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对多雷达系统现有几种主要误差配准方法即实时质量控制法(Real TimeQuality Control)、最小二乘法(Least Squares)、最大似然法(Maximum Likelihood)和广义最小二乘法(Generalized Squares)进行理论分析与比较,利用参考文献[1]的数据对上述凡种算法的实际应用效果进行比较,为实际系统选择合适配准算法提供一定依据。 相似文献
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传感器配准是多传感器数据融合系统获得性能优势的关键前提.受随机噪声、系统误差、虚警、漏报等因素的干扰,传感器配准常常工作在非理想关联环境中,依赖于理想关联假设的传统配准方法性能衰退严重.另一方面,传统传感器配准方法对目标分布场景敏感,当目标密集分布时,配准问题呈现病态性,估计结果数值不稳定.本文重点研究非理想关联及场景病态性共存时的传感器稳健配准问题,提出了系统误差的岭最小截平方(Ridge Least Trimmed Squares,RLTS)估计方法.该方法结合了岭回归(Ridge Regression,RR)与最小截平方(Least Trimmed Squares,LTS)估计的优点,能够有效应对错误关联及病态性的不良影响.仿真实验证实了所提方法的稳健性能. 相似文献
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多传感器信息融合须进行误差配准。传统的误差配准技术采用RTQC、最小二乘法或极大似然估计法,将非线性方程进行线性化,而线性化过程会引入误差。给出了一种基于小生境遗传算法的误差配准算法,该方法在采用基于ECEF坐标系的误差配准技术的基础上,克服了将非线性方程线性化带来的误差,并在传统遗传算法的基础上引入小生境技术,提高了遗传算法全局寻优能力、收敛速度以及系统误差估计结果的精度。最后,将该方法与基于ECEF坐标系的最小二乘法及传统遗传算法进行了比较,仿真实验结果验证了算法的有效性。 相似文献
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为了实现组网雷达系统误差修正,在研究雷达误差特性的基础上,分析了2种坐标系统下误差修正的原理,给出了利用最小二乘算法和广义最小二乘算法进行误差修正的公式.通过仿真实验,对实时质量控制算法、最小二乘算法、广义最小二乘算法和扩展卡尔曼滤波算法实现误差配准进行分析,并比较了这些算法在工程应用中的复杂性和估计精度,同时给出各种算法在工程应用方面的适用条件. 相似文献
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多机无源融合定位中的误差配准是目前多传感器误差配中的难点之一。当无源传感器获得的观测量存在系统误差却不进行配准时,多机融合定位的效果将受到严重影响。针对这一情况,在多机只测角无源定位问题中提出了一种基于非线性最小二乘(NLS)的误差配准算法。该算法将多机只测角误差配准问题转换为非线性最小二乘估计问题,并采用高斯–牛顿法求解,即先将非线性量测方程线性化并采用加权最小二乘进行估计,然后进行迭代直至收敛到最优估计值。仿真结果表明,与EKF配准算法相比,当观测时间足够长时,本文提出的NLS误差配准算法的定位误差可以接近克拉美罗限(CRLB),并且对系统误差的估计精度非常高。 相似文献
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基于SURF-DAISY算法和随机kd树的快速图像配准 总被引:10,自引:6,他引:4
提出了一种基于SURF-DAISY算法和随机kd树的快速图像配准方法,首先利用经典SURF特征检测器分别提取参考图像和待配准图像中的特征点,为了进一步提高算法速度,对SURF算法进行改进,利用DAISY描述符代替SURF原有的特征描述算法对特征点进行描述;之后通过随机kd树算法对参考图像和待配准图像的特征点进行匹配并且使用经典RANSAC(随机抽样一致性)算法剔除误匹配点对;最后用最小二乘法估算出最佳的空间几何变换参数,实现两幅图像的配准。实验结果表明:相对于标准的SURF算法,本文方法在基本保持性能不变的同时,配准过程所消耗的时间最多减少了45.6%。 相似文献
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现有的遥感图像自动匹配方法存在匹配准确度低、计算量大、配准效率低的问题,在经典SURF算法基础上,提出一种改进的SURF算法,首先提取遥感图像放射不变闭合区域,然后利用SURF算法提取该区域内的特征点,建立特征点筛选机制剔除信息含量低且分布不均匀的特征点,最后结合最小二乘法完成图像自动配准。研究结果表明,该配准方法在提高配准精度的同时,减少了运算时间,提高了算法的整体性能。 相似文献
