基于边缘正则化小波描述的多传感器图像自动配准研究

本文提出了一种新的基于边缘的多传感器图像的自动配准方法,在本方法中,首先提出了一种基于正则化小波描述子的边缘描述方法,这种正则化小波描述子具有平移、旋转、尺度不变性;其次,在边缘匹配算法上,根据最小距离分类器原则提出了边缘匹配判据,并提出了一种基于小波系数域的快速边缘匹配算法,且进行算法复杂性分析;最后,从匹配成功的边缘中抽取匹配控制点并采用一致性检验方法来去除错误匹配点。讨论了图像变换模型与基于最小均方根误差准则的图像变换参数估计。该算法匹配精度高、运算速度快。实验结果验证了这种方法的有效性与实用性。     

基于相位一致性的异源图像匹配方法

异源图像由于亮度和对比度差异较大,采用基于灰度和梯度信息的局部特征匹配方法匹配正确率较低。针对该问题,提出一种基于相位一致性和梯度方向直方图的异源图像匹配方法。该方法首先采用具有亮度和对比度不变性的相位一致性方法提取异源图像特征点和边缘图像,并以特征点为中心,选取100×100的边缘图像作为特征区域,统计梯度方向直方图,生成64维特征描述符;然后,选用归一化相关函数作为匹配测度,采用双点匹配方法选取一个特征点的两个较优的候选匹配点,并采用RANSAC方法进行匹配点提纯;最后,基于局部归一化互信息方法和最优化方法进行匹配点精确定位,提高匹配精度。实验结果表明,该方法在可见光、近红外、中波红外和长波红外等异源图像匹配中具有较好的匹配性能,平均匹配正确率高达88%,是SURF匹配方法的3.4倍。     

基于多阈值归一化分割的模糊图像边缘分割算法

模糊图像边缘的像素特征较为复杂,一般需要采用多个阈值作为分隔约束条件的方法来进行图像边缘分割,但是该方法存在诸如多阈值无法形成统一标准、边缘提取过程需要多次校对,以及效率较低等缺点.提出一种基于多阈值归一化分割的模糊图像边缘分割算法,通过设计超像素网格对模糊图像边缘特征的像素进行匹配,分析模糊图像的反调张量信息,并根据不同张量信息对多阈值进行归一化,以及采用灰度窗口相关系数匹配方法,将获得的多阈值归一化结果分别覆盖图中的单一目标对象,以实现模糊图像的边缘分割.实验表明,利用该算法进行模糊图像边缘分割能较好地获取图像的边缘细节特征,使得边缘具有更好的连线段连通性和宽度一致性.     

基于边缘图像和SURF特征的可见光与红外图像的匹配算法

利用灰度信息对可见光与红外图像进行匹配时,其效果受两类图像间灰度分布差异的影响。结合这两类图像的特征,提出了一种基于边缘图像和SURF(Speed-Up Robust Feature)特征的图像匹配方法。首先采用改进的三次B样条分别对两幅源图像进行边缘提取;然后利用SURF算法在边缘图像上进行特征点检测;再通过最近邻次近邻比值法对特征点进行粗匹配,最后利用对极几何约束的RANSAC算法剔除误匹配点对,从而实现图像的匹配。实验结果表明,在正确匹配率方面本文算法明显优于Canny边缘提取和SURF的匹配方法,具有一定的有效性。     

基于遗传算法的多小波自适应去噪方法研究

针对噪声在多小波分解后的尺度性以及图像本身的特性,提出了一种基于遗传算法的多小波自适应去噪算法,该方法能通过遗传算法自适应地寻求去噪后图像的最小均方误差.实验结果表明,该算法优于传统算法,不仅能有效滤除图像的噪声,而且能较好地保留图像的边缘信息,具有更加理想的去噪效果.     

