基于同形变换的航空倾斜影像自动匹配方法

针对仿射尺度不变变换提取(ASIFT)算法计算效率低的问题,提出了一种大倾角航空倾斜影像自动匹配方法H-SIFT。该方法利用影像粗略外方位元素计算两幅待匹配影像之间的单应变换矩阵,对左影像进行二维射影变换得到其纠正影像以消除两幅影像之间的几何变形、尺度和旋转问题,再对左影像的纠正影像和右影像进行尺度不变特征变换(SIFT)。匹配时,为了适当提高正确匹配点对的数量,利用不严格的比值提纯法和左右一致性检验得到粗匹配点对,并利用随机一致性检验剔除误匹配。最后将左影像其纠正影像上的匹配点反算到左影像上。通过对国产五倾斜相机平台(SWDC-5)获取的三组典型城区航空倾斜影像数据进行实验,对于三组数据,该算法获得的正确匹配点对数量分别为ASIFT算法的2.18、1.31、1.70倍,该算法匹配耗时分别为ASIFT算法的0.93%、0.88%、0.97%。实验结果表明,与ASIFT算法相比,该算法获得的匹配点对在计算效率、数量和分布情况上都得到了显著提高。     

基于SIFT与互信息筛选优化的遥感影像配准

针对多源多尺度影像配准中存在误匹配率较高和配准精度较低的问题,提出了一种基于（Scale-Invariant Feature Transform SIFT）与互信息筛选优化的影像配准算法。首先,采用SIFT算法进行特征点提取,通过快速最近邻逼近搜索（Fast Approximate Nearest Neighbors Search Library,FLANN）算法完成待配准影像的粗匹配,其次,在初始匹配点周围建立4×4邻域,计算匹配点之间的互信息值,对互信息值较小的匹配点进行剔除,寻求筛选优化后的最优变换矩阵,最后输出与基准影像互信息值最大的配准后影像作为最佳配准结果。实验结果表明：该方法与SIFT算法相比可以有效地剔除误匹配点并提高了配准精度。该方法可以应用于多源多尺度遥感影像配准,能够有效地提高配准精度。     

基于SIFT特征的异源遥感影像匹配方法研究

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,为影像匹配带来了困难。针对异源遥感影像成像机理的不同特点,从影像特征角度,引入尺度不变特征变换(Scale-Invariant-Feature-Transform,SIFT)方法,实现光学影像、SAR影像和多光谱影像间的匹配;针对SIFT单向匹配算法的不足,引入匹配约束,采用双向匹配策略对其优化,提高了匹配的可靠性。实验表明,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、纹理特征等差异的异源遥感影像的高精度匹配。     

基于尺度不变Harris特征的准稠密匹配算法

准稠密匹配是多视图三维重建的重要技术,其性能对重建结果至关重要。针对常用的Sift算法提取的种子点进行准稠密匹配正确率较低、重建效果不佳的问题,提出了一种基于尺度不变Harris角点特征的准稠密匹配算法。该算法首先在图像多尺度空间构造尺度不变Harris特征,并采用余弦距离测度对不同视图进行双向匹配;然后根据稀疏匹配获取种子点,采用最优最先匹配扩散策略进行准稠密扩散;最后采用局部非极大值抑制策略对匹配结果进行重采样。实验表明,本文算法提取的种子点既能够体现场景结构信息,又具有尺度不变特性,用于准稠密匹配能够提高匹配的效果和精度,是一种有效的用于三维重建的准稠密匹配算法。     

