基于多尺度红外与可见光图像配准研究

利用尺度空间理论对多分辨率的红外与可见光图像配准算法进行研究,提出利用红外与可见光图像的多尺度特征点及边缘作为配准的特征,利用特征尺度确定用于相似度匹配的子图像大小,使用LTS-Hausdorff(least trimmed square Hausdorff)距离判断子图像的相似性。利用尺度空间理论及多尺度下图像的特征能更加全面的对图像进行描述。在利用多尺度特征获取到匹配对后,再利用随机一致性检测对匹配对进行提纯并获取空间变换的参数,然后使用该参数对红外与可见光图像进行配准与融合。实验结果表明,基于多尺度的图像配准方法,能有效对红外与可见光图像进行配准。     

一种稳健的多源遥感图像特征配准方法

 提出了一种稳健的多源遥感图像特征配准方法.首先引入相位一致性变换来消除图像灰度、对比度差异的影响并提取特征点;然后基于Zernike矩重构互相关函数并通过重构函数最大化实现图像旋转条件下的特征点匹配,同时结合双向最大互相关值匹配策略实现图像的粗略配准;最后,采用迭代修正变换参数算法最终实现多源遥感图像高精度配准.对大量多源图像进行配准实验表明,提出方法对多源遥感图像配准具有较强的适应性且配准精度高.     

融入曲率尺度空间算法的图像配准方法

为了满足图像配准对于实时性的要求,提出融入曲率尺度空间算法的图像配准方法.首先使用曲率尺度空间算法提取图像角点特征,然后使用改进的加速稳健特征算法生成64维角点特征描述子向量并将描述子向量降维到24维,最后使用改进的相似性距离算法和随机采样一致性算法进行匹配.仿真实验一表明:在图像配准准确度方面与传统尺度不变特征变换算...     

基于优化ORB算法的遥感图像精确配准技术

对于遥感图像精准配准技术的问题,提出基于优化ORB算法的遥感图像精准配准技术。首先,实现特征匹配,通过改进ORB算法将特征点进行提取,并且实现描述符的创建及匹配,得到初始控制点;然后,使用随机采样一致性方法和变换参数估计相结合,将可能错误的匹配进行剔除;最后,通过最小二乘法对变换参数进行估计,实现图像的几何纠正。对算法配准技术进行实验,实验结果表明此方法得到的配准精度较高,能够进一步提高配准效率。     

基于几何不变性和局部相似特征的异源遥感图像配准算法

针对异源遥感图像在图像配准中的几何形变问题,本文提出了一种基于几何不变性局部相似特征的异源遥感图像配准算法.GISS算法利用加速鲁棒特征算子先对存在几何差异的异源遥感图像进行预匹配,然后根据特征点的方向特征对图像进行旋转仿射校正,最后引用局部相似性描述符并集成相似性度量来考察预匹配点对的相关性,选取其中相似相关性最优的点对实行图像配准.实验结果表明,对于存在几何形变的异源遥感图像,具有较好的配准实现效果,可以有效的解决异源遥感图像之间的几何形变差异问题,具有较好的鲁棒性和配准精度.     

高分辨率多光谱遥感图像的自动配准

当前高分辨率多光谱遥感图像自动配准的主要困难,在于图像特征提取的自动化程度不足,计算速度较慢。针对不同传感器和不同时空分辨率的高分辨率多光谱遥感图像,改进点特征的提取方法,获得较高精度和较快速度。首先构建三维高斯差分尺度空间,由低层获得粗匹配点,在空间上向高层索引特征点。然后,通过逐层搜索获得精匹配点。在各层中,通过特征点方向描述子的空间增强,提高特征点的质量和数量。最后,综合多光谱遥感图像的可见光和近红外等波段的同名点集,获得亚像素级的匹配点。试验了环境星、TM、GEOEYE、无人机遥感图像等高分辨率遥感图像,对改进算法结果进行了较全面的对比分析。     

多光谱遥感卫星图像的精确配准方法研究

针对一组多光谱遥感图像中,各谱段图像之间配准不一致的问题,本文提出了一种基于特征点的快速自动配准方法。在图像信息熵的基础上,利用环形移动窗口,自动快速寻找感兴趣区域, 并利用尺度不变特征转换（SIFT）算法提取特征。为提高精度,文中对特征初匹配方法作了改进,并用余弦定理和空间距离约束条件剔除误匹配点,之后提取最稳定的特征点对计算变换参数,完成配准。最后根据配准前后图像的互信息和特征点的均方根误差（RMSE）来衡量配准的程度。通过对大量中巴地球资源卫星拍摄的多光谱图像进行实验,该方法能达到亚像素级配准精度,并能快速对各谱段图像进行配准。      

