SAR图像的改进相位相关配准方法

基于相位相关的图像配准方法以其运算量小、抗干扰性强等优点得到广泛关注,但它只能解决具有平移运动的图像配准问题,为此,文章提出一种改进的相位相关配准方法,分析了其配准原理,给出流程图,并将其应用于存在缩放、旋转和平移变换的SAR图像配准中。仿真结果表明,该算法能够较为准确地估计出待配准图像相对于基准图像的平移参数、缩放尺度和旋转角度。     

小波变换及相位相关在亚像素配准中的应用

结合小波变换理论和Fourier相位相关算法,提出了一种亚像素配准算法。通过对图像进行小波分解获得低频系数,对低频系数应用相位相关进行粗配准,追踪到原图像,在原图像上进行精确配准。实验结果表明,该算法具有精度高,速度快,抗噪性能良好等优点。     

基于相位相关法的SAR图像配准

图像配准是INSAR技术中关键的一环.可见光图像配准中的相位相关法,因为对噪声具有很高的稳健性,使用相当普遍.针对SAR图像特点,在相位相关法原有基础上,提出几点改进.特别是边缘模糊方面,从信号处理原理角度进行了深入的分析,并且在MATLAB环境下仿真得到验证.通过在原有相位相关法的基础上的几处改进,配准的速度和精度有很大提高,满足了INSAR对两幅SAR图象配准的精度要求,为INSAR下步的相位解缠提供了很好的基础.实验证明了该方法的有效性,可以作为INSAR中关键的一步.     

基于相位相关的图像配准算法

提出了一种新的基于相位相关的图像配准方法：首先在参考图像中心处截取一个小区域图像,然后在待配准图像中寻找一个同样大小的区域,使得在对数极坐标表示下,这两个小区域图像的互功率谱经傅里叶反变换后是一个二维脉冲信号。所要寻找的小区域中心点在待配准图像中的位置即为所要估计的平移参数,二维脉冲信号中脉冲的位置与缩放因子和旋转角度有关,由此而得到图像配准参数。实验结果表明该方法具有很好的配准效果。     

基于小波变换和互信息的医学图像配准

为提高医学图像配准效果,提出了一种基于小波变换和互信息的配准方法。该方法首先通过小波变换将图像分层,并用小波分解的近似分量从最顶层开始搜索,同时以添加边界约束条件的下降单纯形法为搜索策略,而以搜索结果作为下一层搜索的粗略位置;然后逐层细化,以实现由粗到细的搜索过程;同时,针对不同的分解层采用不同的配准方法,即下层引入结合空间信息的区域互信息(RMI)为相似性测度,而上层采用PV插值法,以避免陷入局部极值。最后将此法应用于加噪MR图像单模配准、PET图像单模配准和MR-PET图像多模配准的。实验结果表明,该方法可以得到精确、有效的配准结果。与传统方法相比,该方法不仅配准精度高、抗噪性能好,而且计算效率高。     

改进的基于小波变换的图像配准方法

针对如何提高图像配准的精度和速度的问题,利用基于Fourier-Mellin变换求解水平参量的准确性和基于互信息方法求解旋转及尺度变换参量准确性的优点,提出一种基于Fourier-Mellin和互信息的图像配准金字塔方法。对多幅遥感图像的实例仿真结果表明,该方法能在提高配准精度的同时减少配准时间。     

基于解析小波的平移鲁棒图像配准方法

为提高基于小波的配准算法对于像平移的鲁棒性,研究和分析图像平移影响此类配准算法的机理,推导小波子带相关函数在各个尺度上的关系,指出相关函数的频谱混叠是造成配准算法受平移影响的原因,提出解析小波进行图像配准的方法,分析表明基于解析小波的配准算法对于图像平移是鲁棒的。通过实例仿真验证了分析的正确性。     

一种基于相位互相关平方和的图像配准算法

提出一种存在大刚性变换的两图像配准算法.算法直接构造一个关于旋转角的表示配准程度的函数,该函数来自于两图像的Radon变换之间的相位互相关的平方和,取最大的坐标即为对旋转角的估计.实验比较该算法和基于双谱的算法,结果表明本文算法在抗杂波、噪声方面效果更好,可以鲁棒、精确地估计两图像存在的任意旋转及中等程度的平移.     

