图像配准中基于最大熵的模板选取算法研究

图像配准是对多幅相关图像匹配与融合,其中匹配特征空间的选择是图像配准的基础,直接关系着最终的配准效果.为此针对空域相关配准,提出一种基于最大熵的模板选取算法,首先计算候选匹配模板平滑直方图的信息熵,选择熵值最大的图像块作为配准模板,再对搜索空间计算相似性测度得到最佳配准.通过大量抗干扰仿真试验证明,算法鲁棒性很好.     

一种CSS-SIFT复合图像配准算法

针对SIFT算法的图像配准耗时长的问题,提出一种CSS-SIFT复合图像配准算法。CSS-SIFT算法首先使用CSS算法检测图像特征,然后,使用优化的SIFT算法生成并降维图像特征描述子,最后,使用基于欧式距离和曼哈顿距离的优化双向匹配算法对图像特征进行匹配。仿真实验条件是通过计算机中仿真软件进行仿真实验,统计图像特征数目、匹配数目、正确匹配数目、配准准确率、配准时间与配准时间下降率共6个指标数据,统计结果表明,CSS-SIFT算法在图像配准准确度方面与传统SIFT算法、传统SURF算法、Forstern-SIFT算法、Harris-SIFT算法、Trajkovic-SIFT算法相当,但在图像配准耗时方面分别降低了58.45%、10.68%、14.84%、16.21%与4.63%,为图像配准提供了一种解决方案。     

基于交叉累计剩余熵的多光谱图像配准方法

针对传统互信息图像配准容易产生局部极值的问题,提出将双边滤波器和交叉累计剩余熵结合作为匹配算法,进行多光谱图像的配准。在这种配准算法中,首先针对多光谱图像特点,提出基于概率密度的双边滤波器边缘提取方法,其次采用交叉累计剩余熵代替互信息作为测度函数将参考图像与待匹配图像的边缘进行匹配。双边滤波器的特性是去噪保边,而累计剩余熵比香农熵更具一般性,且该函数可以有效地避免局部极值,去除噪声。实验证明,该方法鲁棒性好,配准效果明显。     

基于大地直角坐标系的多平台多目标空间配准算法研究

在时间配准的基础上对多平台多目标的空间配准算法进行了研究，提出了一种基于大地直角坐标系的空间配准算法．该算法是利用测地坐标转换将局部直角坐标系的测量数据转换到大地直角坐标系中，实现空间配准过程．最后对该算法进行了计算机仿真验证，证明了该算法的有效性．     

邻域多维度特征点结合相关熵的点云配准北大核心CSCD

针对传统点云配准中存在配准精度低、耗时长的问题,提出一种邻域多维度特征点结合相关熵模型的点云配准方法。首先根据邻域点的加权投影信息、表面曲率和法向量夹角提取特征点;其次用二值化的方向直方图描述子(B-SHOT)进行特征描述与匹配,然后利用刚性距离约束剔除误匹配,并通过随机采样一致性算法获取初始变换矩阵;在精配准阶段,以点到面的距离为准则双向搜索对应点,并通过多种几何特征约束剔除误匹配点对,最后迭代最大相关熵模型的目标误差函数完成精配准。实验结果表明,本文算法比迭代最近点算法(ICP)的配准精度提高了15%~97%、配准效率提高了约90%。     

考虑空域分布多尺度信息熵的SAR图像模板匹配

图像的熵和多尺度熵仅考虑像素灰度分布而无视像素在空域分布的情况,基于此的图像匹配容易受噪声的影响而导致误配。为解决此问题,给出了一种空域分布多尺度信息熵(SDMSE),将图像像素在空域的分布与灰度空间分布结合起来,对不同的行或列求多尺度信息熵。在合成孔径雷达(SAR)图像匹配时,对输入图像和基准子图(基准图中和输入图尺寸一样的子图)求SDMSE矩阵,并通过求两矩阵的相似性来度量匹配程度,相似性最大的位置对应匹配点。仿真结果表明,所提匹配算法相比基于熵和多尺度熵的SAR匹配算法有更优异的噪声适应性,匹配误差更小,但计算耗时较多。在如何减少计算时间方面也做了尝试,实验表明尺度个数减少可以大幅减少计算时间而抗噪声性能并没有明显降低。     

