快速图象匹配的SSDA算法的改进方案研究

本文给出了一种快速图象匹配算法——SSDA序贯相似性检测法的改进方案。文章先介绍了SSDA算法,并对之加以分析,提出了一种通过对图象取点排序的方法,加快非匹配点相关函数的递增速度,从而减少了实时运算量,且加大了图象匹配的可靠性。本文着重对这种方案进行了分析论证。     

基于矢量叠加和自适应中止的快速运动估计

提出了一种基于帧矢量叠加和自适应中止技术的快速运动估计方法.该方法在不改变搜索策略的前提下,通过采用帧矢量叠加技术,对运动矢量进行传递,等效扩大了搜索区域,显著减少了相邻帧之间对应像素最小绝对误差值的跳变,运算量减少至21.8%;引入中止判决准则,在匹配运算中,自适应的改变决定匹配次数的阈值,将运算量减少为40.2%.以全搜索块匹配算法为例的实验表明,该算法在保持精度不变的前提下,运算量最终减少到8.72%.     

基于波束空间的DBF协方差矩阵估计方法

该文对波束空间数字波束合成(Digital Beamforming,DBF)的前后向平滑协方差矩阵估计算法进行了改进,利用对称阵列特殊结构,把复数运算转化为实数运算,从而减少了运算量。文章介绍了算法的原理和实现过程,并分析了运算量。而仿真表明,改进算法在减少运算量的同时,保持了阵列抑制干扰性能。     

一种新的单音信号快速识别算法

基于单音信号重构的识别算法是无线电频谱监测中比较常用的识别方法,针对该算法存在运算量较大、实时性差的问题,提出了一种新的单音信号快速识别算法。基于单音信号重构的识别算法是先利用两次FFT(Fast Fourier Transform)构建出单音信号模板,再通过计算单音模板与目标信号之间的相关系数,来分类识别出单音信号。而新方法推导出只做一次FFT却等价于2次FFT的相关模板匹配识别的快速计算方法,新算法相比已有算法的运算量减少近一半,识别性能与已有算法一致。仿真试验证明了新方法的可行性和有效性。     

小波域内的分形视频编码方案

探讨了使用分形映射实现小波子带系数自量化编码的改进方案。利用小波系数父子节点之间的相似性，对Ｒａｎｇｅ块进行快速的分形匹配，并且在算法中采用了ＤＰＣＭ、算术编码；对视频序列则采用条件补充帧间编码，以减少算法运算量。实验结果表明了该算法的有效性。     

改进的Loran-C同步干扰抑制高效自适应算法

针对目前Loran-C系统抑制同步干扰所采用的自适应算法存在运算量大、定位时间长 的缺点,提出了一种改进算法,即BMMax-NLMS算法,并对运算量进行了比较。通过建立Lora n-C信 号模型,运用改进算法对干扰信号进行自适应滤波。仿真结果表明,该算法能够在抑制同步 干扰的同时有效减少运算量。最后,利用实测数据进一步验证了这些结论。     

基于模拟退火算法的快速匹配场处理

匹配场被动定位具有优于传统被动定位算法的性能,但其对环境的依赖性和运算量大的缺点严重制约了算法的应用.为了减小匹配场处理的运算量,引入了传统模拟退火算法(CSA)对观测海域全局寻优,提出一种基于模拟退火算法的快速匹配场被动定位算法(CSA_CMFP).通过大量仿真实验从算法的执行时间、定位精度、收敛性能等多方面验证了新算法的有效性.从仿真结果看,算法的运算速度是常规匹配场处理(CMFP)的2～8倍.     

基于网格模型的运动估计技术

网格模型的运动估计和跟踪在基于模型的编码方法中占有重要的地位,在现有的网格运动估计技术中,六边形匹配(Hexagonal Matching)是一种有效的网格模型运动估计算法,它采用局部最优和迭代策略相结合的方法得到较好的全局运动估计结果.六边形匹配算法由块搜索和迭代六边形匹配两步组成,同所有的基于模型的运动估计技术一样,六边形匹配算法也存在运算量大的问题难于满足实时编码需要.本文对六边形匹配算法从三个方面进行改进:用四步搜索替代全搜索、快速的纹理映射技术和有效的节点排序减少迭代次数.改进后的算法在基本上保证原算法的运动估计效率的情况下,算法的复杂度有明显的降低,使得基于模型的编码技术向实用化前进了一步.     

定时同步与匹配滤波频域联合实现技术

为减少高速卫星通信系统运算量,提出了一种免混频的定时同步与匹配滤波联合的架构。该架构通过对滤波模块和同步模块的改进,将滤波器运算结果复用到定时同步模块中去,实现了使用一次快速傅里叶变换便完成信号的滤波和同步处理。不仅降低了系统复杂度,而且减少了运算量。理论分析和仿真实验表明,该结构在低信噪比和大时延环境下具有较好的估计性能,并且该结构通过模块间资源的复用,有效的降低了系统运算量,和Gardner算法相比,本文使用的方案可以减少大约70%的运算量,适用于高速解调系统。      

改进图像配准算法在无人机遥感图像拼接中的应用

针对传统图像拼接方法的不足, 提出一种基于改进SIFT算法的图像拼接方法, 并将其应用于无人机遥感图像拼接算法中。首先, 采用Harris算子角点检测遥感图像的特征点, 然后用改进的SIFT算法进行特征点的描述, 通过对高维数据进行降维处理, 减小运算量; 匹配完成后, 采用随机抽样一致性(RANSAC)算法消除误匹配; 最后采用渐入渐出加权平均融合法进行图像融合。实验结果表明: 采用所提出算法能有效剔除遥感图像之间的误匹配, 减小时间复杂度, 更好地消除拼接缝隙。     

