局部相位相关用于图像亚像素级配准技术研究

提出了一种基于局部相位相关的高效和鲁棒的亚像素级图像配准方法。通过传统的相位相关算法估计出初始平移参数后,在初始位置的引导下对互相关功率谱进行上采样矩阵Fourier变换,实现了图像局部相位相关,得到图像间亚像素级平移参数。实验结果表明,算法配准精度较高,且对随机噪声和光照变化具有较强的鲁棒性。     

基于迭代反投影的彩色图像超分辨率重建磁

给出了一种结合相位相关配准算法和迭代反向投影的彩色图像超分辨率重建算法。相位相关算法是一种利用频域信息估计图像之间偏移量的快速算法。在HSV颜色空间下利用低分辨率图像间的亚像素偏移量进行迭代反投影,保留图像的 H通道只对S通道和V通道进行迭代反投影。实验证明重建后的彩色图像与原始图像色调保持一致,并且很好地重建出图像的细节和纹理,避免了经过迭代之后造成的图像过度的平滑和颜色失真。     

快速鲁棒的立体匹配方法

针对全局匹配算法复杂度太高的问题,提出了一种基于图割的快速鲁棒立体匹配算法。一方面,参考局部立体匹配算法的思想,优化图割求解中的网格图的节点和边缘个数,使得在进行图割全局优化求解时不需要遍历所有视差值,从而减少匹配时间;另一方面,用二维线性插值算法计算亚像素,提高匹配精度和算法鲁棒性。实验结果表明,该算法快速、鲁棒、准确。     

基于互信息的高精度双目视觉测距方法研究

在立体视觉测量中,为获得更高测量精度,拓展测距范围,最重要的是要获得精确的亚像素级视差。为此,引入图像配准领域常用的互信息理论并结合Powell优化算法实现亚像素级点匹配。首先,利用Harris角点探测器检测目标,并将得到的角点作为待匹配点,再采用最大互相关法对左图像进行匹配搜索确定匹配点。然后再对以左右匹配点为中心的一定大小的邻域图像进行插值,分别放大10倍和100倍。引入多分辨率配准策略,加快了图像配准速率。先采用互信息理论结合Powell优化算法对低分辨率图像进行配准,然后再在高分辨率图像上对第一次配准的结果进行细化,结合像素级匹配的整数视差可得到最终的亚像素级视差。实验结果表明,该方法能将视差精度提高到0.01像素,提高了测距精度。     

基于互信息的高精度双目视觉测距方法研究

在立体视觉测量中,为获得更高测量精度,拓展测距范围,最重要的是要获得精确的亚像素级视差。为此,引入图像配准领域常用的互信息理论并结合Powell优化算法实现亚像素级点匹配。首先,利用Harris角点探测器检测目标,并将得到的角点作为待匹配点,再采用最大互相关法对左图像进行匹配搜索确定匹配点。然后再对以左右匹配点为中心的一定大小的邻域图像进行插值,分别放大10倍和100倍。引入多分辨率配准策略,加快了图像配准速率。先采用互信息理论结合Powell优化算法对低分辨率图像进行配准,然后再在高分辨率图像上对第一次配准的结果进行细化,结合像素级匹配的整数视差可得到最终的亚像素级视差。实验结果表明,该方法能将视差精度提高到0.01像素,提高了测距精度。     

基于OpenCV的立体匹配算法的研究与实现

提出了一种基于OpenCV的立体匹配算法,先使用投影仪在物体表面添加棋盘格角点特征,再利用OpenCV库函数对角点特征的像素精度和亚像素精度位置进行检测和计算.最后使用基于OpenCV的立体匹配算法完成图像对间角点特征的匹配.为了验证该算法,在VS2008环境下利用VC++进行了实验.算法验证实验和三维测距实验的结果表明,该算法匹配效果理想,匹配精度也高于传统的视差图匹配算法.     

