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月球CCD影像的快速匹配算法 总被引:3,自引:1,他引:2
影像匹配是基于CCD数据获得月球高程数据的基础和关键。研究了月球CCD影像的小波金字塔分层匹配算法。利用小波分析的多分辨率特性,对CCD影像进行小波分解,构造了金字塔顶层影像误匹配剔除策略及金字塔底层影像匹配点的快速搜索策略,实现了自粗尺度到细尺度的匹配算法。该算法通过减少非同名像点的匹配时间和搜索时间,大大降低了运算量,从而提高了匹配效率和配准精度。实验结果表明,该算法在匹配正确率和匹配效率方面都获得了很好的效果。 相似文献
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《红外技术》2018,(2):146-150
本文面向灾害应急的无人机遥感影像快速拼接融合算法的研究,满足灾害应急对灾情影像数据时效性的需求。为研究算法的融合改进对无人机近红外遥感影像精度的提升问题,利用SURF计算效率高和MSERS能够提取完全仿射不变区域特征的特点,提出了无人机遥感影像特征提取与匹配的方法,该方法是基于SURF融合特征,在影像和尺度空间均具有稳定性且具有多尺度仿射不变的可靠性。并对MS-MSERS、MSERS+SIFT、MSERS+SURF三种算法进行配准效果验证。结果表明:MSERS+SURF的匹配正确率优于其他两种算法。该算法实现了MSERS的多尺度检测及拼接效率成果较好的平衡。 相似文献
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多源遥感影像高精度自动配准方法研究 总被引:1,自引:0,他引:1
针对遥感影像本身存在纹理差异,特征点提取不均匀的自动配准问题,提出了一种新的多源遥感影像高精度自动配准方法。首先,对Harris算子进行了改进,使其提取特征点覆盖范围更广;然后,对影像进行分块处理,对每块用文章改进的Harris算子进行特征点提取,并采用分块迭代剔除策略,保证了特征点在整幅影像中的均匀分布和非冗余分布;其次提出了金字塔-双向-最小二乘多匹配算法进行影像匹配,完成了最终同名点选取;最后利用小三角形面元TIN对影像进行了精确纠正。实验结果表明本文方法获取同名点均匀合理,能够更好地实现多源遥感影像的高精度配准,具有一定实际意义。 相似文献
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本文基于改进Harris角点检测算法,对遥感影像匹配采用优化的Harris算子方法进行了研究.根据高分辨率遥感影像特点,提出了一种新型的影像匹配方法,其中充分融合了SIFT描述符和Harris算法.结果显示,该影像匹配方法能够得到高分辨率遥感影像匹配效果,并且与传统方法相比其还具有旋转不变性特征.本文算法在提高匹配速度的同时,匹配精度只发生了较小的降低.相对于基于SIFT的匹配方法,本文匹配方法在特征点匹配上耗时较少,匹配精度比SIFT匹配方法提高了4.18个百分点. 相似文献
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文章提出一种小波神经网络的遥感图像融合算法,在特征级对遥感信息进行融合.并针对小波网络的“维数灾”问题,通过采用改进的遗传算法对时频相位点进行优化选择,从而确定小波网络的隐层节点数目乃至整个小波网络.仿真结果表明利用该方法设计的小波网络具有网络结构小、收敛速度快的优点,证明了该方法在处理遥感信息上优于经典算法. 相似文献
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高分辨率遥感影像感兴趣区域快速检测 总被引:5,自引:3,他引:2
传统高分辨率遥感影像感兴趣区域的检测方法通常要利用先验知识库对整幅影像进行全局分析与搜索,具有很高计算复杂度。从人眼视觉特性出发,提出一种新的高分辨率遥感影像感兴趣区域快速检测算法。基于视觉关注模型对高分辨率遥感影像进行空间降维,确定视觉关注焦点;根据关注焦点位置在原始遥感影像中描述出相应的感兴趣区域。实验结果表明,新方法不仅具有较低计算复杂度,而且有效避免了影像分割、特征检测等计算复杂度较高的全图搜索方法,提高了高分辨率遥感影像感兴趣区域的检测效率。 相似文献
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基于小波分解的塔式快速图像匹配算法 总被引:1,自引:0,他引:1
文章利用小波分析的多分辨率特性,构建了小波金字塔上的快速图像匹配算法。首先对低分辨率的图像进行匹配操作,然后逐级上推,最终实现全分辨率下的图像匹配。实验结果表明该算法可以减少计算量、显著提高匹配效率。 相似文献
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基于小波变换的图像融合技术研究 总被引:2,自引:0,他引:2
基于小波变换的融合算法形成了多分辨率融合算法的一个新的有用框架。由于人类视觉只对亮度信号的局部对比度敏感,提出了小波对比度的概念。图像经小波多分辨率分解后,依照小波对比度,定义变换系数邻域活性和系数匹配程度测度,按照系数匹配程度加权系数形成融合图像。将小波多分辨率分解和人类视觉对局部对比度敏感的特性优雅地结合在一起。 相似文献
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基于二代curvelet与wavelet变换的自适应图像融合 总被引:1,自引:0,他引:1
针对同一场景红外图像与可见光图像的融合问题,提出了一种基于二代curvelet与wavelet变换的自适应图像融合算法。首先对源图像进行快速离散curvelet变换,得到不同尺度与方向下的粗尺度系数和细尺度系数;根据红外图像与可见光图像的不同物理特性以及人类视觉系统特性,对不同尺度与方向下的粗尺度系数和细尺度系数采用基于离散小波变换的图像融合方法,在小波域中,对低频系数采用基于红外图像与可见光图像的不同物理特性的自适应融合规则,对高频系数采用基于邻域方向对比度与局部区域匹配度相结合的自适应融合规则,然后进行小波逆变换得到融合的curvelet系数;最后,进行快速离散curvelet逆变换得到融合图像。实验结果表明,该方法能够更加有效、准确地提取图像中的特征,是一种有效可行的图像融合算法。 相似文献