一种基于Zemike矩和稳态遗传算法的遥感图像匹配方法

该文提出了一种基于稳态遗传算法和Zernike矩的遥感图像匹配方法。将稳态遗传算法快速而有效的全局寻优特点应用于遥感图像的匹配定位。考虑到旋转畸变,采用遥感图像的Zernike矩作为相似性量度,实现遥感图像的匹配。实验结果表明,该算法可以克服图像的旋转畸变,在保证一定的匹配精度下,具有较高的匹配效率。     

基于图像处理的车牌识别系统的研究

基于数字图像处理,开发了一套车牌识别系统。在对车牌图像预处理后,采用投影法对车牌图像定位,在采用Canny边缘检测方法对图像二值化的基础上,采用模板匹配法对车牌图像中的字符进行识别。结果表明,该系统合理可行。     

基于行程矢量连接原理的线段识别方法

针对传统的线段检测方法使线段宽度信息丢失且造成部分图形轮廓失真的问题，提出了一种基于行程矢量快速连接原理的线段检测方法。该方法采用四方向行程表示图像边缘点，依据同类行程的连通性建立前趋行程搜索模型，形成容忍断裂范围内的轮廓行程链；采用链表结构存储行程链首尾位置并动态清除无效链表结点，节省了内存开销；通过后续检验，合并满足规则的线段，并剔除虚假的候选线段，保证了线段信息的真实性和完整性。该方法通过构造行程链，将一段边缘线是否为直线段的问题简化为简单的共线性判断问题。实验结果表明，该方法实时性强，计算复杂度和空间复杂度小，抗噪声能力强，具有实用意义。     

图像多通道边缘信息辅助的快速立体匹配算法

提出一种基于图像边缘及色彩信息辅助的立体匹配算法.首先给出一种彩色边缘侦测算子来获取彩色图像边缘信息,利用基于归一化相关系数的极线立体匹配得到视差图像边缘像素的视差信息.然后利用已获取彩色图像对的边缘信息对双步骤动态规划匹配策略进行匹配指导,获取稠密视差图并进一步优化.实验表明,提出的算法能很好地降低图像对中强度接近物体的误匹配概率的同时,有效提高匹配算法的运行效率.     

多传感器图像的二次匹配算法

针对光学图像的多光谱、多传感器图像的自动配准,提出了一种基于边缘重心的多传感器图像二次匹配算法.首先,通过边缘检测和相应的后期链接处理,提取出较为完整的图像边缘;然后,根据图像边缘的链码相关以及区域不变矩策略,寻找匹配边缘,并对已匹配边缘的重心进行一致性检验获得控制点对;最后,采用最小二乘法估计图像粗匹配变换参数.在粗匹配的基础上,根据匹配后图像共有区域内边缘的主要方向和重心,再次对图像进行细匹配,修正匹配参数以提高匹配精度.多种遥感图像数据的配准实验和对比试验证实了该自动算法具有较高的可靠性和配准精度.     

融合图像灰度信息与边缘特征的快速匹配算法

基于灰度相关的图像匹配算法对光照变化敏感,且计算量大,效率低,而基于特征的图像匹配算法结构复杂且在很大程度上依赖于特征提取的质量。为此,本文提出了一种基于Sobel边缘特征和小波变换的递推多模板快速匹配算法。首先用Sobel算子提取边缘特征;然后用小波变换对图像进行多尺度分解;最后用本文提出的递推多模板快速算法仅对集中了图像主要信息量的低频部分进行互相关匹配。将该算法应用于基于ADSP-S201的图像制导系统中,实验表明,此算法在保证匹配准确度的同时完全能达到系统实时性要求。      

基于边缘特征的SAR图像与光学图像的匹配

提出了一种新的基于边缘特征的合成孔径雷达(SAR)图像与光学图像相匹配的算法，可用于无人飞行器的导航。首先针对SAR图像低信噪比的特定情况，提出了一种简单实用的线状特征提取方法。而后在提取边缘的基础上，采用改进的具有强抗干扰能力和容错能力的Hausdorff距离作为相似性准则进行图像匹配。在搜索策略上．采用遗传算法来加快搜索的速度。实验结果表明，这种算法匹配精度高，计算速度快。     

