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图像配准是将不同条件下(时间、传感设备、气候、角度等)得到的两幅或者多幅图像进行匹配、叠加的过程.通常,每种配准技术都是针对某一类具体应用的,有一定的局限性.文中提出了一种融合的、基于特征点的图像配准方法,首先采用小波变换和USAN区域特性相结合的角点检测方法,然后利用互相关和RANSAC相结合的方法进行特征点匹配,最后采用薄板样条法求解点变换矩阵.通过这种方法可以弥补不同配准方法的不足,提高配准精度.通过对人物、景物等大量图像进行实验分析,证明此算法具有很好的配准精度、环境适应性和实时性. 相似文献
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针对图像配准中采用互信息作为配准相似度函数存在配准精度小和收敛速度慢等问题,构造了一个基于最大化互信息的配准测度函数。结合一种适用于图像自动配准的文化粒子群优化(CPSO)算法,给出了一种新的图像配准算法。该算法将搜索空间设置成群体空间和信念空间,群体空间采用自适应粒子群算法完成进化,信念空间通过更新函数来进行演化。群体空间的粒子群不仅通过跟踪个体极值和全局极值来更新自己,还通过不断与信念空间中的优秀个体交互,加快群体的收敛速度。这就克服了图像配准中计算量过大、搜索速度慢等问题。大量实验表明,与现有的粒子群优化(PSO)算法配准算法相比,文中提出的算法具有较好的鲁棒性和配准精确率。 相似文献
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为提高多传感器空间配准的精度和稳定性,以最小二乘空间配准算法为基础,分析多传感器空间配准病态性产生的原因,指出系统误差估计Fisher信息矩阵的病态性是影响空间配准质量的主要因素。运用条件指标对病态性程度进行评价,并根据信息矩阵的奇异值呈阶梯型分布特点,提出一种混合的奇异值修正稳健估计算法。该算法通过只对较小的条件指标进行修正,实现对系统误差观测方程中不确定成分的有效抑制和确定成分的保留,能较好解决多传感器空间配准系统误差实时估计问题;通过两种不同场景下的系统误差估计结果证明,该算法的使用可显著地提高系统误差参数估计的精度和稳定性。 相似文献
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为克服SIFT (scale-invariant feature transform)描述子应用于SAR图像配准领域时配准精度低的不足,提出一种基于改进SIFT的SAR图像精确配准算法.该方法首先提取特征点的SIFT描述子和改进的旋转不变纹理化特征描述子,再利用典型相关分析特征融合算法将2种描述子融合,形成新的特征描述子,计算2幅图像中各个特征点间的改进加权距离并通过预先设定好的阈值完成粗匹配,最后通过随机抽样一致性算法去除误匹配实现精匹配,并代入仿射变换模型以求得变换参数,完成图像的配准.仿真结果表明:该方法的匹配性能明显优于SIFT及PCA-SIFT算法,能够有效处理图像在尺度变化、灰度变化、旋转角度变化的情况下SAR图像配准问题,且配准精度达到了亚像素级. 相似文献
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基于角点检测法的图像配准 总被引:1,自引:1,他引:0
采用角点检测算法,对图像中任一像素点和以它为中心的圆形区域USAN进行图像配准,将边缘提取和轮廓跟踪过程融为一体,并通过沿圆弧曲线扫描获取角点信息建立图像间角点的对应关系,由此得到初配准参教,且使用迭代过程以提高配准的精度.试验证明,该算法对图像间的旋转角度没有限制,配准精度高而且计算量小. 相似文献
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海上发射和回收运载火箭获取的视频图像易受海雾的影响导致成像质量下降。针对传统暗通道先验去雾方法对天空等亮区域失效的不足,提出一种结合图像亮区域检测和图像增强的改进暗通道图像去雾方法。首先利用阈值分割检测原始图像的亮区域,并分别计算亮区域和暗区域的大气光和透射率。然后利用双边滤波对图像透射率进行优化,最后,利用图像增强方法对复原图像进一步优化,解决复原图像亮度较低的问题。针对双边滤波算法运行速度较慢、影响工程应用的问题进行了优化。实验结果表明,复原后的图像具有较好的视觉效果,且运行速度满足工程应用要求。 相似文献
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针对传统方法存在适应性差、计算量大等特点,提出一种指纹图像置信极值化的处理方法。采用图像均
衡化与置信阈值极值化结合对图像进行强化,对每个小区域的像素点进行灰度值求均值和方差,并采用Visual C++
平台对算法进行实验验证。实验结果表明,该算法具有处理效果好、适应性强的特点。 相似文献
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给出一种图像标记和目标特征统计算法,该算法对分割后的图像按行操作:依次对每行中独立的块(Block)进行标记,并统计其特征值。然后对每两行的Block进行比较,判断其是否粘连。若是,则归为一类(Variety);若否,则定为新类。试验结果证明了此算法的可行性。 相似文献