基于Harris角点的KLT跟踪红外图像配准的硬件实现

提出了一种基于Harris角点的KLT跟踪图像配准算法用于解决红外搜索跟踪系统中红外图像配准问题。该算法首先对红外序列图像进行Harris角点检测,选取合适的角点作为跟踪点,对跟踪点进行KLT跟踪,通过KLT算法计算出序列图像间的位移量,从而实现红外图像配准。整个算法在DE2-115系统平台上实现,采用CycloneIV系列的FPGA,在Quartus13.0软件上利用Vhdl编写和调试Harris角点检测、KLT跟踪以及匹配程序。最后结论表明,该算法能满足红外图像配准的精度和稳定性,并且FPGA在图像处理中可以提供更高的运算速度,更能满足图像配准的实时性要求。     

基于地理同名点配准的机载红外移动小目标检测方法

在飞行器等移动载体条件下的红外光电系统中,由于场景条件复杂,目标特征不明显,弱小移动目标检测是自动目标检测领域的一大难点。因此,针对复杂地面场景条件下的移动小目标检测问题,提出了一种无关图像内容的基于帧间地理同名点区域配准的机动目标检测方法。该方法通过综合飞行器惯性组合导航信息,解算视场中像素点对应的地理位置,获取帧间图像地理同名点对,完成图像配准工作,区域配准获得帧间背景的移动量,并对帧间图像进行运动补偿,然后进行帧间差分将背景干扰去除,突出运动目标,最后利用目标运动信息的反向验证对目标进行确认。通过试验结果可以看出,该算法能够取得较好的检测效果。     

基于相位相关的目标图像亚像元运动参数估计

为获取亚像元级目标运动参数,提出一种基于相位相关分析的图像配准方法。首先讨论了目标局部运动和全局运动的目标参数估计问题,通过图像减影运算和模块匹配方法实现粗配准,从全景图像中分离目标信息和背景信息,计算目标中心坐标,获取像元级运动参数;然后采用相位相关图像配准方法实现精配准,利用傅里叶变换的平移特性,对产生平移的目标图像,通过求解归一化的互功率谱的傅立叶逆变换,得到二维脉冲函数,其峰值对应图像位移,由此获取亚像元级位移量。在实验室通过自准直光学系统获取光斑运动图像,使用Leica经纬仪标定光斑运动参数精度。结果表明,该方法效果显著,最大配准误差为0.156,标准差为0.091,配准精度优于1/10像元。     

结合滚动引导滤波和相位信息的红外与可见光图像配准

针对红外与可见光图像尺度差异大、图像较模糊,且图像中可提取的特征点数量不足以及特征分布不均匀易导致现有配准算法失效的情况,提出一种结合滚动引导滤波和相位信息的红外与可见光图像配准方法.利用滚动引导滤波构建尺度空间,在不增加耗时的前提下尽可能保持图像边缘信息;提出一种改进的Shitomasi角点检测算法,提取具有尺度不变性且分布均匀的强角点;在特征描述阶段,给出一种新的加权函数进行频率扩展,以得到更显著的相位一致性信息,实现更准确的图像特征描述.实验结果表明,该配准方法对存在9倍尺度差异的红外与可见光图像仍能实现准确配准,且对多组图像对的配准RMSE误差均保持在2像素之内.     

基于改进配准测度的红外与可见光图像配准

针对在可见光与红外配准中采用传统测度算法时存在配准精度低的问题,提出了改进配准测度函数(RMF),实现可见光和红外图像高精度自适应配准.首先选用harris算子提取两幅图像的特征点;再利用改进的配准测度函数(RMF)有效的获取特征点对;最后利用RMF最大的两对匹配点计算配准参数,并进行图像配准.实验结果证明了该方法的实用性,特别对于任意旋转角、缩放比例和偏移量的图像配准.     

分块的基于Harris角点检测的图像配准方法

传统的Harris角点检测选用全局的阈值且不具有尺度不变性,对于较大的图像会导致检测的角点分布不均、错检等问题,为此提出一种新的基于多尺度的Harris角点检测的图像配准方法.首先将图像分块,并对其进行相应排序,根据局部阈值来提取Harris角点,然后根据图像特征点的最邻近和次邻近距离之比来确定初始匹配,最后利用特征点附近的灰度信息来实现进一步的配准.实验证明该方法使得图像配准精度和配准效率得到了极大提高.     

