从移动背景红外序列图像中检测运动目标

该文提出了一种从背景移动红外图像中自动检测运动目标的算法。该算法首先采用图像灰度互相关度量的匹配算法对连续的6帧序列进行配准,用第1帧和第4帧配准,第2帧和第5帧配准,第3帧和第6帧配准,然后用配准后的图像对分别做差分运算,再将3个差分图像按像素相乘,在运动目标处得到了非常尖锐的相关峰。这为进一步自动跟踪目标提供了一个跟踪窗口的中心点。实验结果验证了该方法的有效性。     

一种用于红外与微光图像配准的改进型SURF算法

针对红外与微光图像配准的特殊性, 为了减少配准计算量,提出了一种从主方向确定和特征点描述 两方面加以改进的加速鲁棒特征(Speeded Up Robust Feature, SURF)配 准算法。首先检测微光图像和红外图 像的边缘,然后用改进型SURF算法提取两种图像边缘上的特征 点,并采用最近邻距离法对原始特征点进行筛选。在得到较高精 度的特征点后进行粗匹配。接着用随机抽样一致 性(RANdom SAmple Consensus, RANSAC)算法对一次筛选后的 特征点进行精匹配。最后利用精确的特征点建立变换模型,并 将重采样后的待配准图像与参考图像实现配准。实验结果表明, 该算法不仅可以解决红外与微光图像的配准问题,而且在匹配精度和 算法运算时间等方面的表现均优于原始SURF算法。     

基于图像序列的运动目标检测研究

提出一种基于图像序列的运动目标检测算法。采用相位相关算法计算由于摄像机运动而导致的图像背景的平移量和旋转量,引入自适应阈值对待处理图像做平滑处理,进行图像配准处理,最后在差分相乘算法之前采用高通滤波处理,滤除噪声,增强边界以提取运动目标。实验结果表明该方法在工程实践中具有良好的性能和很强的适应能力。     

基于传感器参数和感兴趣区域的图像配准算法研究

通过对光电成像型反舰导弹的成像过程分析,提出一种基于传感器参数和感兴趣区域的图像配准方法。红外和可见光图像配准时的变换模型为仿射变换,首先通过传感器参数的调整实现空间分辨率的配准,将仿射变换简化为刚体变换;然后用海天线提取算法提取出感兴趣区域,对感兴趣区域用形态学边缘检测方法求取目标的轮廓中心,并以此为控制点消除图像间的平移变化,实现图像的完全配准;最后利用均方根误差原则对算法的配准效果进行评估。仿真实验表明,该算法快速、准确,配准精度满足目标识别的要求,可以较好地解决异类传感器弱小目标图像配准的难题。     

基于边缘相关的红外与可见光图像配准方法

针对红外与可见光图像的配准问题,在传统的基于图像边缘相关匹配配准的基础上,提出一种改进的方法.该方法首先手动选取待配准图像与参考图像中包含同一目标的子图像;接着利用Canny算子提取子图像的边缘和子图像的边缘相关性,求取出子图像间的仿射变换模型参数;再进一步修正该参数,得到原图像之间的仿射变换模型;然后对待配准图像进行仿射变换及双线性插值,从而实现图像配准.实验结果证明,该方法较之传统的利用图像边缘相关性的配准方法,提高了图像配准的速度,具有较高的实时性和应用价值.     

基于边缘特征的异质图像目标配准方法

目标检测作为计算机视觉的重要研究课题,在视频监控和智能导航方面有重要应用.图像配准技术是刚体目标检测方法之一.异质图像间目标的纹理差异极大,为此,对于目标的可见光俯视图像与机载红外摄像机观测异质图像,通过研究基于边缘特征的配准技术,实现对地面平面目标的配准检测.笔者首先通过建立机载运动摄像机空间模型,解决了红外观测图像的视角变换问题,将其换到与参考图像一致的视角,提出一种新颖的基于稳定区域轮廓合成的边缘提取方法,更好地控制异质图像的边缘提取效果,边缘特征匹配是在距离变换的基础上实现的,提出了一种基于稳定区域距离图像互相关的匹配度量准则.实验表明,算法能有效地实现异质图像间的目标配准检测.     

