基于小面元方法的光学遥感图像快速匹配算法

针对光学遥感图像的配准，提出了一种快速有效的图像配准方法：首先分割出参考图像和待配准图像中的高亮度小面元，根据小面元自身的几何特征，获得小面元间的模糊匹配，然后进一步利用RANSAC方法确立小面元间的精确对应关系；提取匹配小面元的中心作为控制点对，解出仿射变换的参数，从而实现图像的自动配准。利用实际的光学遥感图像进行试验，获得了很好的实验结果。     

基于边缘拟合直线的遥感图像自动配准

旋转问题是目前图像自动配准中的一个难点,普通方法计算复杂度大,无法满足很多应用中实时性的要求,而基于边缘方向直方图的方法对噪声很敏感,对边缘进行直线拟合,提出了一种新的基于边缘拟合直线的配准算法。提出了边缘拟合直线角度差直方图的构建方法,并利用它对待配准图像进行旋转角度补偿,然后使用边缘点集的Hausdorff距离进行平移量估计,获得变换参数的近似值;最后以基于Renyi熵的互信息为相似性测度,利用遗传算法在粗配准的近似解的小范围邻域内快速寻找最优解进行精确配准。该方法计算简单、抗噪声性能强且能获得较好的配准精度。     

模糊图像中的飞机识别方法

针对模糊图像中飞机识别问题,提出一种基于角点和核聚类的飞机识别方法。该方法提取图像的角点特征,对角点进行核聚类,根据聚类结果识别飞机的角点,完成飞机的定位识别。在核聚类算法中,引入有效性函数,能自适应的确定聚类数目,解决了现有核聚类算法需要事先确定聚类数的弱点。实验表明,角点特征具有位移、旋转、尺度不变性,自适应核聚类算法能准确识别模糊图像中的飞机,具有较好的鲁棒性。