利用对极几何约束的方法提高SIFT算法的正确率

针对SIFT算法是一种提取局部特征的算法,不能完全体现整幅图像信息,并容易产生失配的问题,提出了一种改进方法。该方法利用swr算法的匹配结果计算两幅图像之间的对极几何关系,利用该约束关系对SIFT算法的结果进行筛选以提高SIFT算法匹配点的正确率。实验结果表明,匹配正确率随着误差精度的提高而提高,反映出算法具有良好的噪声鲁棒性。     

分块投影匹配在快速序列图像稳定中的应用研究

图像稳定常用于各类序列图像系统的预处理。本文提出一种基于分块投影匹配的快速序列图像稳定算法。该算法将待处理序列图像进行分块,通过投影匹配计算得到各对应分块的运动矢量,提出一种评价准则赋予各运动矢量相应权重,利用改进的随机一致参数估计方法得到全局运动模型参数。试验结果表明,与基于KLT、SIFT等特征点匹配的估计算法相比,在对估计精度没有较大影响的前提下,本文算法具有运算速度快、能实时应用的特点。     

基于惯导信息的图像校正算法研究

针对景象匹配制导系统中弹载摄像机拍摄的实时图相对于弹体中预存的基准图存在较大的变形，严重影响到景象匹配精度的问题，提出一种基于惯导提供的位姿信息的图像校正算法，将弹载摄像机拍摄的实时图转换成与基准图同一个拍摄角度和高度条件下的图像。实验结果表明该算法校正精度高，鲁棒性强，极大地提高了景象匹配的精度。     

下视光学景像匹配制导系统匹配算法研究

针对下视光学景像匹配制导系统,提出SIFT-MSER组合匹配算法,根据待匹配的两图像拍摄视角大小的不同,选取SIFT或MSER算法进行图像匹配运算.该算法充分发挥了SIFT算法尺度和旋转不变性以及MSER算法仿射不变性的优点,弥补了各自的缺点,实验结果证明了该算法思路的正确性和有效性.     

模板图像尺寸可变的相关跟踪方法

相关跟踪过程中,序列图像中的实时图像与模板图像间存在灰度差异和几何形变,当前工程中采用相关匹配算法中的模板图像为矩形结构,为了在模板中尽可能的包含目标,模板中就不可避免的含有背景数据,但传统相关匹配算法中模板图像中的每一个像素都要参与计算,而且模板尺寸是固定的,这样就使得算法跟踪不稳定、容易丢失目标。为此提出一种变模板图像尺寸的相关跟踪方法,该方法实现了对模板图像尺寸的实时修正和非矩形模板相关匹配,试验证明此方法具有较强的抗几何变形的能力以及对复杂背景环境的适应能力。     

一种基于改进SIFT的SAR图像配准算法

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.     

基于SURF的图像配准改进算法

针对SIFT图像配准算法存在配准精度低的问题,提出了基于SURF的图像配准改进算法。该算法在特征点提取之前,对图像进行双边滤波,减少错误来源,特征匹配初始阶段使用自适应阈值约束代替传统固定阈值,减少最近邻域与次近邻域之比对匹配结果的影响,加入肯德尔系数约束对匹配对提纯,提高配准精度,最后通过RANSAC算法和LSM迭代求解,进行结果处理。实验结果表明,改进的SURF算法在减少配准时间的基础上提高了正确匹配率。     

抗仿射变换图像局部特征检测与匹配算法研究

针对SIFT局部特征在图像发生大视角变化时匹配失效的问题,提出了一种基于仿射变换模型的图像局部特征检测和匹配算法。通过建立图像仿射变换模型,对相机光轴视角变换的纬度角θ和经度角Φ进行模拟,并采用SIFT算法进行特征检测,基于最邻近法进行特征匹配,使算法除了具有SIFT本身的抗图像缩放、旋转和亮度变化等特点外,还具有较强的抗仿射变换能力。试验结果表明:当图像发生相对斜率较大的仿射变换时,该图像特征检测和匹配算法仍有较强的抵抗能力。算法可用于图像末端寻的制导弹丸和空中侦察设备拍摄的图像进行有效匹配。     

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。     

基于圆环域描述的改进快速SIFT算法

针对快速SIFT(Scale Invariant Feature Transform)算法去掉高斯加权环节,导致算法稳定性下降的不足,对快速SIFT算法中的特征描述子进行了改进,用圆形代替矩形并对区域进行分层,越靠近关键点层数越多,相当于对中心区域进行了加权,并通过仿真给出了最佳加权层数和特征描述子方向数。仿真实验表明:该算法不但满足了匹配正确率和实时性的要求,而且具有很高的稳定性和鲁棒性,能够满足目标跟踪的实时性要求。     

图像制导的目标匹配算法与系统设计

根据航拍地形图像和目标图像的特点,提出Zoser图像匹配算法用于图像导航与制导.Zoser算法主要由高斯Zoser图像金字塔、24邻域极值点和SIFTl28描述符等组成.Zoser算法使用整型数据,结构简单,二级算法独立性好,易于模块化设计;根据这些特点提出了基于FPGA和多DSP的系统设计方案,系统具有较好的实时性和图像匹配目标识别性能.Zoser算法对图像位移、旋转、仿射变换、尺度变化、噪声影响、轻微形变和照度变化有较好的鲁棒性,识别和匹配的准确性较好,速度比SIFT算法提高3倍左右,更适合实时系统.     

基于改进SIFT与互信息的异源图像匹配

针对同一目标的红外与可见光所形成的异源图像对,提出了一种基于改进SIFT与互信息的算法,寻找两幅图像中的相关点,从而实现两幅图像的匹配。为了改善SIFT算子的匹配效果,本文提出的改进方法,成功地增加了正确匹配点数;同时使用局部互信息量作为判断标准,可以在正确匹配点数即使占劣势的情况下,依然能排除错误的匹配点,扩展了匹配算法的适用性。结果和实际测试表明,两种算法结合能显著改善匹配效果。     

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。     

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。     

基于轮廓片段匹配和图搜索的红外目标识别方法

针对前视红外（FLIR）目标识别中复杂背景干扰和目标轮廓片段缺失的问题,提出了一种 基于轮廓片段匹配和图搜索的目标识别方法。提取基准图和实时图的轮廓特征并进行分段,利用片段的方位和朝向特征进行匹配并构建匹配图;在基准图轮廓片段间的空间关系约束下,利用图搜索策略遍历匹配图得到候选目标轮廓片段组合;结合全局相似性度量实现目标的匹配识别。仿真实验结果表明,该方法对复杂背景干扰和轮廓片段缺失的情况具有较好的适应性和鲁棒性。     

正态分布转换算法在声纳图像处理中的应用

根据声纳图像匹配处理的实时性需求,研究了正态分布转换算法。该方法基于对图像中目标点的概率分布进行匹配,不需要提取图像的几何特征或灰度特征,可有效缩短匹配时间。通过对均值滤波法、中值滤波法、小波去噪法、形态学平滑法4种图像去噪和迭代阈值法、最大熵法、一维Otsu法和二维Otsu法4种分割算法,进行仿真并对比,选出符合实时性处理的方法,即中值滤波法和一维Otsui法。基于美国德州仪器公司的数字信号处理芯片,将图像去噪、分割和匹配算法在硬件上实现,硬件实现结果和仿真结果一致,实现了声纳图像匹配的实时处理。     

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。