面向景象匹配制导的图像灰度校正问题研究

基准图匹配性能是影响景象匹配精度的关键因素之一.在分析灰度级线性变换法及灰度直方图均衡化的基本思路基础上, 实现了对基准图的灰度校正处理, 通过可匹配性度量参数分析及匹配仿真实验, 验证了灰度校正在改善基准图匹配性能中的实用意义.     

一种基于双向匹配融合的合成孔径雷达景象匹配算法

针对合成孔径雷达（SAR）图像进行景象匹配时因图像差异和斑点噪声造成误匹配的问题,提出了一种基于双向匹配融合的景象匹配算法。采用变形差异相似性测度进行从实时图到参考图的正向匹配;通过选取参考图中易匹配子区,进行基于相位一致性特征强度互相关的从参考图到实时图的反向匹配;对双向匹配的结果进行融合处理,确定最终的匹配位置。实验结果表明,该算法能克服异源SAR图像间的图像差异对匹配的影响,具有较高的匹配精度和较好的鲁棒性。     

巡航导弹航迹控制中景象匹配快速算法研究

为了解决巡航导弹航迹控制中所拍摄的实时图与基准图存在的角度旋转问题,借鉴圆投影旋转不变性的优点,根据实时图自身的特点,提出了环投影匹配算法。采用遗传算法和全空间逐点搜索(穷举法)两种方法对不同大小的基准图就匹配速度和匹配精度进行比较。同时,提出引入方位角和前一帧匹配点对当前匹配点进行预测,剔除误匹配点的方法。仿真结果表明,以上算法在旋转条件下,仍保持了较高的精度和速度。     

巡航导弹末制导的景象匹配快速算法

快速实时景象匹配在巡航导弹精确攻击目标中起着极重要的作用,文中研究了在保证精度的条件下提高景象匹配速度的问题,文中用Hausdroff距离代替传统的欧氏距离的相似度指标,利用包括二进制编码和十进制编码在内的遗传算法和分别基于频域和空域的分层算法替代全空间逐点搜索.经实验表明,这些算法在保证一定精度的条件下提高了景象匹配的快速性.另外根据不同的快速算法,可区分基准图景象匹配品质的差异,为巡航导弹的航迹规划提供参考.     

图像边缘特征扩展的对数极坐标变换匹配制导方法

下视景像匹配制导中，实时图和基准图的拍摄高度、方位和图像比例尺不完全一致，两图的轮廓形状存在旋转和变形等差异，边缘特征提取方法受图像灰度分布影响存在变形和移位，易导致匹配错误。用侧抑制竞争方法，图像边缘特征提取快速准确，不发生移位，对灰度变化也不敏感，再用扩展边缘特征法，克服轮廓变形对边缘匹配的影响。在此基础上，引入对数极坐标变换，进一步提高图像的抗旋转和尺度收放的匹配精度。结果表明，此方法模型简单、抗几何变形能力强且便于实现。     

基于多线程的巡航导弹景象匹配技术研究

常规的图像匹配方法数据量大、耗时较长,极大的影响了景象匹配的速度。为了改进景象匹配的速度,通过对景象匹配和多线程技术的研究,利用多线程并行性、快速性的特点,提出一种基于多线程技术的匹配定位方法。采用多线程技术对基准图和实时图像进行实时匹配。经实验证明,多线程对于快速读图和实时匹配有很明显的效果。能够更好的满足导弹景象匹配实时性的要求。     

改进型LBP 算子在异源图像匹配的应用

针对现有异源图像处理方法的不足,提出一种适合于描述异源图像纹理分布特征的改进的LBP特征的匹配算法。通过改进的LBP算子分别得到基准图和实时图的全局纹理分布特征;在此基础之上提取出基准图和实时图分块加权后的联合直方图特征并作为最终特征;并对图像分块加权后得到的联合LBP特征进行异源图像的特征匹配,在基准图上对此特征进行相似搜索得到相似系数图,峰值点即为匹配点。实验结果表明:通过LBP算子提取的纹理特征能够很好地应用于异源图像匹配,且匹配效果稳定优异,具有很好的工程应用价值。     

弹载SAR大斜视扩展CS成像算法

针对弹载合成孔径雷达大斜视工作模式下图像几何失真和成像匹配过程中的图像失配问题展开研究,通过分析巡航导弹攻击末段飞行特性,提出了一种采用距离向变标处理的扩展CS算法.该算法可以校正因大斜视带来的图像几何失真,能够用于末制导景象匹配.点目标和分布式目标仿真结果证明了算法的有效性,与传统的CS算法的对比证明了算法的优越性.     