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A NEW IMAGE REGISTRATION METHOD FOR GREY IMAGES 总被引:1,自引:0,他引:1
NieXuan ZhaoRongchun JiangZetao 《电子科学学刊(英文版)》2004,21(5):426-431
The proposed algorithm relies on a group of new formulas for calculating tangent slope so as to address angle feature of edge curves of image. It can utilize tangent angle features to estimate automatically and fully the rotation parameters of geometric transform and enable rough matching of images with huge rotation difference. After angle compensation, it can search for matching point sets by correlation criterion, then calculate parameters of affine transform, enable higher-precision emendation of rotation and transferring. Finally, it fulfills precise matching for images with relax-tense iteration method. Compared with the registration approach based on wavelet direction-angle features, the matching algorithm with tangent feature of image edge is more robust and realizes precise registration of various images. Furthermore, it is also helpful in graphics matching. 相似文献
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《Signal Processing: Image Communication》2007,22(5):448-465
Motion estimation and compensation in wavelet domain have received much attention recently. To overcome the inefficiency of motion estimation in critically sampled wavelet domain, the low-band-shift (LBS) method and the complete-to-overcomplete discrete wavelet transform (CODWT) method are proposed for motion estimation in shift-invariant wavelet domain. However, a major disadvantage of these methods is the computational complexity. Although the CODWT method has reduced the computational complexity by skipping the inverse wavelet transform and making the direct link between the critically sampled subbands and the shift-invariant subbands, the full search algorithm (FSA) increases it. In this paper, we proposed two fast multiresolution motion estimation algorithms in shift-invariant wavelet domain: one is the wavelet matching error characteristic based partial distortion search (WMEC-PDS) algorithm, which improves computational efficiency of conventional partial distortion search algorithms while keeping the same estimate accuracy as the FSA; another is the anisotropic double cross search (ADCS) algorithm using multiresolution-spatio-temporal context, which provides a significantly computational load reduction while only introducing negligible distortion compared with the FSA. Due to the multiresolution nature, both the proposed approaches can be applied to wavelet-based scalable video coding. Experimental results show the superiority of the proposed fast motion estimation algorithms against other fast algorithms in terms of speed-up and quality. 相似文献