多传感器图像的二次匹配算法

针对光学图像的多光谱、多传感器图像的自动配准,提出了一种基于边缘重心的多传感器图像二次匹配算法.首先,通过边缘检测和相应的后期链接处理,提取出较为完整的图像边缘;然后,根据图像边缘的链码相关以及区域不变矩策略,寻找匹配边缘,并对已匹配边缘的重心进行一致性检验获得控制点对;最后,采用最小二乘法估计图像粗匹配变换参数.在粗匹配的基础上,根据匹配后图像共有区域内边缘的主要方向和重心,再次对图像进行细匹配,修正匹配参数以提高匹配精度.多种遥感图像数据的配准实验和对比试验证实了该自动算法具有较高的可靠性和配准精度.     

基于广义特征点匹配的全自动图像配准

该文针对图像配准中用到的特征点提出了狭义特征点和广义特征点两个范畴。广义特征点是针对区域特征定义的, 可以有各种不同的定义方法。该文建议了一种广义特征点的定义和自动提取算法。该算法以多尺度小波变换来定位图像中的强棱边点,以局部区域的复杂性和非周期性约束最终检测广义特征点。该文采用两个步骤建立广义特征点之间的对应关系。正确匹配的特征点对作为控制点,以最小化控制点处的均方根误差方法求得用于配准图像的仿射变换参数。用一个迭代机制进一步修正控制点的位置,从而达到最佳的配准精度。多种实验结果展示了该文方法的配准效果。     

基于二维局域波和角点匹配的多模态图像配准

目前多模态图像配准研究是现代图像处理的一个热点。提出了一种基于二维局域波分解后剩余图像和角点检测的自动点匹配的多模态图像配准方法。首先通过理论分析得出通过求解剩余图像之间的变换参数即可获得原始图像之间的变换参数,从而论证了二维局域波应用于多模态图像配准的可行性,提出了一个新的基于Harris角点检测的高精度自动点匹配算法。该算法充分利用了图像的角点特征以及图像灰度和位置信息,匹配过程中采用圆形模板进行相似度计算和松弛匹配。实验表明,该算法可以精确的自动匹配,其精度优于传统的点匹配算法。     

一种基于虚拟三角形的图像自动配准方法

图像配准是图像处理和分析的关键技术之一.本文提出了一种基于虚拟三角形的图像自动配准方法来处理具有全局刚体变换的图像配准问题.该方法主要分三步:首先采用改进的Harris算子从参考图像和待配准图像中分别提取角点特征,将每三个角点顺次连接起来构成一个虚拟三角形;然后运用刚体变换模型下匹配虚拟三角形对全等的准则找到全等性最好的一对虚拟三角形,利用它们的对应顶点求解刚体变换模型参数的初始值;最后根据刚体变换模型参数的初始值和一个预设的门限得到所有的匹配角点特征,通过它们求得最终的刚体变换模型参数.实际图像实验结果表明:本文提出的图像自动配准方法是正确和有效的,并具有较高的配准精度.     

融合SIFT的B样条红外图像非刚性配准

手持式广角镜头红外热像仪所拍摄的不同时刻红外图像具有刚性形变和非刚性形变,传统图像配准算法很难同时矫正刚性形变与非刚性形变,针对该问题,提出一种融合SIFT的B样条配准算法。首先在待配准图像中建立控制网格,其次运用SIFT算法寻找待配准与基准图像间的匹配点对,剔除错误匹配点对并计算出待配准图像与基准图像间的刚性变换参数,接着对控制点进行刚性变换,最后以局部强度和为测度函数,运用B样条非刚性配准算法对广角镜头引起图像的非线性进行矫正。对比实验结果表明,本文算法具有很高配准精度,能够满足实际工程精度要求。     

一种稳健的多源遥感图像特征配准方法

 提出了一种稳健的多源遥感图像特征配准方法.首先引入相位一致性变换来消除图像灰度、对比度差异的影响并提取特征点;然后基于Zernike矩重构互相关函数并通过重构函数最大化实现图像旋转条件下的特征点匹配,同时结合双向最大互相关值匹配策略实现图像的粗略配准;最后,采用迭代修正变换参数算法最终实现多源遥感图像高精度配准.对大量多源图像进行配准实验表明,提出方法对多源遥感图像配准具有较强的适应性且配准精度高.     

基于优化ORB算法的遥感图像精确配准技术

对于遥感图像精准配准技术的问题,提出基于优化ORB算法的遥感图像精准配准技术。首先,实现特征匹配,通过改进ORB算法将特征点进行提取,并且实现描述符的创建及匹配,得到初始控制点;然后,使用随机采样一致性方法和变换参数估计相结合,将可能错误的匹配进行剔除;最后,通过最小二乘法对变换参数进行估计,实现图像的几何纠正。对算法配准技术进行实验,实验结果表明此方法得到的配准精度较高,能够进一步提高配准效率。     

最优控制点选取的遥感图像亚像素配准算法

分析了已有图像配准算法应用遥感图像配准方面的面临的问题,针对提高不同模态遥感图像配准精度问题,提出了一种人工辅助多模态图像配准算法。该算法首先由人工对待配准图像(测试图像)和参考图像输入控制点,利用高斯差分算子确定测试图像极值点;其次利用投影变换和最小线性平方差算法计算双边平均配准误差;最后,根据配准误差自动对控制点进行亚像素调整,取得亚像素级控制点匹配,实现遥感图像精确配准。实验结果表明,该算法具备更高的配准精度。     