一种基于邻域支持准则的双层立体匹配算法

本文给出一种基于邻域支持准则的双层立体匹配算法，该算法以LOG边缘检测器输出的边缘点为匹配基元，利用图象相关特性和匹配相容性约束构成两层匹配系统．第一层以反映图象灰度统计特性的局部相关约束为准则．第二层以第一层输出为引导，从图象结构和视差相容方面寻求全局意义上的最佳匹配，从而使系统对复杂场景有较好的自适应性．实验结果表明，该算法结构简单，稳定可靠，具有处理复杂场景的能力．     

一种新的参数优化相关匹配方案

用一组可变参数表示目标的可变模板，结合目标图像的边缘信息和模板的边界信息，定义一边缘相关能量函数，利用外部惩函数法，建立相关切配问题的总目标函数，然后用改进的模拟退火（ＳＡ）算法求得最佳匹配位置。实验结果显示，这种方案具有良好的匹配效果和较大的应用价值。     

基于高斯滤波和AKAZE-LATCH的图像匹配算法

针对图像匹配中AKAZE(Accelerated-KAZE)算法匹配精度较低以及计算复杂等问题,提出了一种基于高斯滤波和AKAZE-LATCH(AKAZE-Learned Arrangements of Three Patch Codes)算法相融合的图像匹配算法。首先,对输入图像进行高斯滤波预处理,去除高斯噪声等连续性噪声,并且保留图像的边缘信息。然后通过LATCH算法为AKAZE算法构建高效的二进制描述子,再通过KNN(K Nearest Neighbors)算法得到对应的匹配对。最后结合USAC(Universal RANSAC)去除误匹配对方法进行再次筛选,得到最终的匹配结果。经实验对比,所设计的算法相较于AKAZE算法匹配精度更高,且具有良好的鲁棒性和可靠性,可用于多数复杂场景下的图像匹配。     

基于二维最大熵阈值分割的SIFT图像匹配算法

提出了一种基于二维灰度直方图最大熵阈值分割的SIFT图像特征匹配算法。与传统SIFT算法相比,该算法首先综合利用图像像素的灰度信息和邻域空间信息,生成图像二维灰度直方图,并基于此直方图的最大熵对图像进行阈值分割,然后检测分割后图像的DoG尺度空间局部极值,并以此作为特征点进行图像匹配。实验结果表明,基于所提出的匹配算法,可以有效降低图像背景噪声和边缘像素点对目标匹配的干扰,进而提高图像目标的匹配性能。     

利用自适应灰度形态学检测噪声图像边缘

传统的形态学边缘检测算法采用固定的结构元素时图像边缘进行提取,通用性不强.本文提出一种结构元素种类、滤波所使用的结构元素的尺寸郜白适应的图像边缘检测算法,该算法根据模板匹配方法,选样最优匹配的结构元素;针对不同浓度的噪声图像自适应选取结构元素的尺寸进行滤波,并进一步检测图像的边缘.仿真表明,该算法在不同噪声图像的边缘检...     

一种基于改进块匹配算法的运动车辆检测

针对传统块匹配算法计算量大、光照变化较敏感和实时性差的缺陷,本文对块匹配算法进行了相关研究,提出了改进算法。首先把两幅彩色图像转化为灰度图像,并通过概率松弛标记算法获得边缘图像,计算相邻两幅图像的差分图像得到运动区域,然后将差分图像与边缘检测图像相与得到运动区域的边缘信息,再进行匹配得到位移矢量场并对其进行矢量中值滤波,最后通过顺序区域增长将运动车辆分割出来。实验结果表明:本文方法相对于传统方法平均检测时间降低约58ms,而平均检测率提高了约6.7%。这种算法鲁棒性强、实时性好。