基于控制点配准算法的无人机遥感影像自动无缝拼接技术

传统无人机遥感影像自动无缝拼接技术无法精准匹配影像信息,导致无人机遥感影像拼接结果出现大量缝隙,拼接效果差。因此提出了基于控制点配准算法的无人机遥感影像自动无缝拼接技术。遵循无人机影像成像原理,获取无人机遥感影像,并将数据以图像格式文件形式存储。设置阈值,剔除最邻近域和次邻域比值大于阈值的控制点,对影像坐标平移和缩放数据标准化处理,彻底消除坐标变换对图像配准影响。构建相似变换矩阵,获取新的控制点集,使用直接线性变换算法预估变换矩阵,得到线性解。经过粗、细配准,确定不同图像重叠区域。搜索最佳拼接线,使用加权平均融合法消除拼接缝,由此设计拼接流程。由实验结果可知,该技术能够精准匹配影像信息,检测到影像最大分辨率为1000*800,具有良好拼接效果。     

基于控制点的SAR图像亚像素自动配准

为了解决同一SAR系统所拍摄的多幅图像配准问题,提出了一种基于控制点的自动配准方法。此方法在边缘检测的基础上用Harris算子对主图像提取角点作为控制点,再利用基于灰度相关的局部区域匹配寻找同名像点,最后通过控制点求解仿射变换参数。大量仿真结果表明,此方法的配准误差在0.2左右,达到了亚像素级水平。对控制点的选取和匹配不需要人工参与,计算速度快、精度高、有较好的稳定性。     

图像配准技术研究

图像配准技术是图像拼接技术最关键的步骤,图像配准的好坏直接决定了图像拼接结果的优劣。对图像配准工作进行了总结,介绍了基于区域的图像配准和基于特征的图像配准方法,并分析了各个方法的优缺点,同时指出了现有图像配准算法存在的问题和发展的方向。     

IDL语言与图像处理和分析

本文从组成构件、特点等方面介绍了第四代语言ＩＤＬ，重点介绍了ＩＤＬ适用于图像处理和分析的许多特性，并举例说明了ＩＤＬ在图像工作上的应用。最后介绍了ＩＤＬ５．０版的特点和基于ＩＤＬ的ＥＮＶＩ软件。     

简单人工辅助下的无限长遥感图像自动配准

遥感图像的配准是图像处理中的一个重要分支。部分遥感图像具有大尺度或无限长的特点,并且它们的失配是局部非线性的,直接进行通常意义上的全图配准很困难。该文假设这类图像的失配是连续变化的,建议了一种有初始人工辅助的自动流水线式的图像配准方法。该方法先在人工辅助下在某个初始区域建立初始匹配关系,然后从初始区域逐步扩散匹配控制点,网格约束下的控制点搜索匹配过程保证了在全图建立均匀的密度可控的控制点集。最后用基于多项式的局部加权平均算法完成图像的校正,这样可以保证对于无限长的图像以流水线的方式逐段配准输出。模拟试验结果证实了该方法的有效性。     

基于分层多模板匹配的影像自动配准方法研究

提出一种基于分层多模板匹配的高空间分辨率影像的自动配准方法,并根据不同季相遥感影像的特点提出稳定性模板自动选取的方法和流程,详细描述了基于梯度能量的模板选取方法,以及如何筛选容易受到噪声、动态目标干扰的模板区域,如基于植被覆盖度的方法筛选可能受到植被季相变化的模板。同时,还运用了小波多尺度图像分解和自适应匹配的方法来减小模板匹配中数据计算量和搜索空间。通过模板匹配的精度和最小二乘法对匹配后的模板进行筛选,建立图像之间的影射关系,从而实现遥感影像的自动配准。     

基于点和边缘相结合特征提取的图像配准算法

提出了一种新的基于几何特征的图像配准算法,将特征点提取和边缘提取的方法相结合,有效的获得了图像的主要信息.通过立体视觉匹配技术,建立图像之间的点映射关系,并采用二又树搜索策略改进搜索效率.根据空间的联立方程组得到图像在两个坐标系统中的三维空间数据坐标,然后进行数据拟合得到非特征点的数据.该方法提高了图像配准的效率和准确性.     

基于投影变换的图像自动配准

在阐述图像的投影变换与图像配准的关系的基础上，提出了一种基于投影变换的图像自动配准算法，在算法中结合运用了图像的Laplacian塔技术，在微机上编程实现了本算法，验证了算法的有效性。     

基于线特征和控制点的可见光和SAR图像配准

以具有典型人造目标的可见光和SAR (Synthetic aperture radar)图像为研究对象,提出一种自适应多尺度快速Beamlet变换方法提取人造目标在可见光和SAR图像的共有特征---线特征, 并基于线特征构造控制点,设计了一种基于控制点特征的匹配度函数,采用基于特征一致的粗配准和基于控制点的精确配准方法,对待配准图像实现由粗到精的自动配准. 实验表明,在可见光和SAR图像存在较大灰度差异、旋转和平移的情况下,该算法仍然能够精确配准图像.     

基于图像配准的新媒体视觉影像超分辨率重建方法

针对传统的影像超分辨率重建方法受到原始影像分辨率的影响,导致重建效果差、信噪比高的问题,提出基于图像配准的新媒体视觉影像超分辨率重建方法.仿真结果表明,采用该方法进行新媒体视觉影像超分辨重建的视觉表达能力较好,输出峰值信噪比较高.     