基于边缘和互信息法的红外图像配准

用红外图像配准技术对多帧图像进行配准,不仅可以实现平台防抖等电子稳像功能,而且还可以通过对配准后的图像进行多帧累加来积累目标能量,增强图像的性噪比,从而为红外图像弱小目标识别提供帮助。将传统的单纯基于图像整体灰度和基于图像结构特征的配准方法相结合,利用边缘检测得到边缘图像,然后以交互方差为配准测度,以向下加速度法为寻优算法进行图像配准。     

两阶段平移、旋转图像高精度配准算法

图像配准在图像处理中是十分重要的,通常是许多现代图像处理和计算机视觉任务一个关键的预处理步骤,许多算法和技术已经被提出用来解决配准问题.本文提出一种稳健的两阶段层次配准算法,在频域组合相位相关和谱对消技术对平移和旋转图像获得亚像素精度的配准.算法第一阶段首先利用一维FFT技术实现图像的旋转以确定旋转角度,并利用这个旋转角度将两幅图像之间的运动简化为平移运动,然后利用相位相关法确定整数像素平移参数.算法第二阶段运用谱对消技术确定亚像素平移参数.提出的算法甚至在图像因为下采样而包含混淆误差情况下仍然能够获得亚像素精度配准.     

基于图像配准的运动目标检测

针对导弹训练模拟器探讨一种基于图像配准运动的目标检测方法.由于差分法在动态背景下不能有效地检测出目标,故使用一种快速的基于图像亮度的角点检测,并通过考虑实际的跟踪速度与方向,建立图像间角点的对应关系,采用最小二乘法得到最佳仿射系数,再对图像进行仿射变换,由帧差法得到目标.     

采用GPU并行架构的基于互信息和粒子群算法的异源图像配准

对于异源可见光与红外图像配准,以互信息为相似性度量条件,以粒子群算法为搜索算法,在搜索空间中搜索极大值点,通过改变图像分辨率,由粗到精,逐步实现可见光图像与红外图像的配准,对粒子群算法、统计互信息和仿射变换3个部分的内在并行性,利用CUDA C语言实现GPU-CPU异构编程.实验证明,在不降低精度的前提下提高了算法效率,得到了很好的加速比,算法正确匹配率高,鲁棒性好,计算效率高.     

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。     

基于相似三角形匹配的红外与可见光图像配准方法

提出了一种基于相似三角形匹配的红外与可见光图像配准方法:首先将提取出的Harris角点组成三角形,然后利用本文提出的搜索算法,从红外与可见光图像中找出一对最优的相似三角形,并利用相似三角形的性质,计算出相关的匹配点,最后通过RANSAC算法拟合出配准参数,对图像进行配准。实验结果证明:此算法与传统的基于特征点的图像配准方法相比精度更高,具有较强的鲁棒性,可以解决刚体变换下红外与可见光图像配准的问题。     

基于深度学习的电力设备红外与可见光图像配准

针对相对位置固定的红外和可见光双目相机配准任务,现有算法没有考虑到两者相对位置固定的先验知识,存在配准精度低、几何定位差异大等问题,适用性差。提出一种基于几何约束下区域搜索的红外可见光双目图像配准方法。首先借助红外和可见光双目相机的标定信息对红外和可见光图像进行立体校正使二者处于同一高度之上。接着借助于相位一致性计算红外与可见光的边缘特征图,然后在红外边缘图上提取特征点,最后提出两阶段的同名特征点搜索方法,以红外特征点为基准在可见光边缘图局部区域内搜索同名特征点。在第一阶段以归一化互相关（Normalized cross-correlation,NCC）为相似性度量计算两边缘图的整体水平偏移,预测同名特征点初始位置,在第二阶段提出多尺度加权NCC作为相似性度量,在初始同名特征点位置周围精确搜索同名特征点。在构造的真实环境数据集上进行实验,实验结果表明相对于其他对比算法,在特征点匹配数量和准确率以及主观视觉上的配准效果都优于其他对比算法。     

基于角点和Hu矩不变量的可见光和红外图像自动配准方法

针对红外图像与可见光图像的自动配准问题,提出了一种基于图像角点特征和透视变换模型的方法.首先采用自适应阈值对红外与可见光图像进行分割,然后利用Harris因子分别在分割后的红外和可见光图像上检测角点.通过分析角点邻域在原始图像上的相关性实现角点的粗匹配.接着通过RANSAC算法对角点进行细匹配,删除outliers,再...     

