图像匹配经典算法及其改进方法研究

图像匹配算法包括直接利用原始图像的灰度进行匹配、利用图像的物理形状特征进行匹配以及使用高级特征的算法进行匹配。经典匹配算法包含ABS算法、归一化互相关匹配算法、图像矩匹配方法，以及基于图像特征点的匹配算法。其改进算法涉及SSDA算法、金字塔分层搜索算法等。     

两步SSDA跟踪算法在小内存DSP上的实现

文中构建了以TMS320DM642为核心的硬件图像跟踪处理系统,但TMS320DM642的CPU片内内存较小,原来的两步SSDA图象跟踪算法无法快速运行,这样文中对两步SSDA图象跟踪算法作了改进,使之在保持原来的跟踪精度、可靠性、抗干扰能力的同时可以高速运行在小内存的DSP系统上.     

一种基于跟踪微分器的机动目标跟踪算法

提出了一种基于跟踪微分器（TD）的目标跟踪算法，该算法由跟踪微分器和序贯相似性匹配算法（SSDA）组成。假设目标在视频图像序列第一帧中的位置已知，使用跟踪微分器，可以预测出目标在下一帧图像中的位置，然后再使用SSDA算法，在预测位置的邻域内进行搜索，从而获得目标的准确位置。仿真实验证明基于跟踪微分器的模板匹配算法减少了搜索位置，提高了算法的效率，同时也克服了传统的卡尔曼滤波需要目标运动模型已知的缺点。     

动态背景中基于特征点引导的动目标快速检测方法

为解决传统方法的不足,提出一种新方法实现动态背景中运动目标的快速检测。充分利用图像的特征点信息,对传统的SSDA算法进行改进,实现视频序列相邻帧间的配准。在经过配准的帧间,利用特征点及其邻域的灰度信息求取小窗口的灰度差的总和,则匹配误差较大的特征点必处在动目标区域,据此检测出运动目标的位置。实验证明,该算法具有简单、快速的优点,可用于动态背景中的动目标检测,也可用于图像的变化检测。     

用于目标跟踪的双阈值快速序贯相似性检测算法

为降低序贯相似性检测算法(SSDA)的计算量,提出了一种双阈值快速SSDA算法(DTSSDA)。DTSSDA增加了误差累积速度阈值,当误差累积速度超过速度阈值时可提前终止本次匹配计算,而速度阈值可利用帧间相关性信息自动地选取。另外算法中还引入了积分图的概念并采用了从粗到精的搜索策略。实验表明DTSSDA能在保证匹配精度基本不变的前提下使单帧计算量大幅减少,因此更适合于实时目标跟踪。     

基于改进的等功率谱射线面像恢复技术研究

通过对射线图像退化机理的研究，在分析等功率谱滤波恢复方法优缺点的基础上，结合典型图像的功率谱估计，提出了等功率谱恢复的改进算法。实际图像恢复结果表明，该算法可较好地降低图像模糊程度，能够有效保留射线图像的边缘信息，同时具有一定的通用性。     

多尺度Retinex算法在红外图像增强中的应用

应用改进的多尺度Retinex增强算法．对低能见度的红外图像进行图像增强，提高了原图像的对比度和像质，得到了目标区域的最佳视觉效果。理论分析和实验结果表明，该算法与维纳滤波、同态滤波等算法相比，有效地抑制了背景和噪声。该算法对红外图像增强后，图像对比度比前两种算法的对比度强。     

基于最大熵算法的图像几何与辐射校正研究

在图像辅助导航中，航空照片都具有不同程度的几何畸变和辐射畸变，给图像内容的辨别带来误辩，通过灰度差值算法，把系列航空图像变换为同一坐标系下的图像几何畸变，再通过改进的最大熵算法，实现图像辐射畸变校正，使图像“热点”区域明显。     

一种改进的伪彩色图像融合方法

在原TON算法的基础上提出了一种改进的伪彩色图像融合算法。该方法针对微光和红外图像，利喟对微光图像的非线性变换进行了图像增强，使其与经过TON算法处理的红外增强图像一起通过RGB通道完成融合。融合过程结合人眼的视觉特性进行颜色选择，使融合图像更符合人眼视觉感受。给出了融合结果,并与其他方法作了比较，证明了其有效性。     

一种改进的SIFT双向匹配算法

分析SIFT特征提取匹配算法，利用SIFT特征向量匹配对的唯一性约束改进算法的匹配策略提出双向匹配算法，在已有匹配结果的基础上引入匹配的唯一性约束，进一步降低实时图像与参考图像时序匹配的误匹配率，以达到在实时图像中寻找已知着陆区域的目的，提高图像匹配的准确率。实验结果表明该方法有效。