基于模板匹配的前视红外目标识别方法

针对固定目标红外图像中边缘模糊,难以分割和识别的情况,提出了一种基于模板匹配的目标识别方法。由高程数据和正射影像等卫星数据生成目标区参考图和基准图,在基准图中根据归一化Laplace响应确定目标区特征尺度作为目标检测的先验知识,对实时图及灰度反转实时图进行匹配滤波,检测出候选区域,再对候选区域进行基于Hausdorff距离的模板匹配,从而得到最终识别结果。实验结果显示:该算法识别精度高、速度快,对于复杂地面目标前视红外图像的匹配识别具有一定的应用价值。     

利用改进遗传算法的可靠性匹配方法

提出了一种基于改进遗传算法的可靠性匹配方法。首先采用四阶中心B样条小波对实时图和基准图进行小波分解和边缘增强。然后．在粗尺度上利用改进的遗传算法对小波边缘增强图进行匹配，快速搜索并保留局部极值点作为候选匹配点．保证正确匹配点可以包含在候选匹配点中。对实时图进行旋转校正．利用候选匹配点处的局部灰度特征提取二值边缘图，再进行相关匹配，筛选出正确匹配点。最后在细尺度上获得精确的定位点。实验结果表明．其匹配概率比基于小波二值边缘提取的相关匹配算法提高了9．5％。     

基于Hausdorff距离和免疫遗传算法在图像匹配的应用研究

部分Hausdorff距离和免疫遗传算法相结合的图像匹配算法包括：定义编码与适应度函数、确定交叉变异算子及免疫操作。部分HD距离作为模板匹配的相似性测度，可有效减少匹配计算量；免疫遗传算法具有较强的鲁棒性和强大的并行搜索能力。两者的结合明显缩短匹配时间，提高匹配的精确度和鲁棒性。仿真结果验证该方法高效稳定。     

基于多片DSP的相关匹配算法的研究与实现

为了满足导弹跟踪锁定目标过程中实时性要求高这一要求,提出了一种改进的相关匹配算法,并对算法的硬件实现进行了详细讨论,将图像分成4块,每块由一片DSP进行处理,并结合相关算法进行测试。实验结果表明,无论在实时性还是在跟踪有效性方面,该算法都是切实可行的。该系统结构紧凑、可靠性高、实时性强,为图像匹配系统提供了新的高速处理平台。     

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。     

基于角点检测法的图像配准

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.     

一种基于边缘匹配的前视红外目标识别算法

红外目标识别是影响精确制导武器命中精度的重要因素。针对因基准图与实时图存在差异导致模板匹配性能下降的问题,提出了一种基于边缘匹配的前视红外（FLIR）目标识别算法。在模板匹配的基础上,利用目标的邻域信息排除虚警,计算基于匹配代价矩阵的匹配置信度对候选匹配点进行排序,利用前面连续多帧图像的识别结果为当前帧识别提供信息,从而提高目标识别的准确性和鲁棒性。在2组不同目标类型的红外视频序列上所做的实验表明,该算法具有较好的识别性能。     

图像配准方法及其在目标跟踪中的应用

给出了一种基于点特征的图像配准方法,可以用于复杂背景下任意角度旋转的图像之间的配准。图像配准算法分为四个步骤:用Forstner算子分别提取参考图像与待配准图像的特征点;使用旋转不变特征向量获取特征点之间的初始匹配关系;使用投票算法剔除误匹配点对,获取正确配对的同名点对;用最小二乘方法由正确配对的同名点对获取图像之间的配准参数。给出了基于点特征的图像配准方法在目标跟踪中的应用方法,并进行了仿真实验,结果证明该图像配准算法可以对复杂背景下弱对比度静止目标进行精确跟踪,而且算法具有很好的通用性。     

自动目标识别技术在导弹上的应用研究

概述了国外自动目标识别(ATR)技术的发展和应用情况.以例举的形式介绍了目前红外成像ATR技术和激光雷达ATR系统的典型导弹应用情况.详细分析了ATR算法中的模板匹配技术.最后针对我国导弹武器系统应用ATR技术的未来发展提出了相应的对策和建议.     

基于对应像素距离度量的图像匹配跟踪算法

结合最小绝对差度量MAD和Hausdorff距离度量的基本思想,提出了一种新的对应像素距离相似性度量方法的图像匹配算法和自适应模板图像匹配跟踪算法,并对对应像素距离相似性度量方法的图像匹配算法的匹配跟踪性能进行分析.对这2种算法的匹配跟踪性能参数的实验结果进行比较.实验结果表明:对应像素距离相似性度量方法的图像匹配算法具有较强的抗噪、抗畸变能力和稳定性,具有较高的匹配精度和匹配概率.