基于自适应尺度的遥感影像渐进配准

图像配准是遥感图像处理中的基本问题.本文针对多源多时相遥感影像的特点,提出了一种基于自适应尺度的渐进配准方法,在从粗到细的迭代配准过程中,可以通过上一次配准结果的几何定位误差来确定本次匹配的尺度,并按该尺度提取特征角点和特征邻域进行匹配,与常规金字塔渐进配准方法相比,减少了匹配次数,提高了配准效率.另外,特征提取和匹配过程中提出一种基于Harris-Laplace算法和相位相关算法的遥感影像配准算法,利用Harris-Laplace角点代替原始图像,能够综合区域和特征的优点,对亚像元偏移、旋转、尺度变化具有不变性,同时对对比度和灰度的变化不敏感,具有很强的抗噪性.在特征检测和匹配的过程中采用限定搜索区域、抽稀角点等多种优化策略来提高算法的性能.实验证明,算法具有很好的精度,对几何攻击具有很好的鲁棒性,该算法已经应用于CBERS-02B星3级数据的批量自动化生产,具有很好的应用效果.     

视差图提取技术与OpenGL三维重建

在研究区域匹配算法和特征匹配算法的基础上,提出了改进的基于视差梯度的区域匹配算法和基于尺度不变性的Harris角点特征匹配算法,并进一步利用互补策略将两种算法结合起来,提出了一种区域和特征匹配相结合的立体匹配算法,该算法具有速度快、精度高和鲁棒性强等优点。利用该算法提取视差图,进而提取深度图,最后利用OpenGL进行三维重建,获得了良好的重建效果。     

改进FAST特征点支持下的实时影像地标匹配算法

针对图像匹配技术中匹配时间与匹配精度不能同时满足要求的问题,提出一种基于特征点匹配的方法,利用随机森林分类器实现地标的匹配,将匹配问题转化为简单的分类问题,大大简化了计算过程,保证影像匹配实时性;采用FAST特征点表示影像地标,利用高斯金字塔结构以及仿射增强策略改进FAST特征点的尺度和仿射不变性,提升影像地标匹配率。将实验结果与尺度不变特征变换(SIFT)算法和加速鲁棒性(SURF)算法进行比较。实验结果表明在尺度变化、发生遮挡以及旋转情况下,匹配率能达到90%左右,保持与SIFT算法和SURF算法相近的匹配率,并且匹配时间相较其他两种算法减少了一个数量级,能有效地对影像地标进行匹配,匹配时间也满足实时影像地标匹配要求。     

大旋角无人机影像全自动拼接方法研究

低空无人机抗风能力弱、稳定性差,影像旋偏角大且存在突变,无法按照常规正射影像镶嵌方法获得全区域拼接影像。为此,提出一种基于尺度不变特征变换(SIFT)特征匹配与多分辨率样条融合的低空无人机影像全自动拼接方法。对非量测影像进行畸变校正,利用查找表设计多幅影像快速畸变校正算法。采用SIFT特征的单应约束影像匹配算法,计算相邻影像的最优变换矩阵。给出最优变换矩阵的多分辨率样条融合影像拼接算法。实验结果表明,该方法能够获得大量稳定的匹配点对,影像间几何变换关系稳定,得到的拼接影像无缝清晰,适用于大旋角、低稳定性的低空无人机影像非摄影测量快速拼接。     

顾及影像尺度与旋转的光流点跟踪算法

传统的光流点跟踪算法在处理相机不规则运动和影像弱纹理场景时存在点位分布不均、匹配精度不高等问题,针对该问题提出一种尺度旋转不变的改进光流点跟踪算法.在光流跟踪点的基础上,构建匹配相似三角形;在匹配三角形内提取当前尺度图像的DOG特征点,基于角度交会原理获取待跟踪点的初始位置;利用匹配三角形间的尺度旋转参数计算DOG特征...     