基于控制点的多光谱图像自动配准研究

针对同类传感器多光谱图像的配准,提出了一种快速有效的图像自动配准方法。该方法采用Forstner算子分别从参考图像和配准图像提取控制点,再利用基于灰度相关的算法匹配同名像点,然后利用同名像点求解仿射变换参数,实现多光谱图像的配准。通过液晶光谱相机成像实验对该方法进行验证,结果证明了该方法处理速度快,配准精度高。     

结合相位和ＳＩＦＴ特征相关的图像自动配准算法

提出一种鲁棒性较好的图像配准算法解决乱序输入图像序列自动拼接问题。首先为输入图像建立多分辨率金字塔,在较低分辨率图像层上进行相位相关区域搜索;接着对得到的相关区域进行SIFT特征相关验证,得到图像序列的配准关系和透视变换矩阵的初步估计;然后结合估计参数对原始图像的SIFT特征再次进行相关匹配,最终实现图像序列变换参数的精确求解。该算法结合相位相关和SIFT特征相关两种配准算法的优点并应用由粗到精的匹配策略提高了图像配准的速度和稳定性。     

A moment-based approach to registration of images with affinegeometric distortion

A new method is described for automatic control point selection and matching. First, reference and sensed images are segmented and closed-boundary regions are extracted. Each region is represented by a set of affine-invariant moment-based features. Correspondence between the regions is then established by a two-stage matching algorithm that works both in the feature space and in the image space. Centers of gravity of corresponding regions are used as control points. A practical use of the proposed method is demonstrated by registration of SPOT and Landsat TM images. It is shown that the authors' method can produce subpixel registration accuracy     

An Automatic Image Registration for Applications in Remote Sensing

This paper deals with a major problem encountered in the area of remote sensing consisting of the registration of multitemporal and/or multisensor images. In general, such images have different gray-level characteristics, and simple techniques such as those based on correlation cannot be applied directly. In this work, a new automatic satellite image registration approach is proposed. This technique exploits the invariant relations between regions of a reference and a sensed image, respectively. It involves an edge-based selection of the most distinctive control points (CPs) in the reference image. The search for the corresponding CPs in the sensed image is based on local similarity detection by means of template matching according to a combined invariants-based similarity measure. The final warping of the images according to the selected CPs is performed by using the thin-plate spline interpolation. The procedure is fully automatic and computationally efficient. The proposed algorithm for this technique has been successfully applied to register multitemporal SPOT and synthetic aperture radar images from urban and agricultural areas. The experimental results demonstrate the robustness, efficiency and accuracy of the algorithm.     

SAR与TM图像自动配准算法研究

为了克服SAR（合成孔径雷达）和TM（专题制图仪）图像配准时受SAR图像中相干斑噪声影响大,以及手工选取配准点精度低的缺点,提出了一种基于闭合区域的图像配准方法,先对SAR图像和TM图像进行处理得到闭合边缘图像后,采用区域生长的方法确定闭合区域,并以其所含像素点数为依据对闭合区域进行匹配,实现图像配准。实验结果表明：该方法稳定有效,对于待配准图像的波段无限制,适应性强。     

改进配准测度的SUFT红外图像快速配准算法

为方便电路板卡故障诊断,实现红外图像快速、有效配准,提出一种基于SUFT(Speeded-Up Robust Features)和相似四边形的红外图像快速配准算法。该算法首先对红外图像进行特征点检测,生成SUFT特征点描述子;然后采用欧氏距离进行相似性度量,提取粗匹配特征点对,再利用相似四边形进行精匹配,去除误配准点对;最后依据精匹配点对求解变换模型参数,实现红外图像的配准。实验表明,改进后的算法能有效剔除误匹配点对,提高配准精度,配准结果较理想,与同类算法相比耗时较短。因此该算法具有快速性、稳定性等优点,且配准精度较高,有很好的实用价值。     

一种简易的激光雷达点云与光学影像自动配准方法

将激光雷达点云与光学影像进行配准融合,在数字城市建模、自动驾驶和导航避障等方面有重要的应用价值。当前多数自动配准方法需要专门设计特殊的场景结构,操作复杂。根据激光雷达对玻璃具有穿透的特性,提出利用透明的门窗等室内建筑物场景来实现对激光雷达点云与光学影像的自动配准。首先,将激光点云量化为图像,提取光学影像与量化图像的门窗角点特征,并利用相关系数法实现特征点的自动匹配;然后,对激光雷达与相机之间的配准转换参数进行求解;最后,对两种数据进行配准融合。实验结果表明:利用室内门窗这种规则的半透明场景,可以轻松实现激光点云与光学影像的自动化配准,简单实用,操作性强。     

基于扩散方程和相位一致的异源图像配准算法

针对同一场景下的红外与可见光图像特征点难以提取和匹配的问题,提出一种基于扩散方程和相位一致模型的红外与可见光图像的配准算法。首先提出了收敛速度更快的扩散方程,并用该方程对红外图像除噪;其次利用改进的相位一致模型提取红外与可见光图像的视觉相似性结构;在相似性结构上提取特征点,进行二进制描述;最后采用汉明距离实现特征点匹配。实验结果表明,该算法能够有效滤除红外与可见光图像的差异,减小计算开销的同时实现图像的自动配准。