一种基于封闭均匀区域的SAR图像配准方法

为克服图像间灰度差异、旋转差异和尺度差异对SAR图像配准精度的影响,该文利用均匀区域在SAR图像中的灰度统计特性,提出一种基于稳定封闭均匀区域的SAR图像配准算法。首先基于多尺度非线性扩散理论,提取得到轮廓保持性较好的封闭均匀区域;然后构建具有仿射不变性的区域特征,采取基于多边形拟合的区域粗匹配方法和基于重合度的区域精匹配方法,实现由粗至精的区域匹配;最后用匹配区域的质心点构建图像变换模型。实验结果表明,该算法配准精度高,能有效克服待配准图像之间的灰度差异、旋转差异和尺度差异,对噪声具有较好的适应性。     

结合P-M滤波及改进LSS的光学和SAR图像配准算法

针对遥感光学图像和SAR图像在配准过程中存在正确匹配点较少、配准精度低的问题,提出一种结合P-M滤波及改进LSS的光学和SAR图像配准算法.首先,利用各向异性方程扩散性滤除SAR图像的斑点噪声;其次,对于图像间显著的灰度差异,利用提取的局部区域特征求取各个方向的自相似值,确定主方向的特征方向,结合特征梯度位置方向,形成...     

一种利用SAR和可见光图像融合检测目标的方法

本文利用军事目标在SAR图像中具有较大的雷达散射截面,后向散射强以及在可见光图像中几何外形清晰的特点,提出一种利用SAR图像和可见光图像多维特征检测目标的方法。该方法分为图像预处理,目标检测和融合检测三部分。首先,利用基于特征匹配的方法对多传感器图像进行配准。其次,利用全局双参数恒虚警(CFAR)方法检测SAR图像中的目标,经过滤波处理后,确定感兴趣区域(Region Of Interesting,ROI)并提取目标的SAR图像特征;将ROI映射到可见光图像中,对该区域进行边缘检测、滤波、连通性分析、提取目标的可见光图像特征。最后,在特征层利用特征向量距离准则融合检测目标。实验结果表明该方法性能优于单传感器检测方法,且能有效的改进目标检测性能。      

基于ROI的高精度红外全景拼接算法研究

针对红外图像空间分辨率低、视场窄,导致图像配准率低、实时性差的问题,提出一种基于感兴趣区域(ROI)的高精度红外全景拼接算法。该算法首先根据两张相邻图像的近似位置关系,求取图像间的ROI;接着,在ROI窗口中提取尺度不变特征变换(SIFT)特征点并将其作为运动目标,结合KLT(Kanade-Lucas-Tomasi)实时跟踪算法确定待配准图像中特征点的位置信息并进行匹配;然后采用随机采样一致性(RANSAC)算法剔除误匹配点对;最后利用像素级融合法消除拼接痕迹,合成一幅分辨率稳定、视场宽的红外全景图像。经实验验证,该算法与传统SIFT算法相比,配准率提高了3.491%,运行时间约提高了50%,能够准确、有效地实现多帧红外图像的无缝拼接。     

基于ROI互信息的电路板红外图像配准技术

电路板的红外图像配准是电路板红外图像故障检测系统中的重点研究内容,由于电路板红外图像背景区域灰度单调,元器件发热区域轮廓粗糙,且伴随着大片受环境影响的辐射区域,对配准精度和配准效率产生很大影响。结合这些特点,利用相位一致性提取电路板发热芯片轮廓,再将轮廓内的区域用区域增长法提取为电路板红外图像ROI,基于ROI的图像配准不仅最大限度地保留了图像信息,又显著降低互信息运算量。实验表明:相对不进行ROI提取的图像配准算法,本文算法能够在保证配准精度的前提下大幅提高配准效率,具有一定的实用性和鲁棒性。     

基于粗配准SAR图像变化检测方法

合成孔径雷达(SAR)图像由于受相干斑噪声的影响,在对其进行配准及变化检测时,经典的适于光学图像的方法效果不佳。该文先通过选取少量控制点实现SAR图像的粗配准,然后利用直方图规定化对SAR图像进行图像灰度匹配处理,在此基础上根据待检测目标特性选取适当的阈值,利用滑动矩形窗实现改进的基于图像差值的变化检测。真实SAR图像的实验结果表明,该方法能有效克服图像照度差异和粗配准误差的影响,取得满意的检测结果。     

