基于长边缘相关和一致性检测的多传感器图像配准方法

遥感图像的配准特别是当波段相距较远的图像间配准时,由于其相关性小,直接提取的边缘特征中不一致特征所占比例很大,此时直接应用partialHausdorff距离等方法配准往往失效。本文提出了一种基于长边缘相关的图像配准方法,首先对长边缘进行相关计算,然后在相关长边缘的基础上对其余的边缘进行一致性检测。极大提高了边缘特征的一致性。长边缘相关是在比较HuiLi的相关方法基础上提出的改进Freeman链码相关系数方法。一致性特征检测方法是基于V.Randrianarisoa的检测方法并对之进行了改进。最后对一致边缘的相关部分使用最小二乘法得到了配准参数。仿真实验表明本方法对长边缘丰富的图像有很好的配准结果。并且本方法具有配准速度快的优点。     

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。     

基于边缘相关的红外与可见光图像配准方法

针对红外与可见光图像的配准问题,在传统的基于图像边缘相关匹配配准的基础上,提出一种改进的方法.该方法首先手动选取待配准图像与参考图像中包含同一目标的子图像;接着利用Canny算子提取子图像的边缘和子图像的边缘相关性,求取出子图像间的仿射变换模型参数;再进一步修正该参数,得到原图像之间的仿射变换模型;然后对待配准图像进行仿射变换及双线性插值,从而实现图像配准.实验结果证明,该方法较之传统的利用图像边缘相关性的配准方法,提高了图像配准的速度,具有较高的实时性和应用价值.     

一种基于边缘的图像配准方法

图像配准是多传感器图像融合研究中的一项关键技术,多传感器图像特别是波段相距较远的相关性较小的图像,要实现图像配准存在很大的困难。对于能够用仿射变换模型来描述的图像,图像之间比较明显的特征是各个物体之间的边缘。该文研究利用小波变换的方法提取图像的边缘,并对边缘图像作交互方差分析,搜索出最佳交互方差的配准参数。通过对SPOT和TM图像的处理,达到了精度较高的配准效果。     

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。     

多传感器图像的二次匹配算法

针对光学图像的多光谱、多传感器图像的自动配准,提出了一种基于边缘重心的多传感器图像二次匹配算法.首先,通过边缘检测和相应的后期链接处理,提取出较为完整的图像边缘;然后,根据图像边缘的链码相关以及区域不变矩策略,寻找匹配边缘,并对已匹配边缘的重心进行一致性检验获得控制点对;最后,采用最小二乘法估计图像粗匹配变换参数.在粗匹配的基础上,根据匹配后图像共有区域内边缘的主要方向和重心,再次对图像进行细匹配,修正匹配参数以提高匹配精度.多种遥感图像数据的配准实验和对比试验证实了该自动算法具有较高的可靠性和配准精度.     

基于边缘特征的异质图像目标配准方法

目标检测作为计算机视觉的重要研究课题,在视频监控和智能导航方面有重要应用.图像配准技术是刚体目标检测方法之一.异质图像间目标的纹理差异极大,为此,对于目标的可见光俯视图像与机载红外摄像机观测异质图像,通过研究基于边缘特征的配准技术,实现对地面平面目标的配准检测.笔者首先通过建立机载运动摄像机空间模型,解决了红外观测图像的视角变换问题,将其换到与参考图像一致的视角,提出一种新颖的基于稳定区域轮廓合成的边缘提取方法,更好地控制异质图像的边缘提取效果,边缘特征匹配是在距离变换的基础上实现的,提出了一种基于稳定区域距离图像互相关的匹配度量准则.实验表明,算法能有效地实现异质图像间的目标配准检测.     

一种用于红外与微光图像配准的改进型SURF算法

针对红外与微光图像配准的特殊性, 为了减少配准计算量,提出了一种从主方向确定和特征点描述 两方面加以改进的加速鲁棒特征(Speeded Up Robust Feature, SURF)配 准算法。首先检测微光图像和红外图 像的边缘,然后用改进型SURF算法提取两种图像边缘上的特征 点,并采用最近邻距离法对原始特征点进行筛选。在得到较高精 度的特征点后进行粗匹配。接着用随机抽样一致 性(RANdom SAmple Consensus, RANSAC)算法对一次筛选后的 特征点进行精匹配。最后利用精确的特征点建立变换模型,并 将重采样后的待配准图像与参考图像实现配准。实验结果表明, 该算法不仅可以解决红外与微光图像的配准问题,而且在匹配精度和 算法运算时间等方面的表现均优于原始SURF算法。     

图像融合中的图像配准方法研究

图像配准是对取自不同时间、不同传感器或不同视角的同一场景的两幅图像或者多幅图像匹配的过程。快速准确地实现配准是图像融合的前提,为此提出了基本相似性测度算法的模板匹配方法。对像素相关性小的红外和可见光图像,提出了基于sobel 快速边缘检测的模板匹配方法。     

基于互信息和梯度的红外与可见光图像配准新方法

红外与可见光图像配准是常见的多传感器图像配准,在军事、遥感等领域有着广泛的应用。提出了一种基于互信息和图像梯度的红外与可见光图像的自动配准方法：首先,获得图像的梯度信息,然后根据定义的扩展结构获得边缘区域图像,选择最大归一化互信息作为相似性测度,使用Powell算法获得最佳配准参数。实验结果证明,本文方法较传统的基于互信息和梯度的配准方法,提高了配准的速度和精度,可以作为一种有效的粗配准的方法。     