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基于SURF的图像配准方法研究 总被引:18,自引:1,他引:18
图像配准在计算机视觉、医学诊断与治疗、图像拼接等领域有广泛的应用.基于特征的方法具有压缩信息量、执行速度快、精度高等优点,成为近年来研究的热点,SIFT是其中之一.但传统的SIFT方法数据量大、计算耗时长,提出了一种基于SURF的图像配准方法.首先用SURF方法提取特征点,其次用最近邻匹配法找出对应匹配点对,结合RANSAC和最小二乘法求出图像之间的映射关系,最后利用所求的变换参数插值得到配准后的图像.实验表明:该配准算法既满足参数估算准确的要求,又具有比SIFT计算量小、速度快的优点,有一定的理论和应用价值. 相似文献
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基于光流场分析的红外图像自动配准方法研究 总被引:9,自引:1,他引:9
提出了一种基于光流场分析的准确的红外图像自动配准方法.该方法可分为两个过程:先是利用全局光流场完成两幅图像背景区域的配准;其次利用由粗到细的层级匹配算法提取两幅图像中运动目标的特征点集,根据两组特征点集由最小二乘法计算出运动目标的变换参数,完成运动目标的配准.对一定研究领域的红外图像自动配准的仿真实验表明:该方法准确且对场景的运动有很好的鲁棒性. 相似文献
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基于SVD-ICP方向加速的机器人触觉与视觉图像配准算法 总被引:1,自引:0,他引:1
文章提出一种基于外轮廓特征的SVD-ICP(Single Value Decomposition-Iterative Closets Point,奇异值分解-迭代最近点)方向加速算法。该算法首先在待配准图像轮廓中采样得到特征点对集,然后求取仿射变换的最优配准参数。这种方法将SVD的最优化解析方法与迭代搜索相结合,可用于任意n维向量空间的匹配。实验结果表明,在迭代性能与程序复杂性方面均优于Fourier-Mellin算法和聚类法 LMS(最小二乘估计)算法。 相似文献
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为了对星图中空间目标进行检测识别,对基于 SURF(Speed-Up Robust Featrues)算法的星图精确配准技术和美国 SBV(Space-Based Visual)计划采用的 MTI(Moving Target Indicati-or)在轨目标检测算法进行了深入研究,提出一种针对16 Bits 星图的多目标检测算法,具体包括:首先利用 SURF 算法提取序列星图的特征点,根据最小二乘法计算得到的全局运动参数对星图进行精确配准;然后利用一种改进的 MTI 算法对序列星图进行时序多帧投影以抑制背景,得到仅含有疑似目标的序列图像;最后经过目标初始运动状态的建立,速度滤波以及坐标插值得到目标的运动轨迹。利用实拍的20帧序列星图验证算法性能,经本文算法配准后,星像质心的均方误差(RMSE,Root Mean Square Error)最小达到0.3269 pixel,平均值为0.5441 pixel;序列图像中的3个运动目标均被检出,且无虚警。实验结果表明,本文配准算法的精度能够满足时序多帧投影的要求,且目标检测算法符合恒虚警原理。 相似文献
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针对航拍图像存在平移、旋转、尺度和亮度变化的问题,提出了一种新的基于二进制鲁棒不变尺度特征(BRISK)的快速图像自动配准算法.首先提取BRISK特征点,其次采用引导互匹配策略得到初始匹配点对,然后采用预检测的随机抽样一致(RANSAC)算法剔除误匹配点对,最后用最小二乘法求出帧间的变换模型参数,采用双线性插值得到配准后的图像.实验结果表明,该算法不但满足配准精度的要求,而且运行速度远远快于SURF算法,具有一定的理论和应用价值. 相似文献
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基于Hession优化梯度滤波的全局航拍视频配准 总被引:2,自引:2,他引:0
提出一种基于优化梯度滤波的全局航拍视频配准算法。该方法首先提出一种基于优化梯度滤波的Hession检测器,以实现特征点的精确定位,同时,为了保证在不同摄像机焦距下获得相同的特征点,保留3个分辨率下具有恒定不变的特征点。然后利用最小生成树方法对待配准点进行初始匹配。一致特征点建立后,通过利用非线性最小二乘(NLLS)和随机采样一致性(RANSAC)算法选取具有全局最小误差的变换参数对视频帧间实现配准。实验结果表明,通过利用优化梯度滤波和全局最优模型估计可实现帧间的精确配准,对不同动态场景和光照变换具有较强的适应性。 相似文献