基于边缘和互信息的红外与可见光图像配准

采用一种结合边缘特征和互信息的图像配准方法,对红外与可见光图像进行配准。首先,用小波变换提取图像边缘,然后计算两幅边缘图像在不同条件（平移、旋转）下的归一化互信息,取归一化互信息最大时对应的配准参数为所需配准参数,再确定刚性仿射变换模型的参数,最后经过缩放、平移和旋转得到最终配准图像。     

基于SLER检测的红外与可见光图像自动配准

针对可见光图像和红外图像配准问题,提出了一种新的自动配准方法.该算法通过同级极值区域检测子在灰度梯度图像上提取仿射协变区域.然后利用超图匹配算法确定匹配点对实现图像配准.该方法尤其适合于红外图像的质量或者边缘比对应的可见图像质量或边缘差情况下的异模配准.对一些具有挑战性的图像对进行试验,实验结果表明我们提出的方法比其他方法获得了更好的性能.     

基于焊缝图像拼接算法的研究

为实现焊缝图像的快速拼接,提出一种新的图像拼接模型。首先将图像预处理,以提取焊缝图像边缘,然后提出一种新的图像配准算法,采用取平均值的图像融合算法实现图像的拼接操作。实验结果表明,该方法能够提高焊缝图像的配准速度,拼接效果较好。     

基于边缘和互信息法的红外图像配准

用红外图像配准技术对多帧图像进行配准,不仅可以实现平台防抖等电子稳像功能,而且还可以通过对配准后的图像进行多帧累加来积累目标能量,增强图像的性噪比,从而为红外图像弱小目标识别提供帮助。将传统的单纯基于图像整体灰度和基于图像结构特征的配准方法相结合,利用边缘检测得到边缘图像,然后以交互方差为配准测度,以向下加速度法为寻优算法进行图像配准。     

基于傅里叶梅林变换的SURF算法

针对加速鲁棒性特征算法,在没有后续去误匹配等处理的情况下,对存在较大旋转角度的两幅待匹配图像,匹配精度较低的问题,提出了一种基于傅里叶梅林变换的SURF算法。该算法通过对待匹配图像和参考图像实施傅里叶变换和梅林变换,利用能量谱求出两幅图像发生的旋转角度,并利用SURF算法找出图像间发生的平移和尺度变化,实现了图像间的匹配。实验结果表明,该算法可有效地实现图像间存在较大旋转角度时的几何匹配,且相比已有的SIFT和SURF算法,具有更好的匹配效果。     

色差图像的数字图像拼接算法

针对有明显色彩和亮度差异的图片,在进行传统的图像拼接后,会产生肉眼可见的拼接缝,严重影响拼接效果。因此,提出一种针对存在色差的图像拼接算法。首先,计算相邻图片间的色彩校正参数和每个彩色通道的全局色彩调整参数,选择适合的颜色和亮度,对每一幅图片进行色彩校正。其次,引入SIFT和RANSAC算法,实现了图像的准确配准。最后,采取0．1加权融合算法和平均融合算法结合进行图像融合,得到最终的全景图像。实验结果表明,由于已经进行图像间的校正,减少了待拼接图像的色差,使得图像的融合更加简单。该算法对于存在色差的图片序列可以实现无缝快速的拼接,并且可根据需要调整图像的色彩和亮度。     

Registration algorithm based on image matching for outdoor AR system with fixed viewing position

An image registration method based on the Fourier-Mellin transform is introduced for an outdoor augmented reality (AR) system. For this type of AR system, the observation position is fixed, and a complex 3-D registration problem can be reduced to a 2-D image registration for this fixed viewing position system. An observation globe model for this method is proposed. Under this supposition, a Fourier-Mellin transform is used in image registration, and the architecture of this system is illustrated. Experimental results show that this image registration algorithm is accurate and robust. It is effective for an outdoor AR system with a fixed viewing position.     