沥青混合料数字图像的边缘检测方法研究

边缘是图像的基本特征,并且蕴含了丰富的内在信息,是图像识别中抽取图像特征的重要属性。为了分析研究沥青混合料中集料颗粒特征,介绍了几种经典边缘检测算子,对沥青混合料数字图像进行处理。最后以VC.NET为平台对图像进行边缘检测,分析这几种经典算子的优劣,找出适合沥青混合料数字图像边缘检测的最佳算子。     

基于改进颜色模型的图像边缘检测方法

边缘检测是图像处理和模式识别领域的基本课题,传统的边缘检测方法仅利用图像的亮度分量信息。给出一种基于改进颜色模型中颜色距离的彩色图像边缘检测方法,通过实验,将文中给出的边缘检测算法与常用的边缘检测算子进行比较。并对边缘灰度图像的阈值处理方法予以讨论,提出一种具有良好的自适应性的算法——极大值法,通过寻找局部极大值点定位边缘。实验表明文中给出的算法在改进图像边缘检测效果上是有效的。     

一种基于二进小波变换的图像边缘检测方法

边缘检测是图像处理和计算机视觉领域最活跃的研究课题之一。传统边缘检测方法对噪声非常敏感,针对该问题在传统边缘检测算法分析的基础上,提出了一种基于二进小波变换的图像边缘检测方法。首先,对原图像进行二进小波分解,然后对低频子图像用直方图均衡化来进行增强,对增强后的低频子图像用二进小波变换模极大值点方法进行边缘检测得到边缘图像。实验结果表明,这种边缘检测方法明显优于对原图像直接使用传统边缘检测算子或二进小波变换模极大值点的边缘检测方法。     

几种典型边缘检测算子的评估

图像信息量巨大,而边缘信息是图像的一种紧描述。边缘是图像最基本的特征,是用于识别图像的重要信息。图像边缘检测大幅度地减少了数据量,并且剔除了可以认为不相关的信息,保留了图像重要的结构属性。有效的图像检测方法对图像进行处理具有特别重要的意义。该文通过对数字图像处理的几种典型边缘算子(Robert,Prewitt,So-bel,LOG,Canny)进行评估,并用Matlab工具进行图像轮廓提取,分析与讨论了各种算子的应用效果,得出各算子的优缺点,为新方法的研究提供衡量尺度和改进依据。     

几种边缘检测算法的比较研究

边缘检测在图像处理中有着重要的作用。介绍了5种常用的图像边缘检测算子,并且通过一个图像边缘检测的例子比较了它们的检测效果,分析了它们各自的特点,对学习边缘检测和具体工程应用具有很好的参考价值。     

图像边缘检测算法研究与分析

边缘是图像的重要特征,包含了图像中用于识别目标的信息。边缘信息存在于目标与背景、目标与目标之间,边缘检测技术是图像分割和其他一些图像处理的基础。图像边缘检测算法在边缘提取中起着重要的作用,本文介绍了Roberts、Sobel、Prewitt、Kirsch、Laplacian、LOG和Canny等几种常见的边缘检测算法,并通过实验仿真对其性能进行了验证和比较分析。     

一种基于小波变换的雷达图像边缘提取方法

图像最基本的特征是边缘,边缘特征提取是多传感器信息融合与景象匹配中的重要内容.合成孔径雷达图像通常带有较强的相干斑噪声,用传统的边缘检测算法效果很不理想.本文针对合成孔径雷达自身的特点,利用小波变换的特性,提出一种将小波变换的多尺度分析与模糊加权中值滤波相结合的边缘特征提取方法.实验证明方法有效,边缘定位准确,并对噪声有抑制作用,将提取结果用于匹配,定位精度达到1个象素.     

一种改进的Canny算子边缘检测算法

边缘是图像的基本特征之一,因此在图像处理中图像边缘检测是图像处理的一个重要部分。由于传统的Can-ny边缘检测算法是通过在2×2领域内求有限差分来计算梯度幅值的,易受噪声的影响,容易检测出孤立点和伪边缘。在基于传统的Canny边缘检测算法的基础上,采用3×3领域的梯度幅值计算方法,提高了边缘的定位精度,改善了对噪声的敏感性。实验结果表明,该算法在保证实时性的同时,具有更好的检测精度和准确度。     

多结构抗噪膨胀-腐蚀型数字灰度图像边缘检测的研究

传统的边缘检测方法对噪声敏感,抑制噪声能力差,经典的形态学边缘检测方法虽然具有较好的去噪能力,但不能反映全部的边缘特性.为此本文提出了一种改进的多结构抗噪膨胀腐蚀型数字灰度图像边缘检测算子.通过仿真结果比较,该算了在检测图像真实边缘和抗噪性能上均优于传统的边缘检测算子.     

基于彩色形态变换的彩色边缘检测新方法

边缘检测是图象分析和计算机视觉重要步骤之一。西方在ＲＧＢ彩色这僮上引入了一类关于平面结构元素的彩色形态变换，彩色形态变换是数学形态学中灰度形态变换在彩色空间的理论拓展。