基于Co-motion的可见光--热红外图像序列自动配准算法

提出了一种基于Co-motion的可见光--热红外图像序列自动配准方法, 引入Co-motion运动统计特征来解决异源图像序列配准问题, 从而避开了异源图像相似图像特征提取和精确运动检测的难题. 由于可见光和热红外成像机理不同, 在运用运动统计特征时, 会面临与同源配准不同的诸多问题, 如难以提取相似前景、大量外点干扰和易受大尺度变化的影响等. 本文通过对所面临难题的分析 提出了适合于异源图像序列配准的同名点对选取方法和外点去除方法, 并精确迭代优化变换模型. 对俄亥俄州大学红外--可见光数据库和自建数据库共8组数据的实验分析结果表明, 该算法在大尺度、旋转、平移及视场角变化下均能精确配准.     

IDL与LabVlEW混合编程的图像信息处理方法

针对大信息量的图像数据运算需求,本着提高图像处理效率的原则,采用面向矩阵的强大可视化语言IDL与图形化软件开发环境LabVIEW的混合编程方式,可以有效地实现二者资源和功能的共享,达到快速高效处理图像信息的目的。文中详细论述了LabVIEW环境下调用IDLActiveX控件的实现方法,给出了IDL与LabvieW数据互通G语言例程,并设计出具有实用意义的包含复杂数字图像处理算法的单微粒跟踪软件,这对于开发运算速度快又操作灵活的具有大、超大图像数据处理能力的应用程序有积极作用。     

基于图像特征配准的数字血管减影算法

数字减影血管成象(DSA)是一种在医学诊断以及介入治疗中起重要作用的技术。在临床应用中,由于能源能量的波动、设备噪声、病人移动、器官蠕动等,通常的数字减影结果常常出现伪影。伪影消除问题成为数字减影技术中的难点,也是引起关注的热点。文章提出了消除伪影的一套新的算法———基于图像局部特征消除伪影。包括建立排除模板、控制点判定准则与方法、位移向量优化、配准方法等。该方法已用VC编制成软件,并且装备数字化X-射线装置,在计算机试验及临床实验中都取得了满意的效果。     

基于轮廓特征的SAR图像自动配准

针对SAR图像的自动配准问题,提出了一种基于轮廓特征的快速配准方法。在对SAR图像正确检测和分割的基础上提取图像的区域轮廓,并对其几何特征属性进行准确描述,利用配准点可以实现自动图像配准,仿真试验表明可以获得亚像素级配准结果。     

基于B样条的快速弹性图像配准方法

论文提出了一种基于B样条的医学图像快速弹性配准方法。该方法在原有方法的基础上引入“分块计算,部分更新”的策略来提高运行速度。实验结果表明,论文方法与原有方法相比,配准效果相似,但配准速度却显著提高,因此是一种实用的弹性配准方法。     

基于图像配准的POCS超分辨率图像重构

图像重构是数字图像处理的一个重要的分支,根据图像序列进行重构的高分辨率图像在多种应用邻域得以应用。该文简要介绍了图像成像原理以及降阶模型,并提出在图像配准的基础上,对图像序列采用POCS方法高分辨率重构,将图像校准算法和POCS方法有机地结合在一起,同时给出了其中详细的算法和实现过程。实验仿真结果表明该算法当图像间平移量小于10个象素、旋转角小于5时收敛,且运算量小,收敛速度快,具有很好的图像超分辨率重构能力。     

图像匹配技术在套印误差自动检测中的应用

准确检测套印偏差是印刷机自动套印系统中最为关键的技术;针对印刷色标图案的特点,提出了一种新的基于图像匹配的套印误差检测方法,通过相关匹配处理获取各单色色标的位置,并巧妙利用色标圆线的直径确定了系统的标称分辨率,进而计算出各色组问纵向和横向的套印误差;文中详细给出了算法原理和实验结果;相对于经典的边缘检测方法,图像匹配技术充分利用了色标图案的整体信息;实验结果表明,该方法对像素灰度的变化和系统噪声具有鲁棒性,检测精度高。     

Curvature Based Image Registration

A fully automated, non-rigid image registration algorithm is presented. The deformation field is found by minimizing a suitable measure subject to a curvature based constraint. It is a well-known fact that non-rigid image registration techniques may converge poorly if the initial position is not sufficiently near to the solution. A common approach to address this problem is to perform a time consuming rigid pre-registration step. In this paper we show that the new curvature registration not only produces accurate and smooth solutions but also allows for an automatic rigid alignment. Thus, in contrast to other popular registration schemes, the new method no longer requires a pre-registration step. Furthermore, we present an implementation of the new scheme based on the numerical solution of the underlying Euler-Lagrange equations. The real discrete cosine transform is the backbone of our implementation and leads to a stable and fast O(N log N) algorithm, where N denotes the number of voxels. Finally, we report on some numerical test runs.     

基于IDL和Visual C++的混合编程

IDL是RSI公司推出的基于矩阵的强大可视化语言,而Visual C (VC)也是目前综合性最高、最强大的软件开发工具之一,两者各有利弊,如果将两者结合起来混合使用,将极大提高程序开发效率,以Windows操作系统为例,分别介绍了在VC环境下调用IDL和在IDL中调用VC程序的几种方法,提出了相应的简明实例,并对各种方法进行了对比分析。