一种基于ECEF坐标转换的多雷达误差配准算法

提出一种有效的多雷达系统误差配准算法,该算法采用ＥＣＥＦ（Ｅａｒｔｈ－Ｃｅｎｔｅｒｅｄ Ｅａｒｔｈ－Ｆｉｘｅｄ）坐标系作为过渡坐标系,将分散配置的各雷达站的量测数据实时转换到主站（设主站雷达无系统偏差）,利用各站同主站之间的量测差值,设计一扩展卡尔曼滤波器,实时估计出各站相对主站之间的系统偏差,从而对网中各雷达进行配准,计算机仿真结果证明了该算法的正确性和有效性。     

一种新的SAR图像自动配准算法

由于图像间光谱特性的差异,对图像配准的精度产生严重的影响,因此该文提出了一种基于改进灰度熵的SAR图像自动配准算法。文中首先对SAR图像进行配准前的预处理,提取图像掩模,然后计算图像行和列的灰度熵,将其作为图像的特征信息完成图像间的配准,提出了配准优化算法的完整步骤,并利用多种方法对配准结果进行评价。实验证明该方法可以有效克服图像间亮度不均的影响,充分利用了像素的有用信息,具有很高的配准精度和配准效率,是一种正确可行的图像配准算法。     

基于傅里叶变换的遥感图像配准

针对存在平移、旋转和尺度关系的多传感器、多谱段遥感图像配准问题,提出了一种基于边缘特征提取和伪对数极坐标傅里叶变换（EPLPFFT）的频域配准技术。采用边缘检测等图像预处理技术。提取了图像的大部分共有显著特征,有效消除了图像间的灰度差异;利用伪对数极坐标离散傅里叶变换（DFT）,改善了对数极坐标DFT的计算精度,从而可以通过对数极坐标频域配准技术配准经边缘提取后的特征图像。遥感图像的配准实验证实了这一方法的稳健性和配准精度。     

一种基于ASIFT的图像配准算法

ASIFT算法能实现全仿射不变性,适用范围广,但匹配效率较低,鲁棒性不够好,匹配有重复特征的图像时出现误配。对ASIFT算法进行改进,与SURF算法的优点结合,通过采用性能更好的Hessian矩阵来检测特征点,计算Haar小波响应值构建特征描述向量,并提出一种新的特征匹配策略,对特征描述向量进行分段匹配。实验结果证明,改进后的算法比ASIFT算法鲁棒性得到增强,匹配效率和精度均有所提高。     

一种大视场TDICCD相机的多传感器图像配准方法

某大视场TDICCD相机采用多片TDICCD拼接,多通道输出全色和多光谱遥感图像,为了获得良好的融合和拼接效果,本文提出了一种基于双线性插值的空域互相关配准方法。首先,应用双线性插值算法对多光谱各谱段图像进行放大,得到和全色图像相同大小的多光谱图像。然后,采用空域互相关配准方法对多光谱各谱段图像和全色图像进行配准,并对有重叠像元的两通道图像进行拼接。实验结果表明,本文方法快速,抗噪性和鲁棒性较高,使大视场TDICCD相机多通道遥感图像配准取得了良好的效果。     

一种新的图像配准和超分辨率重建算法

对低分辨率观测图像进行精确配准是实现图像超分辨率重建的关键。然而,当低分辨率图像中的混叠分量达到一定程度时,许多配准算法不能满足超分辨率重建的精度要求。将图像配准和超分辨率重建联合实现的方法受混叠影响较小,该文分析其原因并提出实现这类方法的新算法,该算法采用类似于变量投影的思想,改善问题求解的条件,从而克服常用的坐标轮转下降法的一些不足。新算法利用Lanczos方法和Gauss求积原理高效地实现,并且能够处理低分辨率图像之间平移和旋转等形式的运动。实验结果证明了该方法的有效性。     

一种有效的多感测器配准算法

本文提出一种对空监视地面雷达网的实用多雷达配准算法,使各雷达的方位偏移和距离偏移两类系统误差显著减小,为多雷达多目标跟踪处理器有效工作提供可靠的输入雷达数据。设雷达网中某一部雷达无系统偏移误差,将其多雷达组对于该雷达进行相对配准。算法已成功地用于一实用多雷达多目标跟踪处理器,计算机模拟、现场测试和系统运行都证明算法的实用性和有效性。     

一种准自动高精度图像配准算法

为了增强图像配准的鲁棒性，提出了一种人机交互的图像配准算法，该算法首先利用人工选择控制点的方式得到变化模型的初始参数，然后利用初始参数寻找其他可能匹配的特征点对，最后利用加权最小二乘法精确求解变化模型的参数，并完成图像的配准。该算法不仅降低了计算量，而且减少了误配的可能性，并且对灰度差异较大的图像也是适用的。大量实验表明，提出的方法对同种传感器或者不同传感器图像之间的配准都是有效的。     

基于特征的自动图像配准算法

提出了一种基于特征的自动图像配准算法，它利用角点检测和相关运算在给定源图像和目标图像上自动寻找侯选匹配点，利用松驰过程确定对应特征点。算法在大多数情况下能自动完成。从实验结果看，该算法获得了理想的拼合效果。     