适用于倾斜影像的加速KAZE-SIFT特征提取算法

针对传统正摄影像的特征提取算法处理倾斜影像匹配效果不佳的问题，在已有特征提取算法的基础上，提出了一种适用于倾斜影像的特征提取算法--加速KAZE-尺度不变特征变换（AKAZE-SIFT）算法。首先，为保证特征检测的准确性与独特性，采用充分保留图像轮廓信息的加速KAZE（AKAZE）算子进行特征检测；其次，为提升特征描述的稳定性，采用稳健的尺度不变特征变换（SIFT）算子进行特征描述；然后，依据目标特征向量和候选特征向量间的欧氏距离确定粗匹配点对；最后，采用随机抽样一致性算法进行单应性约束，提高匹配纯度。模拟影像在倾斜摄影条件下的模糊、旋转、亮度、视角和尺度变化，对特征提取算法性能进行评估，实验结果表明，AKAZE-SIFT算法相比SIFT算法和AKAZE算法召回率分别提高了12.8%和5.3%，精准率提高了6.5%和6.1%，F1值提升了13.8%和5.6%；提取效率优于SIFT算法，略逊于AKAZE。AKAZE-SIFT算法具有良好的检测和描述能力，更适用于倾斜影像特征提取。     

基于扩散距离的SIFT特征匹配算法

SIFT(Scale Invariant Feature Transform)是目前最流行的局部特征提取及匹配算法.但传统SIFT算法采用欧氏距离来度量特征之间的SSD(Sum of Square Differences)并进行匹配,而传统的欧氏距离不能使高维特征向量恢复到具有低维的几何结构,导致错误匹配.为了克服这缺点,利用扩散距离代替欧氏距离进行匹配,然后使用随机抽样一致从候选匹配中排除错误的匹配.实验表明:该方法在图像形变、光照变化和图像噪声方面优于原方法.     

一种改进的摄像头视频实时拼接方法

针对普通摄像头水平视角较小的问题,通过同时采集具有一定重叠区域的摄像头视频帧图像,基于尺度不变特征变换（ScaleInvariantFeatureTransform,SIFT）特征点,用二分哈希搜索算法（DichotomyBasedHash,DBH）进行匹配,用随机采样一致（RandomSampleConsensus,RANSAC）算法消除误匹配,得到帧图像拼接映射关系。实验结果表明,该方法能有效地实现摄像头视频实时拼接,克服了既有方法在重叠区域小于20％时失效的不足,在重叠区域为10％左右时仍能取得有效的拼接。     

基于多尺度支持度匹配SAR图像与光学图像

异源图像匹配是视觉导航、多源图像融合分析的关键步骤之一,常用的匹配方法是分别从两幅图像中提取特征,再对特征进行匹配。但是对于成像机理差别较大的异源图像,如SAR图像和可见光图像,很难提取到同名特征。提出一种基于多尺度支持度的异源图像匹配方法,只需要从一幅图像中提取多尺度边缘特征,在变换空间中寻找另一幅图像对该特征的最大支持度。支持度的计算采用了标准化梯度强度和的形式。采用遗传算法对支持度函数解空间进行全局寻优来获取最优匹配点。实验结果表明,该方法能有效实现SAR图像和可见光图像的匹配,处理时间能够满足工程要求。     

基于ORB特征的无人机遥感图像拼接改进算法

针对传统的SIFT算法运行速度较慢、不适合处理实时性要求高的无人机遥感图像的缺点,提出了一种基于ORB特征的快速遥感图像拼接改进算法。首先通过ORB算法快速得到特征点和特征描述,采用K最近邻算法（KNN）进行粗匹配,然后采用随机抽样一致性算法（RANSAC）进行精匹配,最后使用改进的加权平均方法对图像进行融合拼接。实验结果表明,该算法在保证匹配精度的基础上,处理速度较经典的SIFT算法提高了41倍。在图像融合时,该算法能有效地消除拼接重影错位现象。     