基于轮廓特征的红外与可见光图像配准方法研究

红外光与可见光处于不同波段,其图像间的相关性较小.传统的基于特征的图像配准方法(如利用角点、边缘点等),在特征点选择时容易造成误匹配,这是由于有时特征点间的距离比较近造成的.针对此问题,本文提出了一种基于图像轮廓特征的红外与可见光图像配准方法.首先通过设置目标过滤器来提取明显的轮廓,再利用部分Hausdorff距离对轮廓进行匹配,计算出匹配轮廓对的面积和质心,并以此作为配准依据来对两种不同的图像进行配准.然后通过实验证明该方法的配准精度更高且克服了特征点误匹配的难点,这就可以解决刚性变换中红外与可见光图像间的配准问题.     

运动补偿下双通道星载高光谱成像仪图像配准

最新一代可见近红外（VNIR）和短波红外（SWIR）双通道星载高光谱成像仪,多采用视场分离器将VNIR和SWIR通道分离为多个子视场,同一时刻各子视场对地成像区域不同,在采用运动补偿技术提高图像信噪比时,各子视场对同一地物的观测角不同,导致图像间失配关系复杂,无法获取同一地物的VNIR-SWIR连续光谱。通过建立运动补偿下的严格成像几何模型,定量分析了双通道图像的畸变和失配规律,进而提出了各子视场分别几何定位再相位相关法配准的方案,并利用东天山区域运动补偿下星载双通道高光谱仿真数据进行验证。结果表明,传统的基于图像的配准方案精度为3.9像元,仍无法得到同一地物像元的VNIR-SWIR光谱曲线,文中方案配准精度提高到0.3像元,VNIR和SWIR重叠波段的反射率光谱重合度误差由41.5%降低到1.2%。     

红外搜索系统视频图像拼接算法及其应用

为了实现将视场小、变化快的红外搜索系统视频图像拼接成全景图像,根据红外搜索系统具有确定像空间位置变化信息的特点,提出了一种结合图像位置信息和模板匹配的的红外图像拼接算法。该算法有效的解决了传统的区域配准拼接算法运算速度慢和基于特征配准拼接算法精度差的不足,具有运算速度快、配准精度高的优点。为了验证该算法的有效性,利用采集到的红外搜索系统试验视频进行了仿真计算,从仿真的结果看,该算法相对于传统算法,大大提高了运算速度和匹配精度。     

采用最优峰值的相位相关红外图像配准方法

对数极坐标域下的图像配准方法常因相位相关互功率谱呈现多峰分布而影响匹配准确度,为此提出了一种基于区域最优峰值的相位相关红外图像配准方法。首先将待配准图像和参考图像转换到对数极坐标域,其次以自适应巴特沃斯高通滤波为预处理,最后结合归一化互相关和相位相关的相似性测度,在合理截断互功率谱半径轴低数值段的基础上,筛选出最优峰值实现自动配准,同时研究了对数极坐标变换尺寸对匹配性能的影响,给出了最优尺寸变换比。实验结果表明:该算法对噪声污染图像表现出较好的鲁棒性,对于存在平移、旋转和缩放的红外图像具有更高的配准精度。     

一种分块的基于Harris角点检测的图像配准方法

传统的Harris角点检测选用全局的阈值并且不具有尺度不变性,对于较大的图像会导致检测的角点分布不均、错检等问题,为此提出一种新的基于多尺度的Harris角点检测的图像配准方法。首先将图像分块,并对其进行相应排序,根据局部阈值来提取Harris角点,然后根据图像特征点的最邻近和次邻近距离之比来确定初始匹配,最后利用特征点附近的灰度信息来实现进一步的配准。实验证明此方法使得图像配准精度和配准效率得到了极大地提高。