多特征匹配的高光谱图像配准方法

基于区域的配准方法从处于离散性图像坐标点中,检索配准特征点完成高光谱图像配准,而离散性图像坐标点导致图像特征点提取存在一定误差,导致配准后高光谱图像结构特征缺失。为此,提出多特征匹配的高光谱图像配准方法,首先使用基于Forstner算子的高光谱图像特征提取方法,提取两幅待配准高光谱图像中目标特征,然后基于提取的特征,采用基于多特征匹配的高光谱图像配准方法实现配准。经实验结果验证,该方法提取的高光谱图像特征完整度系数最大值为0.989 9,配准后的同类型、不同类型的多特征高光谱图像结构相似度指数始终大于0.980 0,且与同类配准方法相比,配准速度提高了6倍与8倍左右,应用性能较为显著。     

基于SIFT算法的异源遥感影像自动匹配研究

由于不同传感器、多时相、多分辨率、多波段的遥感图像的光谱特征、空间特征、纹理特征等存在较大差异,为遥感图像的匹配带来了困难。主要利用图像特征点提取方法,使用具有尺度不变特性的SIFT(Scale Invariance Feature Transform)方法,对异源遥感图像进行配准和图像进行拼接操作,并进一步对SIFT算法进行优化,采用双向匹配策略。实验证明该算法具有稳定、可靠、快速等特点,适用于存在光谱特征、空间特征、纹理特征差异的异源遥感图像的精确配准,同时实验验证了双向匹配算法用于SIFT特征点匹配中的优越性,证明其为一种好的匹配测度。     

基于FPDE-SIFT的声呐干涉图像配准方法

图像配准是声呐进行高精度干涉测量的保障,该文针对水下目标的声呐图像配准,提出了一种基于4阶偏微分方程尺度不变特征变换的声呐干涉图像配准方法。该方法聚焦声呐图像配准的难点,首先基于4阶偏微分方程构建尺度空间,在保持图像细节的前提下滤除噪声,提高特征提取的准确度;对于残余噪声造成的特征点误检,借助特征点的相位一致性信息加以筛选,精简特征点样本集;最后对特征点匹配策略进行优化,提出改进的快速样本一致性匹配策略剔除特征点的误匹配。算法增加了匹配点对的数量,提高了匹配点对的准确度,实现了声呐干涉图像的精确配准。水池实验和外场试验表明,该文所提出的算法相较现有算法对声呐图像有着更好的适用性,配准后的均方根误差与留一法均方根均小于1像素,达到了亚像素配准精度。     

基于SIFT算法在遥感图像匹配中的应用研究

针对遥感图像在光照和几何差异等复杂因素上引起的匹配误差,深入研究了SIFT特征描述符的改进方法.利用特征点圆形区域来构造特征描述符,采用自适应量化策略用来局部区域的划分和梯度直方图的计算,并对每个描述子采用一种插值法重新确立主方向,改进SWT算法的描述符.降低特征点维数的同时,又保证特征点描述符的独特性和鲁棒性.研究结果表明,改进的SIFT描述符在遥感图像几种复杂环境下都取得了预期的结果,证实了改进算法的可行性.     

基于椭圆傅里叶描述子的遥感图像配准算法

传统的基于点特征的图像配准算法在遥感图像配 准时提取的特征点数量大、分布密,易产生误匹配,导致特 征匹配的效率和精度低。为此,本文利用椭圆傅里叶描述子(EFD)能较好保留 形状信息的特点,提出了一种基于EFD的 图像配准算法,根据匹配的边界对预估变换参数,给出特征搜索范围,从而有效地提 高特征搜索的效率。实 验结果表明,所提出算法能有效抑制误匹配的产生,提升特征匹配的效率,尤其是对于纹理 丰富的大尺寸图像,提 升效果更加明显,验证了本文算法对遥感图像配准的适用性。     

改进配准测度的SUFT红外图像快速配准算法

为方便电路板卡故障诊断,实现红外图像快速、有效配准,提出一种基于SUFT(Speeded-Up Robust Features)和相似四边形的红外图像快速配准算法。该算法首先对红外图像进行特征点检测,生成SUFT特征点描述子;然后采用欧氏距离进行相似性度量,提取粗匹配特征点对,再利用相似四边形进行精匹配,去除误配准点对;最后依据精匹配点对求解变换模型参数,实现红外图像的配准。实验表明,改进后的算法能有效剔除误匹配点对,提高配准精度,配准结果较理想,与同类算法相比耗时较短。因此该算法具有快速性、稳定性等优点,且配准精度较高,有很好的实用价值。     

