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SAR图像多尺度配准的小波域等周割方法 总被引:1,自引:0,他引:1
研究在同一场景中不同时间和角度的图像配准问题,针对保证配准的精确性,给出了基于合成孔径雷达(SAR)图像小波域等周割多尺度分割的SAR图像多尺度配准方法.为了抑制噪声和配准精度,提出了SAR图像小波域等周割模型并给出模型的多尺度分割算法,以得到较为精确的轮廓特征,结合轮廓修正过程对每个小波分解层进行多尺度配准;并且,配准过程决定了分割中尺度因子的变化程度.小波分解的应用可有效降低搜索空间,在一定程度上加快配准速度,且使用修正后的轮廓特征信息,提高了配准精度.实验结果表明了方法的有效性,为图像配准技术提供了参考. 相似文献
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SAR图像配准是SAR图像应用,尤其是时间序列SAR图像应用的重要处理步骤之一。为实现重复星载SAR图像的快速、自动配准,通过将小波多尺度变换与快速傅立叶频谱变换相结合,实现了对星载SAR图像间初始偏移的快速估计,并在此基础上利用基于窗口的相关分析,实现了SAR图像的精确配准。选用星载ALOS-PALSAR和Radarsat-2影像作为试验数据,对提出的方法进行了实验分析。实验结果表明:该方法在无需任何先验知识的情况下,可以全自动完成重复轨道星载SAR数据的快速配准,且精度满足SAR干涉处理等时间序列SAR应用处理的需求,具有较强的鲁棒性。 相似文献
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针对单一特征引导图像配准的准确度有限性,提出了一种同时使用轮廓与特征点的医学图像弹性配准方法。半自动的特征点提取方法既可以保证提取的精确性又能够避免繁琐的特征点对应关系建立过程。对于提取的轮廓,在保证外形的基础之上,通过轮廓直线化操作减少提取轮廓中关键点的数量,以提高计算效率。以两幅待配准图像中的特征点对间距离与轮廓对间距离累加和作为图像配准测度函数,选择ICP算法框架迭代地求解最优配准变换函数。通过与其他测度函数进行比较和真实图像实验结果对比,其结果表明,该算法由于采用轮廓与特征点同时引导图像配准,其配准效果好于单独使用特征点或者轮廓的图像配准算法。该算法既能匹配图像的整体结构信息(轮廓)又能对齐图像中感兴趣的生理解剖位置(特征点),更加准确地反映图像间差异情况,是一种快速、精确的医学图像配准方法。 相似文献
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异质图像配准是多源图像融合的关键步骤之一,通常需要精确提取和匹配图像的同名特征,这种同名特征在成像机理差异巨大的光学和SAR图像中进行提取和匹配十分困难,利用相同场景图像中的隐含相似性可以有效避开这一难点.为了对光学和SAR图像进行配准,提出了一种基于隐含相似性的光学和SAR图像配准方法,该算法首先选用高梯度幅值像素作为隐含特征点集,然后通过像素迁移来构建相似测度准则函数,并用遗传算法对准则函数解空间进行全局优化搜索来获取配准解,这样就将图像配准问题归于模型参数优化求解过程.实验结果表明,该方法有效可行,配准图像能达到像素级配准精度. 相似文献
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基于小波的遥感图像全局配准算法研究及其并行实现 总被引:3,自引:0,他引:3
随着遥感技术的发展,遥感图像处理领域对自动图像配准技术的需求越来越迫切.