一种改进的联合点特征与灰度特征的红外图像配准算法研究

在研究红外图像成像原理与特征、传统红外图像配准方法的基础上,提出了一种改进的联合点特征与灰度特征的红外图像配准算法。首先采用经典的Harris角点检测算法提取一次角点,在一次角点的基础上对其进行下降排序,对排序结果进行不同份数的等分并提取每一部分的中间值,最后根据图像配准需求有效利用中值选择不同的特征点;该算法充分利用环形区域的旋转不变性和特征点区域灰度差异性很小的原则进行特征点匹配。实验结果表明该算法能够提取出更加精确的匹配点,能够有效的完成红外图像配准。     

一种改进的基于不变描述子的图像自动配准方法

本文提出了一种改进的基于不变描述子的图像自动配准方法来处理具有全局仿射变换的图像配准问题.该方法主要分为三步:首先,利用Mean-shift算法和区域标记算法分别从参考图像和待配准图像中提取区域特征作为配准基元,采用7个仿射不变矩作为不变描述子;其次,通过组合仿射不变矩的最小距离准则和行、列匹配概率系数算法获得一个候选匹配区域特征集,运用穷举策略从中得到三个最好的匹配区域特征,利用它们的重心点坐标计算仿射变换模型参数的初始值;最后,根据空间一致性检测获得所有正确的匹配区域特征,利用它们的重心点坐标和最小二乘算法估计最优的仿射变换模型参数.仿真和实际图像数据的配准实验和对比实验结果表明本文方法具有较高的可靠性和配准精度.     

基于SLER检测的红外与可见光图像自动配准

针对可见光图像和红外图像配准问题,提出了一种新的自动配准方法.该算法通过同级极值区域检测子在灰度梯度图像上提取仿射协变区域.然后利用超图匹配算法确定匹配点对实现图像配准.该方法尤其适合于红外图像的质量或者边缘比对应的可见图像质量或边缘差情况下的异模配准.对一些具有挑战性的图像对进行试验,实验结果表明我们提出的方法比其他方法获得了更好的性能.     

基于PCA与聚类匹配的光谱图像二次配准

针对光谱图像配准方法效果较差的问题,提出一种基于PCA算法和聚类算法相结合新的特征点匹配算法并将二次配准方法引入到配准过程中。该方法首先提取SURF特征点并描述特征点,接着利用本文提出的特征点匹配算法对特征点进行匹配以完成初次配准,最后以初次配准结果作为初始值,采用改进的Powell算法利用图像灰度信息进行精配准。实验结果表明,该方法配准精度高,同时可以有效地缩短了光谱图像配准的时间。     

一种基于像素差值编码度量不确定SAR图像相似性的新方法

在SAR图像目标识别、图像匹配等应用中,定义合理可靠的相似度尤为重要。该文在分析现有SAR图像相似度基础上,提出一种基于像素差值编码的相似度准则。首先将SAR图像按照相邻像素灰度差异生成编码图像,然后以编码图像之间的一致性作为相似度。该文从理论上证明了该相似度对SAR图像中相干斑噪声、部分遮挡和模糊等因素的鲁棒性和适应性,还讨论了将该准则应用于SAR图像匹配时,如何针对不确定性,给出一定置信水平下所有合理的匹配位置。理论和实验结果表明该文提出的相似度准则对SAR图像上相干斑噪声、部分遮挡以及模糊不敏感,能有效应用于不确定SAR图像的匹配。     

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。     

SAR与TM图像自动配准算法研究

为了克服SAR（合成孔径雷达）和TM（专题制图仪）图像配准时受SAR图像中相干斑噪声影响大,以及手工选取配准点精度低的缺点,提出了一种基于闭合区域的图像配准方法,先对SAR图像和TM图像进行处理得到闭合边缘图像后,采用区域生长的方法确定闭合区域,并以其所含像素点数为依据对闭合区域进行匹配,实现图像配准。实验结果表明：该方法稳定有效,对于待配准图像的波段无限制,适应性强。     

基于融合边缘检测的SAR图像线性特征提取算法

该文基于合成孔径雷达(SAR)图像低信噪比的特点,设计了一种基于融合边缘检测的线性特征提取算法。首先采用融合Canny算子及ROA算子得到边缘点,然后利用Radon变换得出线基元,最后根据启发式连接的思想连接了由于噪声引起的直线断裂。实测SAR图像的实验结果表明,该文提出的线性特征提取方法能够准确描述SAR图像的线性结构,可应用于自动目标识别和景象匹配等方面。     

SAR图像目标综合检测方法

基于SAR(合成孔径雷达)图像杂波结构,结合小波变换和自适应维纳滤波提出了一种新的抑制SAR图像相干斑噪声方法,该方法能够较好保留杂波边缘和点目标.分析了抑制SAR图像相干斑噪声后的多分布特性,研究了相应的SAR目标检测,提出了一种新的SAR图像目标检测方法及其实现.实际SAR图像测试结果表明了本文方法的有效性.     