任意指定地面复杂场景图像目标的去均值相关跟踪算法

本文通过对相关系数作为相似性度量准则的匹配跟踪算法的改进,提出了去均值相关跟踪算法,采用网格搜索法进行粗匹配,以邻域法进行精匹配,减少了算法的计算量,满足机载成像光电吊舱系统目标跟踪的实时性要求。提出了自适应模板更新方法和修正的自适应模板更新方法,并对这两种方法进行仿真比较,实验表明,修正的自适应模板更新方法具有更高的跟踪精度和更好的跟踪稳定性。     

采用循环相位相关的LPT景像匹配算法

景像匹配辅助惯性组合导航系统中的景像匹配算法必须同时具有克服旋转和小尺度变换的能力。通过分析发现,对数极坐标变换(LPT)能将它们分别转换为子变换图之间的循环、线性平移关系。鉴于经典的相位相关法检测的是图像间的线性平移,提出了一种改进相位相关法来检测循环平移,最终利用LPT变换和新相关法实现了景像匹配算法。仿真分析表明,当存在任意的旋转、小范围的尺度变化和噪声畸变时,本文算法匹配精度达到93%以上,时间在1.3s以内,基本满足了景像匹配辅助导航系统对图像匹配算法准确性和实时性的要求。     

结合小波变换与相位相关的图像匹配方法

图像匹配技术是图像测量系统中的关键技术,是目标定位中最基本的方法。相位相关作为一种图像匹配技术对噪声有较高的容忍程度,检测结果与照度无关,受几何失真影响小。但该方法对旋转变化非常敏感。为解决此问题,本文提出结合小波变换和相位相关的匹配算法,该算法首先对图像进行小波分解,并对结果中的近似信号进行空域旋转校正;然后利用相位相关方法进行图像匹配,从而达到快速精确的定位。该方法在掌纹图像匹配定位中的应用证明了它的有效性。     

基于多核DSP的图像实时相关匹配研究

针对目标精确定位中图像实时匹配性能的瓶颈问题,提出了一种基于TMS320C6678多核DSP的图像实时相关匹配方法。该方法采用并行处理设计,将复杂耗时的互相关运算分解并平均分配到多个核中同时进行;采用算法优化设计,将优化的快速匹配算法与预处理、搜索策略控制等方法相结合,实现图像的快速匹配。实验结果表明,该方法在保证匹配准确性的同时,还能显著降低图像相关匹配的计算时间,满足实时处理要求。     

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。     

一种两步式相关极值重力匹配算法

针对相关极值重力匹配算法实时性较差且要求初始误差较小的问题,该文提出一种两步式相关极值重力匹配算法。首先使用快速均方差相关(MSD)算法进行粗匹配,然后提取合适的粗匹配结果作为刚性变换的基准,将惯性导航系统(INS)轨迹变换到实际轨迹附近,产生新的待匹配轨迹,最后在新待匹配轨迹附近进行精确搜索,寻找代价最小路径。通过仿真实验验证了两步式匹配算法效果。两步匹配结合2种方法的优势,使重力匹配法适应于INS初始误差较大的情况,提高效率和实时性,同时保持匹配结果的高精度。     

基于相关区域约束的SURF特征点匹配

针对特征向量匹配计算量较大的问题,提出了一种改进的基于区域相关约束的快速鲁棒局部特征(SURF,Speeded-Up Robust Feature)的视频帧间的特征匹配算法。相比于最近邻与次近邻之比,增加随机抽样一致性估计来去除误匹配,再结合连续帧间的像素相关性,进一步降低误匹配和加速匹配过程。在PETS数据库的仿真结果表明,该算法能够在凌乱和存在遮挡的背景下完成目标识别,去除误匹配更加有效,适用于对实时性要求较高的场合。     

一种多传感器融合的景像匹配算法

为提高景像匹配算法的匹配概率和匹配精度,以多传感器最大属性数据融合方法为基础,分析了光学与雷达传感器获取图像的特性,提出了使用光学和雷达传感器进行融合相关的新匹配算法,实现了这两种传感器的优势互补,大大加强了景像匹配算法的抗干扰能力,有效提高了匹配概率和匹配精度。仿真证明,该方法比较成功。     

基于图像匹配的定位分析

图像匹配是一种重要的图像处理技术,在导航、定位等领域有着广泛的应用。首先给出了图像匹配问题的原理描述,分析了基于区域匹配算法的一般思路,研究了图像匹配算法的组成要素。算法中采用相关系数作为相似性测度。为减小搜索空间提高算法性能,采用由粗到精分层匹配的控制策略进行算法优化,实现了算法的加速。通过匹配仿真试验,验证了算法的可行性、有效性。     

基于混沌粒子群优化的图像相关匹配算法研究

该文将混沌优化搜索技术应用于粒子群优化算法(PSO),提出了一种基于混沌搜索的粒子群优化算法(CPSO),该算法利用了PSO算法的收敛快速性和混沌运动的遍历性、随机性等特点,采用混沌初始化粒子初始位置,在运行过程中根据粒子群适应度的方差来自适应混沌更新粒子位置。几种典型函数的测试结果表明:CPSO提高了对多维空间的全局搜索能力,并可以有效避免早熟现象。将该方法用于图像相关匹配算法,提出了一种新的基于CPSO的图像相关匹配算法。实验结果证明该方法对解决噪声情况下的图像匹配问题十分有效。