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.     

基于显著性和ORB的红外和可见光图像配准算法

针对红外与可见光图像配准过程过受灰度差异影响大、特征点难配准的问题,提出基于显著性检测和ORB特征点的图像配准算法。首先利用优化的HC-GHS显著性检测算法得到图像的显著性结构图；其次利用ORB算法在显著性结构图上进行特征点检测,利用泰勒级数筛选出鲁棒性强的特征点,并根据特征点的方向进行分组匹配的策略；最后利用汉明距离实现特征点的匹配。实验表明本文算法能准确实现红外与可见光图像之间的配准,在红外噪声干扰、尺度变化下都具有良好效果。     

基于改进CPD算法的SPECT-B超甲状腺图像配准

为了获得更多甲状腺肿瘤的诊断信息,文章提出了一种基于改进CPD算法的甲状腺肿瘤的SPECT图像和B超图像自动配准方法。首先,将参考图像(SPECT图像)和待配准图像(B超图像)分别通过阈值分割和图割的方法提取轮廓特征点;然后,用遗传算法和粒子群算法相结合的优化算法对CPD的权重参数进行自动寻优,利用改进的CPD算法对提取出的两组特征点进行匹配,得到两幅图像的空间变换参数;最后,将待配准图像按所求得的变换参数旋转、平移,从而获得配准后图像。实验结果表明,该方法能实现SPECT与B超甲状腺肿瘤图像的良好配准,具有参数少、精度高、鲁棒性好等特点。     

基于ORB和角点方向夹角约束的快速图像配准方法

针对图像间存在不同形变、光照等情况下配准难度大的问题,基于尺度不变特征变换(SIFT)的配准方法计算量大、无法满足实时性的要求,提出一种基于Oriented FAST and Rotated Brief(ORB)与角点方向夹角约束的快速图像配准方法.首先在两幅图像中分块提取ORB特征点,采用一种基于双阈值的汉明距离进行特征点匹配,针对随机抽样一致性(RANSAC)算法无法剔除错误匹配的特征点,以角点方向夹角一致性为约束条件,有效剔除误配点;然后再用RANSAC算法计算出最佳变换矩阵,完成图像配准.实验表明,采用具有不同形变、光照等情况下的3组图像,该方法不仅能很好地配准图像,并且3组图像配准的平均时间为80.399 ms,不到SIFT配准方法所需时间的1/20,兼顾了图像配准的有效性和实时性.     

基于改进SRS-RANSAC图像配准算法

针对目前图像配准算法存在的配准时间较长、配准正确率低等问题,本文提出一种基于改进分层随机选择一致性(Stratified Random Selection Random Sample Consensus,SRS-RANSA)的图像配准算法.首先,通过ORB(Oriented FAST and Rotated BRIEF)算法对参考图像进行特征点提取;其次,采用最小距离法初步过滤匹配中存在的误匹配数量;最后,随机抽样一致性(RANSAC)框架中通过分层随机选择(SRS)提取分布相对分散且均匀的特征点,进一步过滤掉初始匹配中存在的不匹配特征点,实现提高配准正确率的同时缩短运行时间.通过本文算法与其他算法在Oxford标准图集和现实中拍摄的图像进行实验对比,结果表明,本文算法在匹配正确率与运行效率上有所提高.     

一种改进的ORB图像匹配算法

针对ORB特征匹配算法特征提取稳定性差,匹配精度低的问题,提出一种改进的ORB图像匹配方法。通过小波变换对图像预处理,利用自适应频谱抑制方法提取候选特征点集,再建立多尺度空间模型,筛选具有尺度不变性的精确特征点,并通过BRIEF算子生成特征描述子,最后使用Hamming距离进行特征匹配,完成配准。通过3组图像匹配实验对改进算法的有效性进行验证,实验结果表明,改进算法在兼顾ORB实时性的同时,提高了匹配精度,改善了图像尺度变化较大时特征提取的稳定性。     

一种改进的SURF彩色遥感图像配准算法

为了进一步提高彩色遥感图像的配准精度,针对遥感图像配准过程中色彩信息利用率低的问题,提出一种改进的SURF(Speeded Up Robust Feature)彩色遥感图像配准算法。该算法首先在对彩色遥感图像进行特征点检测基础上,对特征点描述算子进行改进,以使颜色空间变换后得到的特征点色彩信息添加到原描述算子中;其次,对特征点描述算子进行归一化处理,以增加算子的独特性和对旋转、尺度、光照的鲁棒性;最后,利用Hession矩阵的迹提高精度以及欧氏距离比率完成特征点匹配,得到正确匹配点对,再通过变换矩阵参数估计和插值处理得到配准图像。实验结果表明,在保证实时性的条件下,该算法相比经典SIFT算法和SURF算法,准确性和稳定性都有一定提高,具有一定的理论和应用价值。     

基于特征的遥感图像自动配准算法

面向光学图像的多时相、多光谱、多传感器图像的自动配准,本文描述一个基于特征的高精度图像配准算法.它以点映射配准技术为基础,处理具有全局仿射几何失真的图像配准问题.首先,通过边缘检测和相应的后处理提取封闭边界;其次,根据边界链码相关和区域不变矩匹配策略建立边界的对应,并对对应重心即匹配点对进行一致性检测获得基元控制点;最后,估计初始变换参数,并通过显著点片的相关匹配来增加控制点个数,迭代修正变换参数以提高配准精度.多种遥感图像数据的配准实验和对比试验证实了的自动算法具有较高的可靠性和配准精度.     

一种基于深度和局部特征的分布式光电图像配准方法北大核心CSCD

针对分布式光电成像系统采集的红外和可见光图像在配准时易受噪声影响,配准精度不高问题,提出一种基于卷积神经网络深度特征和RIFT局部特征的图像配准算法。首先基于改进的AVIRnet提取待配准红外和可见光图像的卷积深度特征,利用深度特征进行初匹配,得到初步的空间关系;然后在重叠图像区域内提取RIFT特征点;最后对局部特征点进行修正,得到最终的匹配点对,估算出精确的变换矩阵。实验结果表明:本文方法通过深度特征和局部特征两次匹配,对非线性辐射差异具有不变性,满足了分布式光电红外和可见光图像配准的精度要求。     

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。