基于局部交叉熵的图像匹配跟踪算法

交叉熵值的大小反映了模板图像与实时图像之间的信息量差异大小,从平均意义上来表征模板图像与实时图像之间的信息量差异量。为了解决机裁成像光电吊舱系统中的图像辐射失真和几何失真问题，提出了基于局部交叉熵的图像匹配跟踪算法。由于交叉熵值最小准则有利于信息量丰富的图像匹配，因此该算法不仅具有抗噪能力，而且具有良好的抗辐射失真和抗几何失真的能力。仿真试验表明：在辐射失真情况下，该算法具有稳健的匹配跟踪能力，适应能力强，是一种很实用的匹配跟踪算法。     

适用航空的地形匹配导航算法研究

地形轮廓匹配(TERCOM)匹配算法在速度误差和航向误差较大的情况下可靠性下降,桑地亚惯性地形辅助导航(SITAN)算法在初始位置误差较大时Kalman滤波器不能收敛,针对以上问题,提出了一种新的适用航空的地形匹配导航算法.该算法采用基于地形剖面匹配系统(TERPROM)算法作为搜索算法,以基于扩展Kalman滤波原理的SITAN算法作为跟踪算法.将该算法在真实地形数据上仿真,并和传统的基于单状态并行Kalman滤波器阵列做搜索的SITAN算法在不同高度表噪声情况下比较.仿真结果表明,该算法有效地提高了搜索的效率,提高了地形匹配的精度及实用性.     

一种新的SAR图像自动配准算法

由于图像间光谱特性的差异，对图像配准的精度产生严重的影响，因此该文提出了一种基于改进灰度熵的SAR图像自动配准算法。文中首先对SAR图像进行配准前的预处理，提取图像掩模，然后计算图像行和列的灰度熵，将其作为图像的特征信息完成图像间的配准，提出了配准优化算法的完整步骤，并利用多种方法对配准结果进行评价。实验证明该方法可以有效克服图像间亮度不均的影响，充分利用了像素的有用信息，具有很高的配准精度和配准效率，是一种正确可行的图像配准算法。     

适用于模糊熵差景象匹配算法的后检测技术

研究了有效特征区域的松弛检测方法，对基于模糊熵差的景象匹配算法进行相应后处理．提高了匹配性能。针对模拟图像及实际航片图像，通过迭代计算已知重心点的匹配支持度来实现虚假点的剔除。比较处理前后匹配算法的性能，验证了后处理技术的正确性和有效性。     

一种基于激光成像雷达的特征矢量匹配方法

通过激光成像技术获取三维地形轮廓并实现飞行器自主导航是目前国际上的一种先进技术。除了研制高性能的激光成像雷达外，如何寻找一种稳定、高效的地形匹配算法是当前研究的热点之一。在传统的相关算法的基础上，通过构建一种基于地形山脊线局部均值、梯度的特征矢量实现三维地形图的特征匹配。分析了特征矢量的构建、相似性度量的方法，并对匹配算法进行了对比试验，结果表明该方法较传统匹配算法性能有所提高。     

一种快速的亚像素图像配准算法

图像超分辨率重建是在现有红外探测器基础上提升空间分辨率的一种有效方法。超分辨率图像重建是利用一组相互之间存在亚像素位移的低分辨率图像构造出一幅高分辨率的图像,快速、高精度估计图像间的位移是其关键技术之一。提出了一种用于超分辨率重建的亚像素配准算法,算法由特征检测、像素级配准和亚像素级配准三个处理过程组成。在特征检测过程,首先采用梯度算子对图像进行边缘检测,然后对边缘点进行角点预检测,排除非角点像素点,之后再进行Harris角点检测,大大减少了计算量;在像素级配准过程,用NCC算法进行像素级配准,用统计方法去除误匹配点对;在亚像素级配准过程,先对像素级匹配点的邻域进行插值放大,再进行亚像素匹配,误匹配点剔除,相对偏移量计算。对提出的算法进行了仿真实验,结果显示本算法的速度较类似算法速度有较大的提高。     

