面"形式表达的城市建筑立面完整结构,整体上具有较高的效率与精度.     

异步多特征红外与可见光图像匹配算法

针对红外与可见光图像特征点匹配的难题,提出了一种基于异步多特征的红外与可见光图像匹配算法。首先采用多尺度FAST －9角点检测算法进行特征点提取;而后,对提取的特征点构造主方向;再统计特征点邻域的梯度方向,构造一种类SIFT的特征点描述子;采用阈值宽松的最近邻匹配算法进行粗匹配;然后,提取特征点邻域边缘信息构造基于边缘的形状上下文描述子;最后采用相应的相似性度量算法对粗匹配结果进行提纯。实验结果表明,提出的算法对旋转、尺度、视角变换具有鲁棒性,且能够实现不同天候条件下的图像匹配,正确匹配率较SURF算法有明显提高。     

基于SIFT算法及三角形约束的SAR影像匹配方法

将三角形约束方法引入到合成孔径雷达(SAR)影像匹配中。利用尺度不变特征转换(SIFT)算子生成特征点;采用鲁棒性较好的随机抽样一致(RANSAC)算法剔除错误匹配点,得到更高精确度的同名点;最后利用SIFT算法得到的同名点建立Delaunay三角网。在同名相似三角网内,以三角形重心点作为内插的虚拟同名点,并对虚拟同名点进行归一化互相关(NCC)约束,剔除不满足阈值要求的虚拟同名点对,同时根据内插得到的虚拟同名点建立新的三角网,对三角网进行动态更新,用于获取更多虚拟同名点,直至满足匹配要求。实验结果表明,本文方法能够有效增加匹配特征点数量,提高雷达影像的匹配精确度。     

采用结构相似度和几何约束原理的影像误匹配剔除算法

针对影像匹配中存在误匹配点问题,提出了一种结构相似度(SSIM)理论的影像误匹配剔除算法,从亮度、对比度、结构三个方面建模得到一个相似性度量作为影像误匹配点剔除准则。该算法首先对匹配点邻域窗口计算其结构相似度,剔除结构相似度小于阈值的匹配点,然后对利用结构相似度理论难于剔除的误匹配点,再根据匹配点在影像空间几何分布特征来进一步进行剔除。通过与现有的基于RANSAC影像误匹配点剔除算法和基于灰度相关影像误匹配点剔除算法进行比较实验,结果表明本文算法能取得较好的误匹配点剔除效果,其综合性能优于其它两种误匹配点剔除算法,且时效性也较RANSAC算法好。      

直线特征立体匹配中的不确定性问题

直线特征断裂和提取不完整、过提取是直线特征提取结果中常见的不确定性问题,是影响直线特征立体匹配结果的关键因素。提出一种以边缘检测结果为依据定量描述这些不确定性的方法,依据已提取直线特征延长线附近边缘点分布,定义直线特征端点定位的概率密度函数,以单条直线特征的不确定性描述为基础,计算断裂直线特征编组假设的可靠性测度,进而计算用于衡量立体图像中任意两条直线特征匹配假设可靠性的核线约束测度和灰度相似性测度。应用真实遥感立体图像,对比已有方法,结果证明了本文方法能够有效提高直线特征匹配结果对于两类直线特征提取不确定性问题的抑制能力。      

基于特征的遥感图像自动配准算法

面向光学图像的多时相、多光谱、多传感器图像的自动配准,本文描述一个基于特征的高精度图像配准算法.它以点映射配准技术为基础,处理具有全局仿射几何失真的图像配准问题.首先,通过边缘检测和相应的后处理提取封闭边界;其次,根据边界链码相关和区域不变矩匹配策略建立边界的对应,并对对应重心即匹配点对进行一致性检测获得基元控制点;最后,估计初始变换参数,并通过显著点片的相关匹配来增加控制点个数,迭代修正变换参数以提高配准精度.多种遥感图像数据的配准实验和对比试验证实了的自动算法具有较高的可靠性和配准精度.     