基于稀疏表示的Shearlet域SAR图像去噪

该文通过分析SAR图像的噪声成因以及其斑点噪声模型,结合图像的稀疏表示理论提出一种基于稀疏表示的Shearlet域SAR图像去噪算法。算法从整体上对SAR图像进行去噪:首先对SAR图像进行Shearlet变换,然后利用稀疏表示模型构造出去噪的最优化模型,在此基础上进行迭代去噪,然后重构SAR图像得到去噪后的图像。实验结果表明:该文所提出的算法不仅可以显著去除相干斑噪声,提高去噪图像的峰值信噪比(Peak Signal to Noise Ratio, PSNR),还明显地改善了图像的视觉效果,更好地保留了图像纹理信息。     

基于混合迭代滤波的SAR图像相干斑抑制

该文将变窗Lee滤波与自蛇扩散结合,提出了一种抑制SAR图像相干斑噪声的混合迭代滤波新算法,并给出了SAR图像噪声方差的一种有效估计方法。该算法首先估计SAR图像局部统计参量,进而通过改进的变窗Lee滤波对SAR图像进行平滑去噪,接着利用自蛇扩散去除Lee滤波难以平滑的孤立点噪声与边缘噪声。在Lee滤波与自蛇扩散的混合迭代中,Lee滤波的窗尺度随迭代次数的增加而增大,从而在保护SAR图像边缘细节的同时,同质区得到更好平滑。实验结果表明,与已有多种抑斑算法相比,该文算法在SAR图像抑斑与边缘保护方面均获得了更好的性能。     

SUPPRESSING THE COHERENT SPECKLE OF SAR IMAGES WITH WAVELET ANALYSIS

This paper studies Synthetic Aperture Radar (SAR) images contaminated by the coherent speckle noise with the multiresolution analysis of wavelet transform. This study shows that the influences of the speckle on different frequency components of the SAR image are different, and that the SAR image and the speckle have different manners of singularity. So, this paper presents a denoising method of wavelet analysis to reduce the speckle. Some experiments approve that this method not only suppresses the speckle effectively, but also preserves as much target characteristics of the original image as possible. It shows that this denoising method of wavelet analysis offers a very attractive alternative to suppress the coherent speckle noise of the SAR image.     

基于非线性SIFT框架SAR图像匹配

针对基于尺度不变特征变换（SIFT）的图像匹配算法性能受到SAR图像中严重斑点噪声而性能降低的问题，提出了一种改进的非线性尺度构建的SIFT算法，主要改进在于：在尺度空间构建阶段，该算法通过将滚动引导滤波器嵌入到尺度空间构造的过程中来生成多尺度图像金字塔，在去除斑噪的同时并保持边缘的方面表现出了较其他尺度空间构建算法更好的效果；在特征检测阶段，提出了一种使用ROEWA算子和Harris-Laplace检测算子相结合的特征点检测算法，有效地抑制SAR图像中的虚假特征点，并准确地提取具有高位置精度和低误差率的不变特征点。3种不同类型的仿真和真实SAR图像对该算法进行了检验，并与其他2种基于SIFT的方法相比较，实验结果表明，该算法在匹配精度和内联点比率方面可以实现更好的性能。     

一种基于特征交汇关键点检测和Sim-CSPNet的SAR图像配准算法

合成孔径雷达(SAR)图像存在固有的相干斑噪声和几何畸变,并且其成像过程中图像之间存在非线性辐射差异,因此SAR图像配准是近年来最具挑战性的任务之一。关键点的可重复性和特征描述符的有效性直接影响基于特征的配准方法精度。该文提出了一种新颖的基于特征交汇的关键点检测器,它包含3个并行的检测器,即相位一致性(PC)检测器、水平和垂直方向梯度检测器以及局部变异系数检测器。所提出的特征交汇关键点检测器不仅可以有效提取具有高重复性的关键点,而且大大减少了错误关键点的数量,从而降低了特征描述和匹配的计算成本。同时,该文设计了一种孪生跨阶段部分网络(Sim-CSPNet)来快速提取包含深层和浅层特征的特征描述符。与传统手工设计的浅层描述符相比,它可以用来获得更准确的匹配点对。通过对多组SAR图像进行配准实验,并与其他3种方法进行对比,验证了该方法具有很好的配准结果。