快速区域互相关InSAR图像配准方法

在分析复图像干涉相位对快速互相关算法配准精度影响的基础上,提出了一种快速区域互相关InSAR图像配准方法。该方法对图像的幅度谱进行区域相关操作,获得干涉相位空间角频率的粗估计,并对主图像进行干涉相位补偿。该算法通过上述步骤消除干涉相位变化对算法的影响实现了高精度配准。在仿真实验和实测实验中,通过与传统的快速区域互相关算法及最大频谱法进行对比,验证了本文算法的稳健性与有效性。     

基于互学习的自适应PSO算法的亚像素定位研究

针对数字图像相关方法(DIC)的亚像素精确定位运算量大、时间代价高的问题,提出了一种改进的粒子群优化方法的亚像素精确定位。依据待测物图像中特征点变形程度的差异自适应地调整粒子飞行的速度和范围并细化到x和y二维方向上,改善特征点位移解的质量;另外,引入粒子间的互相学习机制,充分利用前一粒子的历史信息,减少迭代次数,提高算法运行效率;最后,将这种互学习的自适应粒子群的亚像素定位算法与牛顿-拉夫森(Newton-Raphson)算法和牛顿拉夫森-粒子群(NR-PSO)算法作比较。实验结果表明,本文算法具有更高的精度、有效性和可行性,尤其在处理大数据量时,该算法的时间成本优势更为显著。     

一种改进的病理显微图像亚像素快速配准方法

针对病理显微图像的快速高精度配准的应用需求,提出了一种改进的亚像素快速配准方法。通过采用对数差值函数对显微图像重叠区域进行信息量评估,由H型对数差值模板配准获取两幅图像像素级的粗定位和有效子图,继而在两幅子图上采用局部上采样相位相关法来获取亚像素级别的配准估计值。该方法利用H型对数差值模板简洁、配准速度快的优点规避了相位相关法计算量随着图像尺寸增大而急剧增长的缺陷,并能够对显微图像进行信息量评估以避免空白图像造成的误配。经实验表明,改进的显微图像配准方法配准精度可达0.01像素,速度为相位相关法的3.7倍（图像大小为2448×2048）,更适合应用于病理显微图像的快速高精度配准。     

基于特征匹配的亚像素级全景图像配准算法

为了提高全景图全自动拼接中图像配准的速度和匹配稳健性,提出了一种基于相对距离法去除外点的亚像素级图像配准算法,并给出了分析和实验结果,亚像素级像素定位误差在0.01~0.1之内。在对12组图像匹配的实验结果表明,该匹配算法的匹配正确率达到100%,且匹配的时间小于目前通用的RANSAC匹配算法。     

基于云遗传算法的图像相关匹配

针对图像相关匹配计算量大的问题,提出基于云遗传算法的图像相关匹配方法。考虑到图像平均量的存在会增加匹配的难度,对传统归一化相关测度进行修正。为寻找最佳匹配点,将修正后的相关测度作为适应度函数,采用云遗传算法进行寻优。由于云遗传算法具有收敛速度快、局部寻优能力强和不易产生早熟现象等优点,新方法的匹配精度和速度都得到提高,且抗噪声能力强。仿真实验结果表明,新方法对无噪声和有噪声图像都能实现高精度匹配,在匹配精度和速度上优于基于自适应遗传算法的匹配方法。     

快速相关跟踪算法的研究与实现

利用七阶不变矩对图像进行相关匹配,可以有效抑制几何失真的影响;在匹配的过程中对输入图像进行3层金字塔分解,在每一层上利用高效、并行的遗传算法进行匹配,搜索最优匹配点;实验结果表明该算法能够实时计算运动目标的位置,并且在目标发生缩放、旋转、光照等变化时仍能够长时间稳定跟踪目标.     

一种改进的AEI算法中初始匹配码字的快速查找方法

矢量量化（VQ）是一种高效的有损压缩技术。快速码字搜索算法是矢量量化的核心问题之一,其性能决定了编码时间。快速码字搜索算法中,绝对误差不等式删除算法(AEI)是一种典型的3步算法,其第1步查找输入矢量的初始匹配码字的方法采用了Minimax法,是整个AEI算法中计算量最大的步骤,严重影响了算法的效率。针对这个问题,提出了一种新的查找初始匹配码字的方法——Partial Minimax法。该方法在保证所找到的初始匹配码字与原始AEI算法相同并且重建图像的PSNR（峰值信噪比）值不变的前提下,可显著减小这一步骤的计算量和查找时间,从而有效地提高了算法的总体编码速度。     