A Sub-pixel Disparity Refinement Algorithm Based on Lagrange Interp olation

A sub-pixel disparity refinement algorithm based on Lagrange interpolation is proposed to calculate the sub-pixel disparity and the elevation of the target con-struction on the remote sensing image. The accurate in-teger matching feature points are obtained by improved affine scale invariant feature transform. A series of inter-polation samples can be estimated through the three times magnification results of each feature matching point and its close neighbor pixels. The final sub-pixel deviation can be calculated by the interpolation samples. Experiment re-sults show that a more accurate elevation information can be obtained on the remote sensing image with corrective epipolar line, and an accurate sub-pixel disparity result can be estimated without the epipolar line constraint as well.     

Automatic registration and alignment on a template of cardiacstress and rest reoriented SPECT images

Single photon emission computed tomography (SPECT) imaging with ²⁰¹Tl or ^99mTc agent is used to assess the location or the extent of myocardial infarction or ischemia. A method is proposed to decrease the effect of operator variability in the visual or quantitative interpretation of scintigraphic myocardial perfusion studies. To effect this, the patient's myocardial images (target cases) are registered automatically over a template image, utilizing a nonrigid transformation. The intermediate steps are: 1) Extraction of feature points in both stress and rest three-dimensional (3-D) images. The images are resampled in a polar geometry to detect edge points, which in turn are filtered by the use of a priori constraints. The remaining feature points are assumed to be points on the edges of the left ventricular myocardium. 2) Registration of stress and rest images with a global affine transformation. The matching method is an adaptation of the iterative closest point algorithm. 3) Registration and morphological matching of both stress and rest images on a template using a nonrigid local spline transformation following a global affine transformation. 4) Resampling of both stress and rest images in the geometry of the template. Optimization of the method was performed on a database of 40 pairs of stress and rest images selected to obtain a wide variation of images and abnormalities. Further testing was performed on 250 cases selected from the same database on the basis of the availability of angiographic results and patient stratification     

一种仿射不变的直线描述子与直线匹配

从图像中提取的直线常出现不完整、端点位置不准确等问题,针对这些问题造成的直线匹配难点,本文提出了一种仿射不变的直线描述子.首先将待匹配直线离散为对应点的集合,将直线描述转化为点的描述,避免了直线不完整造成的支撑区域大小不一致的问题;然后结合直线的方向和长度,定义点描述子的主方向和尺度,通过统计离散点集的局部邻域的梯度信息使描述子具有仿射不变性.为了提高直线匹配速度,在进行直线描述之前,本文采用了极线约束精简了待匹配直线集合,再利用最近邻距离比准则对直线精确匹配.实验结果表明本文提出的直线描述子在仿射、亮度、视点、遮挡等变化条件下具有精确的匹配性能.     

基于空间变换迭代的SIFT特征图像匹配算法

SIFT（Scale Invariant Feature Transform）特征由于具有旋转、平移和尺度不变性在图像匹配中得到了广泛的应用。但直接运用SIFT特征进行匹配,存在两个问题:易受匹配参数的影响,出现较多的错漏匹配现象;只适用于相似变换情况下的图像匹配,对于高维的仿射变换情况则难以奏效,而在实际图像匹配中这种情况更为常见。针对以上问题,提出了一种空间变换迭代的SIFT特征图像匹配方法。把SIFT特征点集匹配转化为SIFT特征向量与点集的几何分布信息相关的函数最优化求解问题,通过在确定性退火框架下,迭代求解空间仿射变换与点集匹配对应关系,最终得到最优的SIFT特征点匹配关系。仿真实验表明:在较大仿射变换情况下该方法仍能实现图像SIFT特征点集的正确匹配。     

基于特征数不变量的插针特征点匹配算法研究

针对电连接器插针匹配过程中特征点存在的近似对称以及在不同图像间存在大角度旋转变换的问题,提出了一种基于六点特征数不变量的特征点匹配算法。将特征点分为凸包与内点两部分,利用凸包上的点在射影变换中排列顺序的不变性实现了凸包匹配,利用以凸包特征点为基准的内点特征向量的相似性实现了内点匹配。实验结果证明,提出的算法能够很好地实现对插针特征点的匹配,具有一定的鲁棒性。