一种基于网格结构图象的目标匹配定位方法

为了在不降低图象目标配准精度的前提下，加快苑配速度，提出了一种基于网格结构图象的从粗到细的目标匹配混合算法。该算法首先基本网格结构图象来抽取图象和模板的主要结构信息，以构成图象和模板的粗尺度上的一种表示，进而在这种粗尺度表示的图象上进行相似度粗匹配；然后基于引导的搜索策略，将粗匹配的目标位置对应到原图象的一些小区域，再采用部分Hausdorff距离匹配方法在这些小区域进行二次匹配和精确定位，经上述两个步骤的混合使用，不仅极大减少了计算开销，且没有降低匹配的准确度，将该混合算法与无粗匹配的部分Hausdorff距离全图匹配算法相比较，速度提高非常显著，该算法在集成电路显微图象上进行测试，取得了很好的效果。     

一种新的相关跟踪方法研究

相关跟踪过程中，序列图象中的实时图和参考图之间必然存在灰度差异以及一定程度的几何形变和对目标的局部遮挡，而传统相关匹配算法中，每一对像素点对匹配结果的贡献是均等的，这样就使得算法的性能很容易受到图像中噪声、局部遮挡等因素的影响。为此，从另外的角度提出了一种新的图象相似度度量方法，即将目标图象中与模板图象相接近的点的个数作为相似性度量来进行匹配，这种方法得到的相关曲面更尖锐，匹配置信度更高。又因为跟踪过程，实时图必然存在这样或那样的变化，对模板合理地进行更新是相关跟踪的关键，在上述的图象相似度度量方法的基础上，另外又提出了一种非常有效的模板修正方案，从而使得跟踪算法对环境的适应能力和稳定性得到大大提高，实验结果证明了该方法的优越性。     

一种新的指纹匹配方法

针对基于点模式匹配的指纹匹配算法速度较慢的现状，设计了一种新的指纹匹配方法，即利用纹线匹配技术来寻找基准点对的指纹匹配算法．该算法首先基于指纹纹线的相似程度寻找一对基准特征点；然后根据基准点对的坐标，计算两幅指纹图象(模板图象、待识图象)的相对平移和旋转参数，并将待识图象相对于模板图象进行图象姿势纠正；最后使用坐标匹配的方法统计两幅图象能够匹配的特征点数目．以实现两枚指纹的匹配．实验证明．该算法匹配速度很快，误识率低，准确性高，并具有图象旋转平移不变性．对面积适中的指纹图象，匹配结果可以满足在线应用的需要．该算法有望发展成为一种实用、有效的指纹匹配技术．     

用于室内环境建模的基于形状一致性的立体视觉匹配算法

本文针对室内环境水平特征丰富的特点，提出借助图象变换，使立体视觉图象对中对应水平特征呈现形状一致性，以利于实现特征匹配，并获取物体三维结构的新颖算法，本文地在标定图象及非标定图象两种条件下如何获取所需变换参数进行了深入的理论分析，并对适用于基于形状一致性匹配算法的图象预处理及匹配算法进行了分析与实验研究。从初步获取的实验结果来看，这是一种对室内环境建模较为有效的方法。     

基于预测模型的分形图象缩编码方法

给出了一个基于ρ图象模型的预测模型，用来预测分形图象编码中图象子块编码匹配成功的可能性以及匹配搜索空间的有效范围，并以此模型为根据提出了一种基于预测模型的分形图象压缩编码方案，大大减少了分形图象编码中不必要的尝试匹配搜索计算，实验结果表明该方案能够提高分形图象的编码速度，具有很高的实用价值。     

基于光谱匹配滤波的蚀变信息提取

从遥感图象中提取出围岩蚀变信息，一直是资源遥感应用与评价的重点与难点．在光谱一空间匹配滤波的基础上，发展了基于光谱匹配的蚀变信息提取方法．该方法在0-均值空间，以标准光谱数据库中的矿物光谱为参考光谱矢量，根据图象像元与参考光谱矢量的匹配程度，建立滤波检测器，从光谱匹配的角度进行滤波以及合理的阈值化处理，分割出蚀变信息．以新疆东天山某金矿床和西藏冈底斯某铜矿带的ETM^ 数据为例，从图象背景中提取出与各自矿化相关的蚀变信息，部分蚀变组合分布信息与矿床位置吻合，从而反映该方法通用性较好．     

一种实时并行图象匹配结构的设计

针对在传统串行结构上执行图象匹配算法时影响执行速度提高的原因，通过分析图象匹配算法的内部流水性，并行性，提出了一种加速执行图象匹配算法的硬件并行结构，通过引入流水线数据延迟及多个并行处理单元。该结构使得重复读取存贮器的操作次数大大减少，从而加速图象匹配操作。文中给出了该模型的实现框图，并计算了采用该结构执行图象匹配算法所需计算表明，对大小为６４×６４的搜索象，３２×３２的模板象。该结构可在不到９ｍ     

Windows BMP图象的颜色匹配及显示

BMP图象文件最早应用于MicrosoftWindows窗口系统，如今已得到了广泛的应用。但是，目前在DOS环境下开发的BMP图象的显示程序往往都要根据BMP图象文件中提供的颜色表来重新设置系统的调色板。这样，当它应用于某特定的DOS图形界面之后，该图象界面的其他元素的色彩也跟着被改变了。解决这个问题，可以采用系统当前调色板的颜色来匹配BMP图象中的色彩。然而，颜色匹配的一般算法比较复杂。从实用的角度出发，笔者找出了图形方式下系统缺省调色板的颜色与WindowsBMP图象中色彩的匹配关系。从而，实现了在不改变系统缺省调色板设置的…     

基于Hausdorff距离图象配准方法研究

图象配准是图象融合的一个重要步骤，为此提出了一种自动图象配准算法，该算法从两幅待配准的图象中分别抽取特征点，然后选用Hausdorff距离对两特征点集进行匹配，得到点集间的仿射变换，从而实现图象的自动配准，此算法以特征点而不是物体边缘计算仿射变换，大大降低了计算Hausdorff距离的运算量；同时，基于Hausdorff距离的图象匹配只需要点集之间的对应，而无须点与点的对应，因而可以使用于存在较大物体形变的情况，即完成两幅差异较大图象的配准，实验结果证明了算法的有效性。     

用混合弹性模型解决图象变形匹配问题

由于用传统的刚体匹配方法难以解决待匹配图象之间的结构差异 ,因此需要引入变形模型来进行图象的非刚体匹配 .为此提出了一种利用混合弹性模型 (HEM)来解决图象变形匹配问题的新方法 .该方法不需要预先提取图象的特征 ,而是直接利用匹配图象之间的灰度信息来实现图象之间的匹配 .匹配时 ,首先通过基于主轴的方法来实现两幅图象之间的全局仿射匹配 ;然后利用线性弹簧网模型来求取两幅图象之间的相关性 ,并进一步利用薄板样条模型来实现两幅图象的变形匹配 .该方法在匹配过程中还采取了多分辨率匹配策略 ,合成图象和医学脑图象的实验结果表明 ,该方法是有效的