一种精确的预警机误差配准算法

误差配准是多传感器数据融合的先期处理过程。介绍了载机雷达所用坐标系,在考虑载机机动的前提下,给出了预警机系统到地面融合中心的基于地心地固坐标系(ECEF)高精度坐标转换算法。分析了由于载机机动导致的转换偏差,给出了误差补偿模型,然后用卡尔曼滤波实时估计出预警机对地面融合中心的系统偏差,从而实现对预警机的误差配准。计算机仿真结果证明了算法的正确性和有效性。     

基于多元Logistic回归分析的匹配算法性能评估

在实际应用中,景像匹配算法的性能受旋转、缩放、平移等多种因素影响.选取适当的图像性能指标和算法性能指标作为输入和输出,利用多元Logistic回归模型建立两者之间的联系,通过回归分析评估匹配算法性能优劣.该方法能够综合多种影响因素评估算法性能,并确定各因素与算法性能指标的相关程度,为算法应用及改进提供依据.通过多元回归分析对两种匹配算法的性能进行了定量评估与比较,验证了评估模型的有效性.     

基于小波变换和对齐度准则的图像配准方法

图像配准是多传感器图像融合研究中的一项关键技术.由于基于特征的图像配准方法存在特征提取的多样性,对提取图像特征的鲁棒性和精确性都有很高的要求.文中在适用性很强的对齐度准则的基础上,提出了基于小波变换和对齐度准则相结合的图像配准方法.首先,分别利用小波变换模极大值和小波多尺度积提取出图像的边缘及特征点,再利用对齐度准则计算所有特征点对之间的对齐度,从而得到匹配点对.实验结果表明,该方法具有较强的适用性、抗噪性,精确性和有效性.     

基于互匹配的图像自动配准方法

图像配准是将同一场景的不同图像对齐或进行广义的匹配,其中基于特征点的方法是应用最广泛的一类方法,而单一的特征点提取和匹配算法难以实现精确的匹配.文中提出了一种基于互相关双向匹配与匹配支持度相结合的高精度匹配方法,利用互相关法进行双向匹配得到粗匹配点对;依据初始候选匹配点对的匹配支持度对其排序,选取支持度位于前面的候选匹配点对,即可排除误匹配点对,优选出真实的匹配点对.采用粗精两次匹配建立特征点之间的对应关系,相对于传统的单向匹配法有较高的可靠性和有效性.实验表明,这种匹配方法对于旋转、平移、缩放等多种几何变换的情形都是十分有效的.     

基于改进Hausdorff距离的图像匹配快速算法

针对Hausdorff距离的特性及其在图像匹配中的应用,提出了一种基于改进Hausdorff距离准则的快速图像匹配算法。首先对图像进行小波分解和Harris角点检测后得到图像的特征点金字塔,然后利用改进的Hausdorff距离作为度量准则从特征点序列图像的最大尺度开始逐级向低尺度进行匹配。实验结果证明,该方法能在保证匹配精度的同时,有效加快匹配速度。     

一种基于彩色伪随机编码图像的配准方法

在基于彩色伪随机编码的三维重构测量中,由于相机视场有限,无法一次清晰地得到被测物体的表面编码投影图像,必须对所得图像进行配准拼接.一般的配准方法都是基于灰度图像.而伪随机编码投影图像具有特有的颜色特征,基于此种投影编码图片提出了一种新配准方法,对于此类图像能进行很好的配准.     

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。     

对数极坐标变换域下互信息图像配准方法

当待配准中的图像中存在较大的尺度变换时,传统的图像互信息配准方法对图像尺度变换参数很敏感,易于在优化搜索时陷入局部极值点,配准效果不好。文中提出基于对数极坐标（log—polar）域的图像配准方法,它较好地分离了图像缩放参数和图像旋转参数的相互影响。仿真结果表明,该方法在大尺度图像配准场合应用时比通常的互信息方法有更高的精度和鲁棒性。     

基于区域特征的图像配准方法研究

研究一种快速、准确,适用于大角度旋转的图像自动配准方法.首先利用图像边缘点和角点的重复性提取两图像的特征点,有利于提高匹配速度;再利用双向结构相似度最大和三角形相似相结合的方法获得匹配点对,有利于减少误匹配点对;最后利用结构相似度较大的匹配点对求得配准参数,并对图像进行配准.实验结果证明了该算法的正确性和有效性,并且其能够适用于较大缩放倍数和旋转角度图像的配准.     

基于梯度相位相关的自动图像配准方法

图像配准是超分辨率重建、图像融合的基础。提出了非迭代的基于梯度相位相关的图像自动配准方法。首先分析了图像梯度和相位相关的理论,证明了提出方法的正确性;然后给出了图像配准的过程,并利用人工平移图像配准对该方法进行了实验验证。实验表明,该方法配准精度高,能有效地实现图像的自动配准。     

基于对齐度的电力设备红外与可见光的图像配准

提出了一种全新的电力设备红外与可见光图像的配准算法,该方法基于图像的小波变换与对齐度最大化完成图像的配准过程。首先进行图像预处理,分别对红外图像取其负像以及对可见光图像取其灰度图像,从而提升两者的相似性特征;然后利用小波变换提取出图像的边缘及特征点,最后利用对齐度准则计算所有特征点对之间的对齐度,得到匹配点对。实验结果证明了此方法的有效性、精确性和适用性。