一种新的粒子群优化的图像匹配算法

针对粒子群算法在图像匹配中易陷入局部最优、搜索速度慢以及匹配精度不高的问题,提出一种新的粒子群优化的图像匹配算法。首先,以改进的非线性惯性权重对粒子群算法进行优化,以此来平衡粒子在全局和局部的搜索能力;其次,提出添加动态扰动项对速度进行扰动,避免粒子在算法后期速度停滞为零而陷入局部最优。仿真结果表明,该算法提高了粒子的全局搜索能力和收敛精度,有效防止早熟现象,与基于标准的PSO图像匹配算法相比,所提算法具有收敛速度快、鲁棒性好以及匹配精度高的特点。     

基于特征点的快速匹配算法

为了实现快速、高精度的图像匹配,将基于灰度的图像匹配技术与基于特征的图像匹配技术相结合.定义了一种灰度值特征.并提出一种基于图像灰度值特征点的快速匹配搜索算法.该算法利用得出的灰度值特征点作为搜索依据,改变了传统匹配方法遍历性质的搜索策略.由于特征点的选取对噪声和灰度值的线性变化具有一定的"免疫性".因此对灰度值不均匀的图像匹配问题同样适用.该算法在大大提高匹配速度的同时兼顾了匹配精度,实现了高效率、高精度的图像匹配.通过实验,证实了该算法的快速性和准确性.     

一种基于序贯相似性检测算法(SSDA)的加速算法

序贯相似性检测算法（SSDA）是针对传统模板匹配算法提出的一种高效的图像匹配算法．在该算法中引进了阈值，即模板与其覆盖下的搜索子图的像素差值的上限值．提出的基于SSDA的加速算法，是在此基础上．引入了模板与其覆盖下的搜索子图的像素差值的最低门限值．如果该最低门限值超过了阈值．则可以跳过该搜索子图．实验证明：该算法比传统的SSDA算法在速度上有所提高．     

基于归一化互相关系数的图像匹配的连续消算法

归一化互相关系数因其对信号强度线性变化不敏感以及在匹配精度方面的优点．在恶劣环境图像匹配方面有较广泛的应用。文章提出了一种在图像匹配中，采用归一化互相关系数作为匹配准则时的快速穷尽搜索算法。基本思想是在搜索窗口中利用连续消除搜索点来降低匹配的计算量。实验结果表明．该算法在获得和穷尽搜索算法相同性能的情况下提高了20-30倍左右的速度。     

改进HD距离和遗传算法的图像匹配研究

针对高分辨力图像匹配点难于确定且运算量大的问题,提出一种加权Hausdorff(HD)距离和多策略并行遗传算法相结合的图像匹配算法.算法采用概率加权Hausdorff距离,减少噪声、出格点等对匹配的影响,并利用多策略并行遗传算法的并行处理能力对概率加权Hausdorff距离进行寻优,提高匹配速度.试验结果表明,该算法对...     

基于视频的车速检测算法研究

对视频图像处理中车辆速度检测所涉及的摄像机标定和基于图像匹配的测速算法进行了研究.首先经几何推导得出二维标定算法,得到一个精度满足需要、计算量小的标定算法.然后在图像匹配的基础上,将虚拟线圈和图像匹配算法结合起来,得到匹配前后车辆绝对像素位置.经实地验证,能够比较准确地检测出车辆经过时的瞬时速度,满足实际应用的要求.     

一种图像相关匹配算法的改进及实现

序贯相似性检测算法(SSDA)是针对传统模板匹配算法提出的一种高效的图像匹配算法,对SSDA算法进行改进,利用序列来代替固定阈值,采用隔点采样以及粗匹配和精匹配相结合,进一步提高了计算效率。并在此基础上,采用Visual C++6.0对该算法进行了编程实现。实验证明,该算法比传统的SSDA算法计算速度更快、匹配误差更小。     

最大互信息在模版匹配中的应用

自动目标识别是进行精确打击的关键技术,其主要实现方法是图像匹配.为提高自动目标识别中图像匹配的精度和速度,提出一种基于最大互信息的快速图像匹配算法.根据定义的图像匹配相似度量,利用灰度信息进行模板匹配,并应用分离图像信息贫乏区的方法提高了算法的图像匹配性能.仿真结果表明,所提方法可有效提高红外图像匹配的实时性和正确性.     