基于Order-Aware网络内点筛选网络的电力巡线航拍图像拼接

电力巡线图像纹理复杂且具有视差变化,针对传统算法获取成对匹配点数量较少、配准精度较低,严重影响电力巡线无人机图像拼接效果等问题,提出了一种基于改进OANet的图像拼接算法。首先,借助加速“风”（AKAZE）算法对待拼接电力巡线图像进行粗匹配;其次,对OANet中Order-Aware模块添加挤压和激励网络（SENet）,从而增强网络对局部和全局上下文信息的抓取能力,得到更精确的成对匹配点;然后,通过MPA算法配准待拼接图像;最后,借助内容压缩感知算法计算重叠区域的最佳缝合线以完成图像拼接。改进OANet相较原OANet的正确匹配点数量增加了10%左右,耗时平均增加了10 ms;与APAP算法、AANAP算法、MPA算法等配准拼接算法相比,所提算法的拼接质量最好,其待拼接图像的重叠区域的均方根误差为0,非重叠区域未发生畸变。实验结果表明,所提算法可快速、稳定地拼接电力巡线航拍图像。     

基于卷积神经网络模型的医学图像融合

提出了一种新的基于卷积神经网络（CNN）和加权最小二乘法（WLS）的医学图像融合算法。算法主要步骤如下：利用滚动导向滤波（RGF）和高斯滤波（GF）构成的混合多尺度分解工具将源图像分解为基础层和一系列细节层,从而能够更好地保留尺度信息和边缘信息。基于卷积神经网络给出基础层融合规则,该规则能够更好地提取图像特征,使融合图像能够很好继承源图像结构信息、能量信息和强度信息。利用绝对值取大规则和加权最小二乘法优化策略,对细节层进行融合,使融合图像中包含更多的视觉细节信息和具有更高对比度。实验结果表明所提算法在视觉评价和客观评价方面与其他算法相比具有较好的优势,且在急性中风、致命性中风和脑膜瘤这三类疾病图像融合效果更为突出。     

基于BEEMD分解的红外与可见光图像融合

针对二维经验模态分解（BEMD）算法在图像分解过程中存在模态混叠,提出了一种基于二维集合经验模态分解（Bi-dimensional Ensemble Empirical Mode Decomposition,BEEMD）算法的红外与可见光图像融合方法。为了抑制分解过程中存在的模态混叠现象,获得准确的特征分量和残差分量,使用BEEMD算法对图像进行分解。对获得的特征分量采用局部区域能量选择与加权的融合策略进行融合,而残差分量采用模糊逻辑进行融合。将融合后的特征分量和残差分量叠加得到最后的融合图像。实验结果表明,该方法能够很大程度上保留可见光图像的背景信息,同时突出红外图像的目标,具有较好的可视性,而且在平均梯度（AG）、标准差（SD）、信息熵（IE）等客观评价指标方面,也有明显的优势。     

基于NCC与SSDA的快速特征点匹配融合算法

快速、正确的匹配从两幅或多幅图像中提取出来的特征点是基于特征点图像配准问题的关键。传统的只使用归一化互相关匹配（NCC）算法进行的特征点粗匹配,虽然具有较强的抗噪声能力,但是匹配的速度很慢,而且错误率也比较高。因此,在研究了NCC算法与序贯相似度检测（SSDA）算法基础上,并改进了SSDA算法的非相似度计算方法,提出将两种算法融合在一起形成一种快速的特征点匹配算法,改进算法充分利用了两种算法的优点,大大提高了特征点的匹配速度,而且减少了错误匹配的个数。通过实验证明,该算法是一种有效的特征点匹配算法,比只使用NCC算法进行特征点匹配所需的时间降低了70%以上,正确匹配率也有所提高。     

基于SIFT和NCC的多源遥感影像配准方法

针对多源遥感影像的配准,提出了一种结合SIFT算法和归一化互相关（NCC）匹配算法的配准方法。该方法采用SIFT算法提取特征点并进行匹配得到一定数量的特征点对后,利用SIFT特征点的尺度和方向信息对NCC进行改进,进一步从未能匹配的特征点中获取匹配点对,经粗差滤除后得到有效的匹配特征点对,随之进行影像配准。方法结合了SIFT算法和NCC算法的优点,解决了多源遥感影像因辐射差异和几何差异造成的难以正确配准的问题。实验结果表明,算法具有较强的鲁棒性,并取得了较好的配准精度。