基于3DSIFT和BSHOT特征的点云配准方法

针对点云配准过程中易产生错误匹配点、配准时间长、配准精度低等问题.提出了基于三维尺度不变特征变换(3 DSIFT)关键点检测方法,结合二进制方向直方图描述子(BSHOT)构建点云匹配对的配准方法.该方法首先利用差分高斯模型在三维尺度空间上检测SIFT关键点,其次在关键点的邻域构建局部坐标系来计算SHOT描述子,并将SH...     

低对比度图像特征点提取与匹配

针对常用特征点匹配算法在低对比度图像中存在特征点少、匹配精度低的问题,将图像自相似性用于图像特征点提取,并改进特征点匹配过程,提出了自相似性与改进归一化互相关相结合的方法.该方法首先根据像素点自对称值提取出图像特征点,然后通过特征点的尺度信息构建自适应相关窗口来改进互相关匹配,最后由阈值筛选和随机抽样一致性算法优化匹配结果,从而完成低对比度图像特征点的提取和匹配.实验结果表明,该方法在匹配低对比度图像特征点时相比常用算法具有较高的效率,且对图像尺度和旋转变换具有较强的鲁棒性.     

一种CSS-SIFT复合图像配准算法

针对SIFT算法的图像配准耗时长的问题,提出一种CSS-SIFT复合图像配准算法.CSS-SIFT算法首先使用CSS算法检测图像特征,然后,使用优化的SIFT算法生成并降维图像特征描述子,最后,使用基于欧式距离和曼哈顿距离的优化双向匹配算法对图像特征进行匹配.仿真实验条件是通过计算机中仿真软件进行仿真实验,统计图像特征...     

基于改进配准测度的红外与可见光图像配准

异源图像配准中,由于图像的成像机理差异,图像像素强度关联和旋转畸变是不可避免的两大问题,针对图像像素强度关联问题,提出了基于辐射不变特征变换（radiation-variation insensitive feature transform,RIFT）的图像配准算法,对图像间像素关联差异小的图像对配准有良好的精度,但对旋转畸变图像会产生较多错误匹配。对于旋转畸变问题,传统的ORB（oriented fast and rotated brief）算法,对旋转图像的配准有一定的稳定性,但对于强度变化不明显的图像对,特征点检测质量较低,配准精度不理想。因此本文将相位一致性（phase consistency,PC）融合进ORB算法,利用相位信息代替传统的图像强度信息,再构造旋转不变性BRIEF特征描述子,对图像像素强度变化和旋转畸变均具有鲁棒性。用图像像素强度关联不明显的红外图像和可见光图像进行配准实验,本文算法针对不同旋转幅度的图像的配准精度较高,RMSE稳定在1.7~2.1,优于RIFT算法,在特征点检测数量、配准精度和效率等性能上均有良好性能。     

基于SURF的敦煌壁画数字图像智能拼接系统研究

针对敦煌壁画数字图像拼接数据量大、计算耗时长这一急待解决的技术难题,构建了敦煌壁画数字图像智能拼接系统的总体结构;提出并实现了基于SURF的图像配准算法,该算法在积分图像的基础上进行快速计算,通过快速Hes-sian检测子来检测特征点;通过计算哈尔小波变换,确定其主方向及特征点描述子,并根据描述向量之间的欧式距离实现图像间的特征点的匹配;最后,采用渐入渐出的图像融合算法实现了图像拼接系统。实验表明：该系统既能满足匹配准确性的要求,又具有计算量小,计算速度快的优点。     

一种基于各向异性尺度空间的SAR图像匹配算法

针对斑点噪声对合成孔径(SAR)图像匹配算法的影响,提出了一种基于各向异性尺度空间的SAR图像匹配算法。首先,采用加性算子分裂算法解方案来构建各向异性尺度空间,在滤除斑点噪声的同时更好地保留图像细节;然后,在非线性尺度空间中提取特征点,并采用改进的SURF描述子描述特征,弱化斑点噪声对匹配的影响;最后,采用变换参数约束策略筛选匹配点对,提高匹配正确率。该方法既保持了同名点的精度还增加了同名点的数量,通过对不同极化、时相、波段以及不同视角下多种地物的匹配实验,验证了该方法的优越性。