首先提出了点匹配和全局配准相结合的自动图像配准算法;从实现快速配准的途径出发,提
出了利用多分辨率小波缩小搜索空间及进行全局配准的自动算法;详细设计了逐级求精的搜
索策略,并比较总结了算法的特点;在此基础上,提出了两种可行的数据并行方案;最后在一
个小规模的机群系统上实现了上述串、并行算法,给出了客观的性能评价.实验结果表明文
中提出的算法达到了预期的目标,即针对多传感器、大数据量的遥感图像,在保证精度的前
提下,进行快速高效的自动配准. 相似文献
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An Adaptive Fuzzy-Inference-Rule-Based Flexible Model for Automatic Elastic Image Registration 总被引:1,自引:0,他引:1
Fu-Lai Chung Zhaohong Deng Shitong Wang 《Fuzzy Systems, IEEE Transactions on》2009,17(5):995-1010
In this study, a fuzzy-inference-rule-based flexible model (FIR-FM) for automatic elastic image registration is proposed. First, according to the characteristics of elastic image registration, an FIR-FM is proposed to model the complex geometric transformation and feature variation in elastic image registration. Then, by introducing the concept of motion estimation and the corresponding sum-of-squared-difference (SSD) objective function, the parameter learning rules of the proposed model are derived for general image registration. Based on the likelihood objective function, particular attention is also paid to the derivation of parameter learning rules for the case of partial image registration. Thus, an FIR-FM-based automatic elastic image registration algorithm is presented here. It is distinguished by its 1) strong ability in approximating complex nonlinear transformation inherited from fuzzy inference; 2) efficiency and adaptability in obtaining precise model parameters through effective parameter learning rules; and 3) completely automatic registration process that avoids the requirement of manual control, as in many traditional landmark-based algorithms. Our experiments show that the proposed method has an obvious advantage in speed and is comparable in registration accuracy as compared with a state-of-the-art algorithm. 相似文献
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基于相位一致特征的CBERS-02B遥感图像自动配准 总被引:1,自引:0,他引:1
以CBERS-02B卫星HR高分辨率和CCD多光谱遥感图像数据为基础,针对基于特征的自动配准方法中的特征检测与特征匹配两个关键步骤,通过引入性能优良的相位一致特征检测方法和特征相似与空间关系相结合的特征匹配策略,实现了一种基于相位一致特征的遥感图像高精度自动配准方法。实验结果表明,该方法对遥感图像亮度和对比度具有不变性,能稳定可靠提取HR高分辨率和CCD多光谱遥感图像显著的点特征,精确匹配相位一致特征点,实现了CBERS-02B卫星不同谱段,不同传感器和不同时相遥感图像间高精度自动配准,所进行实验的自动配准精度均到达了优于0.3 像元的系统配准精度。因此,该自动配准方法适合应用于有高配准精度要求的遥感图像间自动配准。 相似文献
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Image registration is an important ingredient in a wide variety of computer vision applications. Over the years countless algorithms emerged that allow for robust registration of image sequences. Unfortunately, high quality results still cannot be guaranteed in any case. Especially in interactive online systems that strongly rely on results of unsupervised registration algorithms, techniques for automatic quality analysis and failure compensation are indispensable. In this paper we present a new concept for an integrated and fully automatic detection and analysis of errors in registration. Based on a new metric for registration quality assessment, image differences are robustly detected. In addition, a hierarchical analysis scheme is proposed that allows distinguishing between various underlying error sources, all having different impacts on a registration result and requesting for individual compensation strategies. 相似文献
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《Computer Vision and Image Understanding》2009,113(8):878-890
The paper presents an algorithm for the automatic registration of a stereotactic frame from a single slice captured by a computed tomography (CT) scanner. Such registration is needed in interventional radiology for CT-image guidance of a robotic assistant. Stereotactic registration is based on a set of line fiducials that produce a set of image points. Our objective is to achieve the automatic registration of a stereotactic frame in the presence of noisy data and outliers. To this end, a new formulation of the stereotactic registration problem with a single image is proposed, for any configuration of the fiducials. With very few fiducials, closed-form and numerical solutions are presented. This comes in useful for building a robust automatic line to point matching algorithm based on the RANSAC statistical method. Simulation and experimental results are presented and highlight the robustness properties of the algorithm. They show that the registration is accurate with moderate computing requirements even for a large amount of outliers. 相似文献
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提出了一种基于视网膜图像特征点可靠提取的算法,在此基础上提出了一种对视网膜图像进行分步式的图像配准方法。首先利用最小二乘法进行快速的粗配,再进一步根据特征点的对应性,利用投影变换模型进行精确配准。与传统方法相比,该方法配准精度高,可以达到亚像素级精度,整个配准过程不需要人工干预。 相似文献
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基于Co-motion的可见光——热红外图像序列自动配准算法 总被引:5,自引:5,他引:0
提出了一种基于Co-motion的可见光--热红外图像序列自动配准方法, 引入Co-motion运动统计特征来解决异源图像序列配准问题, 从而避开了异源图像相似图像特征提取和精确运动检测的难题. 由于可见光和热红外成像机理不同, 在运用运动统计特征时, 会面临与同源配准不同的诸多问题, 如难以提取相似前景、大量外点干扰和易受大尺度变化的影响等. 本文通过对所面临难题的分析 提出了适合于异源图像序列配准的同名点对选取方法和外点去除方法, 并精确迭代优化变换模型. 对俄亥俄州大学红外--可见光数据库和自建数据库共8组数据的实验分析结果表明, 该算法在大尺度、旋转、平移及视场角变化下均能精确配准. 相似文献
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一种基于结构特征边缘的多传感器图像配准方法 总被引:11,自引:1,他引:10
图像配准是多传感器图像融合等处理的前提. 本文以包含人造目标的合成孔径雷达(Synthetic aperture radar, SAR)图像和可见光图像为处理对象, 提出了一种基于结构特征边缘的多传感器图像配准方法. 该方法提取人造目标在两类图像中表现的共性特征---结构特征边缘, 并基于边缘匹配构造虚拟角点, 采用基于特征一致的粗配准方法和基于虚拟角点的精配准方法, 对待配准图像实现由粗到精的自动配准. 实验结果表明, 本文方法能够取得较高的配准精度. 相似文献