基于Fourier-Mellin变换和Keren算法的改进运动估计算法

针对超分辨率图像重建中图像运动估计精度要求高,速度要求快的问题,对传统的基于Fourier-Mellin变换和Keren算法的运动估计方法做出以下改进:首先提取参考图像和待估计图像的边缘,从而避免了Fourier-Mellin变换的不足(对细节不明显的图像运动估计精度极差);由于只是用Fourier-Mellin变换进行粗估计,对角度估计精度要求不高,只需小于1°,因此在进行对数极坐标变换时,可以减少角度坐标和对数坐标的采样点数,大幅缩小了矩阵大小,提高了运动估计速度;由于先用Fourier-Mellin对待估计图像进行粗估计,Keren算法可以避开复杂的金字塔计算而只需一层估计,减少了运动估计时间。在VC++中的仿真实验表明,该方法有效地结合了Fourier-Mellin变换和Keren算法的优点,同时又提高了运动估计速度。经测试,用未改进的算法对328×500像素大小的两幅图像进行运算估计需要3.53s,而用改进的算法则只需要1.15s,大大提高了运动估计速度。     

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。     

一种改进的宽基线图像SURF算法

通过对SURF特征点匹配过程的研究,提出一种改进的宽基线图像SURF算法。提取SURF特征点,在特征点匹配过程中采用改进方法计算图像间的尺寸、旋转和平移参数,减少匹配点搜索范围,运用RANSAC算法剔除误匹配点对。实验表明本算法在图像间有较大差别时降低了误匹配率,具有良好的实时性,达到了较好的应用效果。     

Masked object registration in the Fourier domain

Registration is one of the most common tasks of image analysis and computer vision applications. The requirements of most registration algorithms include large capture range and fast computation so that the algorithms are robust to different scenarios and can be computed in a reasonable amount of time. For these purposes, registration in the Fourier domain using normalized cross-correlation is well suited and has been extensively studied in the literature. Another common requirement is masking, which is necessary for applications where certain regions of the image that would adversely affect the registration result should be ignored. To address these requirements, we have derived a mathematical model that describes an exact form for embedding the masking step fully into the Fourier domain so that all steps of translation registration can be computed efficiently using Fast Fourier Transforms. We provide algorithms and implementation details that demonstrate the correctness of our derivations. We also demonstrate how this masked FFT registration approach can be applied to improve the Fourier-Mellin algorithm that calculates translation, rotation, and scale in the Fourier domain. We demonstrate the computational efficiency, advantages, and correctness of our algorithm on a number of images from real-world applications. Our framework enables fast, global, parameter-free registration of images with masked regions.     

数字图像拼接方法研究进展

数字图像拼接是指将具有重叠区的多幅数字图像或多帧视频通过配准和融合获得单幅宽视场图像或者动态全景图.数字图像拼接方法主要包括图像配准算法和图像融合算法.根据待拼接图像和拼接图像的特点,介绍图像拼接的4种基本类型,说明图像拼接的研究意义,概述近年来图像拼接方法的研究状况,最后分析图像拼接方法的研究动向.     

基于Fourier-Mellin变换和相干系数法的重复轨道干涉SAR图像配准新方法

相对于单轨双天线InSAR系统,重复轨道InSAR系统由于轨道不能完全平行,导致InSAR图像对间存在夹角,使其配准更为困难。该文针对非平行重复轨道的InSAR问题,提出了一种结合Fourier-Mellin变换和相干系数法的InSAR图像配准算法,对存在夹角的SAR复图像对进行精确配准。该方法用于粗配准时,通过引入非线性图像幅度变换预处理,克服了Fourier-Mellin变换无法直接处理SAR图像对幅度分布动态范围大且不均匀的问题,而用于精配准时,通过引入相干系数法,精确估计了复图像对之间存在的微小角度。以SIR-C/X重复轨道的X波段SAR数据为例,详细比较了传统相干系数配准算法和该文算法在配准精度和计算时间上的差异,从而验证了算法的有效性。     

一种图像快速配准算法的研究

在基于小波分解和互信息测度的图像配准方法的基础上,提出一种改进的快速图像配准算法。首先,对图像进行小波分解,以分解后的图像的近似分量进行配准,利用互信息最大化作为相似性测度,并结合粒子群优化算法和鲍威尔算法为优化策略搜索最优配准参数。实验结果显示,此方法在得到较高的配准精度和鲁棒性的情况下,还大大减少了运算量,提高了配准的速度。