一种新的实时相关跟踪算法

提出一种基于改进的区域模板相关的实时跟踪算法。图像序列首先进行熵阈值分割，然后用形态学滤波的方法去掉噪声，匹配程度的算法选择的是归一化自相关匹配算法。实验结果显示，此算法有效地克服了传统相关匹配算法的缺点，具有较好的匹配精度和实时性。     

基于互信息与梯度融合的多源图像匹配技术研究

对红外和可见光探测器获取同一场景的两幅图像进行配准融合,可增强对场景图像的理解和分析.互信息由于包含两图像灰度的熵和联合熵,可用于计算两图像灰度信息的相关性,适于作为多源图像匹配的测度.互信息匹配无需对图像进行预处理,但是,作为一种统计型测度,互信息忽略了图像像素间的空间信息,易陷入局部极值而出现误匹配.为此,文章提出了一种融合梯度信息的配准方法,同时考虑了两图像间的灰度统计相关性和像元灰度的局部空间变化信息,提高了多源图像匹配的精度和鲁棒性.最后通过实际图像进行匹配试验,验证了算法的正确性和有效性.     

基于局部熵的全自动图像拼接算法

针对传统图像拼接算法存在的缺点,提出一种基于局部熵的全自动图像拼接算法.首先使用Harris角点检测器提取二幅图像的特征点.利用熵精确定位的优点,采用局部最小熵差和匹配点约束关系相结合的双向特征匹配算法匹配特征点.为剔除误匹配点的干扰,利用快速RANSAC算法(PERANSAC)对匹配点求精,估算单应矩阵.最后用三角函数加权平均法进行图像融合,平滑处理,消除接缝,实验验证了本算法性能.     

红外搜索系统视频图像拼接算法及其应用

为了实现将视场小、变化快的红外搜索系统视频图像拼接成全景图像,根据红外搜索系统具有确定像空间位置变化信息的特点,提出了一种结合图像位置信息和模板匹配的的红外图像拼接算法。该算法有效的解决了传统的区域配准拼接算法运算速度慢和基于特征配准拼接算法精度差的不足,具有运算速度快、配准精度高的优点。为了验证该算法的有效性,利用采集到的红外搜索系统试验视频进行了仿真计算,从仿真的结果看,该算法相对于传统算法,大大提高了运算速度和匹配精度。     

基于FBM分形特征的快速小波地形模拟算法

该文基于FBM分形原理,采用Haar小波对自然地形数据进行模拟构建。在分析自然地形分形系数与小波系数之间关系的基础上,建立基于Haar小波的地形构建模型;通过对真实地形数据不同阶层小波系数统计计算得到分形特征参数;以构建模型为基础,结合分形特征参数,模拟生成自然地形。该算法相对真实地形数据具有小的交叉熵,且计算复杂度较小,仿真数据验证了算法的有效性。     

基于光流场分析的红外图像自动配准方法研究

提出了一种基于光流场分析的准确的红外图像自动配准方法．该方法可分为两个过程：先是利用全局光流场完成两幅图像背景区域的配准；其次利用由粗到细的层级匹配算法提取两幅图像中运动目标的特征点集，根据两组特征点集由最小二乘法计算出运动目标的变换参数，完成运动目标的配准．对一定研究领域的红外图像自动配准的仿真实验表明：该方法准确且对场景的运动有很好的鲁棒性．     

用于ROAM算法优化的三角形条生成方法

三维地形模型的生成与显示是建模与仿真领域的一个重要研究内容．研究了使用三角形条对ROAM算法进行优化,得到了一种适用于实时运行的视点相关多分辨率地形模型生成算法,对地形的建模、与地形相关研究及地形实时可视化渲染等问题的解决具有实际意义．     

基于交叉投影熵的车辆目标匹配算法

当前用于复杂交通场景的车辆目标匹配算法主要是基于灰度相关的模板匹配算法,其缺点是受光线变化及噪声干扰影响较大。局部交叉熵算法在匹配精度上有明显提高,但运算量大,难以工程实现。因此,提出将投影变换和局部交叉熵相结合构成特征矢量用于目标匹配,其具有较强的抗光线变化能力,并且在一定的局部遮挡情况下,也具有较好的稳健性,在计算时间上也明显优于局部交叉熵算法。最后,通过实验仿真,验证了算法的有效性。