新型激光成像雷达图像匹配处理机的设计与实现

激光成像雷达是一种新型成像雷达,图像匹配处理机的使用是该雷达导航应用的先决务件之一。对激光成像雷达的图像匹配处理机进行分析,再进行设计。采用以高速DSP为主处理器,以大规模FPGA为处理器的图像匹配处理机的硬件方案。该方案计算能力强大且可扩展性强,通信接口多样可靠,算法软件实现可灵活修改。实验结果表明,该系统具有高实时性、高数据吞吐率、高可靠性、结构灵活的特点．为激光成像雷达在图像匹配导航中的应用研究提供了强大的处理平台。     

最大互信息在模版匹配中的应用

自动目标识别是进行精确打击的关键技术,其主要实现方法是图像匹配。为提高自动目标识别中图像匹配的精度和速度,提出一种基于最大互信息的快速图像匹配算法。根据定义的图像匹配相似度量,利用灰度信息进行模板匹配,并应用分离图像信息贫乏区的方法提高了算法的图像匹配性能。仿真结果表明,所提方法可有效提高红外图像匹配的实时性和正确性。     

SSDA的改进算法

针对传统相关匹配算法不能满足实时性的缺点,通过分析红外图像目标的特点,提出一种改进的SSDA算法,充分利用图像的边缘特征和灰度信息,在没有降低匹配精度的情况下减少了计算量,单调递减阈值序列的使用,进一步提高了算法的速度.     

自适应阈值SSDA图像匹配拼接算法的研究

传统的模板匹配算法计算量大，匹配速度慢。序贯相似性检测算法SSDA虽可以减少计算量，但其固定阈值的合适选取存在很大的困难。针对这种情况，提出了一种自适应阈值的序贯相似性检测图像匹配拼接算法。选定阈值初值后，在后续匹配计算中不断自适应更新，遵循超过当前阈值就不再匹配计算的原则，寻尽可能的减少计算量，找最佳匹配点的位置。实例表明，这种算法速度快，匹配准确，图像匹配拼接效果好。     

基于遗传算法的快速图像相关匹配

采用遗传算法研究了图像相关匹配问题,提出了快速图像相关匹配算法在最优匹配的前提下,其计算量较ＳＳＤＡ算法降低了一个数量级以上;可以采用ＮＰＲＯＤ匹配准则,改善在低图像对比度条件下的匹配精度;该算法每帧图像匹配计算时间基本恒定,便于工程应用。     

改进匹配算法在LED粘片设备图像识别中的应用

在全自动LED粘片设备中,为了实时快速精确地识别出LED芯片,提出了一种新的金字塔-序贯相似性检测匹配算法,有机地结合了金字塔算法的快速性和序贯相似性检测匹配算法精确性的优点.该算法先采用金字塔算法对目标图像进行分层搜索,呈几何级的减少匹配次数,提高效率,然后用序贯相似性检测匹配算法在很小的区域内进行精匹配,达到准确定位的目的.目前,该算法已在VC 编程环境中编程实现,并在样机上得到应用,达到了工业应用的目的.     

基于图像边缘特征的SSDA算法

从红外图像的特点出发,通过对SSDA算法(序列相似性检测算法)的分析研究,以及对图像边缘检测算子-Canny算子的研究,提出了一种基于图像边缘特征的快速SSDA算法.该算法充分利用了图像的边缘特征和灰度信息,实验证明该算法有很好的实时性和精确度.     

遥感图像匹配算法比较研究及实验仿真

文中简要介绍了遥感图像的匹配原理,然后分别介绍了基于灰度和特征的图像匹配算法在遥感图像匹配不同场景中的应用。最后,用C++实现了4种遥感数字图像匹配算法的仿真实验,并进行了对比研究,综合评价得出,基于序贯性相似检测匹配(SSDA)的改进方法是一种适合广泛应用的方法。     

基于改进SIFT算法的多源遥感影像配准研究

提出了一种新的基于SIFT(scale invari-ant features transform)算法的遥感图像配准算法.首先用Harris角点检测法代替了传统SIFT算法中的图像特征检测方法,再采用SIFT算法中的特征描述对图像特征进行描述,最后在参考图像上确定搜索范围,利用两幅图像之间的相关系数建立一对一的匹配关...     

基于离线标定的全景视频快速拼接算法设计

针对实际条码识别系统中全场景监控和传统图像拼接算法速度慢的问题,提出了一种基于离线标定的快速全景视频拼接算法。在实际应用中多台相机位置固定,采用离线标定计算出图像拼接的单应性矩阵,在实时拼接中直接加载该矩阵进行计算,从而省去了大量的特征提取和配准时间。为了提高图像特征的配准精度,设计了一种改进的SIFT(Scale-Invariant Feature Transform)特征匹配算法。实验结果表明,该算法对比传统算法显著减少了错误特征匹配的影响,提高了图像拼接速度,具有更好的特征匹配效果。     

快速图像匹配相关系数算法及实现

最大归一互相关图像匹配算法是图像匹配中的常用算法,其关键是解算活动图与基准图间的相关系数。针对相关系数计算量大的特点,分析了FFT的基与FFT处理速度之间的关系以及基16FFT算法特点,提出用基16FFT算法计算相关系数,相关系数的处理时间大幅减小;同时针对高基蝶形单元设计复杂、使用不灵活等特点,提出采用级连思想实现主基16蝶形单元,使处理器的设计复杂度降低。实验证明,将主基16FFT处理器用于相关系数的计算中,使最大归一互相关图像匹配处理速度达到国际领先水平。