改进形状上下文特征代价矩阵的快速计算

形状上下文特征的最大缺憾在于不具备旋转不变性。为了解决这个问题可以采用二维或一维傅里叶变换来解决,然而这样改进会增加特征提取和匹配的运算时间。鉴于傅里叶变换的对称性,对于改进后的形状上下文特征在特征匹配步骤,提出代价矩阵的快速算法,能够减少运算时间。形状点集匹配的实验结果验证了这种新算法的有效性。     

双目区域视差快速计算及测距算法

目的 双目测距对水面无人艇自主避障以及视觉侦察具有重要意义,但视觉传感器成像易受光照环境及运动模糊等因素的影响,基于经典Census变换的立体匹配代价计算方法耗时长,且视差获取精度差,影响测距精度。为了提高测距精度并保证算法运行速度,提出一种用于双目测距的快速立体匹配算法。方法 基于传统Census变换,提出一种新的比特串生成方法,在匹配点正方形支持窗口的各边等距各选3个像素点,共选出8个像素点,这8个像素点两两比较生成一个字节的比特串。将左右视场中的匹配点与待匹配点的比特串进行异或,得到两点的汉明距离,在各汉明距离中找到距离最小的像素点作为匹配像素点,两像素点的横坐标差为视差。本文采用区域视差计算的方法,在左右视场确定同一目标区域后进行视差提取和滤波,利用平均视差计算目标的距离。结果 本文算法与基于传统Census变换的立体匹配视差获取方法相比,在运算速度方面优势明显,时间稳定在0.4 s左右,用时仅为传统Census变换算法的1/5。在Middlebury数据集中的图像对teddy和cones上进行的算法运行时间对比实验中,本文基于Census变换改进的算法比已有的基于Census变换的匹配算法在运行时间上快了近20 s。在实际双目测距实验中,采用本文算法在1019 m范围内测距误差在5%以内,根据无人艇的运动特点和避障要求,通过分析可知该算法的测距精度可以满足低速无人艇的避障需求。结论 本文给出的基于改进Census变换的匹配算法在立体匹配速度上有大幅提高,提取目标视差用于测距,实际测距结果表明,本文算法能够满足水面无人艇的视觉避障要求。     

基于简化Mumford-Shah模型的导航基准图适配区分割方法

基于景象匹配的飞行器导航数字基准地图中需要划分匹配稳定的区域,以提高导航系 统航迹的可靠性.该文首先讨论了描述基准图局部区域匹配稳定性的局部匹配稳健度量指标, 据此定义了适配区的概念.常规的基于相关函数局部匹配稳健度量需要大量的计算时间,难以 实用化.为此,文中采用了三种可快速计算的匹配稳健度量指标:相关主峰曲率、可跟踪度及特 征密度,以及相应的快速算法.同时,引入了一种基于简化Mumford-Shah模型的水平集算法进 行适配区划分,通过演化由模型推导出的偏微分方程,就能得到适配区和非适配区的最优划分. 最后对实际的导航基准图的适配区划分试验表明,该文的适配区分割方法不仅计算速度优于基 于相关函数的方法,而且可以获得合理的适配区分布.     

一种快速的具有旋转不变性的模板匹配方法

传统的基于相关的匹配方法计算量相当大，而且当模板相对于搜索图有角度旋转时，匹配的计算量更大。用圆警影和zemike矩的方法对快速的且具有旋转不变性的模板匹配方法进行了研究，圆投影将图像由二维变换成一维，这样就降低了计算复杂度，通过相似性度量可进行快速地粗匹配，然后在可能的匹配点中，再用Zemike矩实现精匹配。     

基于空间分块的图像匹配多DSP系统实现

图像匹配是图像处理的一个重要分支,其算法运算量大。针对图像互相关匹配算法具有较强的并行特性,提出空间分块技术对图像进行分块以及算法进行任务均衡分解,并将分割的图像数据通过FPGA生成的四块双口RAM空间进行数据存储并传输给多DSP进行图像NCCF值计算,实现快速图像匹配。实验证明该系统实现方案可行,具有较强的实际应用效果。     

一种改进的快速多分辨率运动估计算法

提出一种改进的快速多分辨率运动估计算法,利用小波的多分辨率特性和小波匹配误差特性,在部分失真消元(PDE)算法的基础上,通过改进搜索顺序、匹配顺序和比较间隔来提高运动估计的速度。实验结果表明:该算法能达到全搜索算法(FSA)的精度,同时有效降低了计算复杂度。