基于小波变换和子图的图像配准方法

为了能够快速精确的对图像进行配准,提出了一种基于小波变换的图像配准方法.该方法对基准图像和待配准图像进行小波分解,并利用小波多分辨率分析的优势,采用由粗到精的搜索策略,减少搜索空间,提高配准精度.同时引入子图的概念,用子图代替原图作配准来降低搜索的数据量,通过高效搜索的策略和并行的计算思想来提高运算速度.实验结果表明了该方法有较好的效果,具有较高的应用价值.     

图像配准的小波分解方法

提出了利用图像与其作小波分解后的近似分量的轮廓相似性，进行图像配准的一种方法．首先利用仿射变换和小波分解的理论，证明了该方法的正确性，并对求配准参数的运算量进行了分析；然后给出了利用该方法实现图像配准的步骤；最后结合MRI图像的配准，对该方法进行了实验验证．该方法能提高配准的速度，对实时图像配准具有实用价值．     

局部相位相关用于图像亚像素级配准技术研究

提出了一种基于局部相位相关的高效和鲁棒的亚像素级图像配准方法。通过传统的相位相关算法估计出初始平移参数后,在初始位置的引导下对互相关功率谱进行上采样矩阵Fourier变换,实现了图像局部相位相关,得到图像间亚像素级平移参数。实验结果表明,算法配准精度较高,且对随机噪声和光照变化具有较强的鲁棒性。     

图像多尺度配准的小波域SURF算法

针对SURF描述子仅利用特征点的局部邻域信息而对于局部场景发生变化的图像容易产生误匹配的现象,提出了图像多尺度配准的小波域SURF算法。该方法对图像进行小波分解,利用低分辨率上得到的变换参数剔除高分辨率上的错误匹配,得到精确匹配点对,对图像进行配准。实验结果表明,该方法能有效地剔除误匹配点,提高图像配准的精度。     

基于边缘检测与归一化相关矩的图像融合方法

常见的基于小波变换的图像融合方法只是从小波系数的某一特性来考虑小波系数的选取,因而融合结果往往只提升了融合图像的某一特性。从数据融合的角度,提出了一种有效的融合算法,该方法将基于小波变换的图像边缘检测与归一化相关矩相结合并应用于图像的融合中。实验表明,与单一的融合规则相比,该方法能有效提高融合图像的质量。     

基于混合优化算法和小波变换的图像配准研究

互信息被广泛地应用于图像配准,通常采用优化算法来优化互信息。提出了粒子群优化算法和单纯形法相结合的混合优化算法,该混合算法实现简单,粒子群优化算法具有极强的全局搜索能力,能够有效地跳出局部极值,而单纯形法又能够有效地 进行局部搜索,将两种方法相结合进行图像配准能大大提高配准精度。为了减少运算量,提出了利用小波变换的方法来缩小搜索范围,配准精度达到亚像素级。     

基于LOG算子的小信息量图像匹配算法

为了提高远距离图像导航精度,解决小信息量、小模板及噪声条件下图像匹配的难点,针对传统相位相关的图像匹配算法对图像高频信息利用不足、匹配精度受模板尺寸影响及抗噪声干扰性能差的缺点,提出了基于改进LOG边缘检测算子的图像匹配新算法,采用新的LOG算子对参考图像和模板进行边缘检测,并利用相位相关在整幅图像内对模板进行配准。通过实拍图像对新算法进行了验证,实验结果表明,与传统图像匹配算法相比,新算法匹配精度高、抗噪声能力强,目标定位稳定、可靠。     

基于小波域图像不变矩的图纸一致性检测

审图系统中，需要对报送的工程图纸和已有的电子图纸进行一致性检测。为此，提出了基于小波变换和图像不变矩的图纸一致性检测算法。该算法首先利用仿射变换对预处理后的工程图纸进行图纸配准，然后利用小波变换对扫描图纸和电子图纸实现小波分解，简化比对的计算量，并利用图像不变矩的平移、尺度和旋转不变特性，作为图纸比对的准则。实验结果表明，此算法能很好地实现审图系统中图纸的一致性检测。     

基于小波域奇异值分解的图像压缩算法

提出了基于小波域奇异值分解（SVD）的图像压缩算法,该算法通过对小波分解系数进行奇异值分解,进而对小波系数进行压缩,实现图像压缩。将该算法与图像奇异值分解直接压缩的算法进行了实验比较,实验结果表明,该算法较图像奇异值分解直接压缩的算法具有更好的性能,在同样压缩比的情况下能获得更高的信噪比。     

基于相关理论的小波域数字盲水印算法

提出了一种新的图像数字盲水印算法。在水印嵌入过程中,用一个单元模板表示一个水印图像像素;在检测过程中,计算单元模板和嵌入水印后图像的小波变换系数的相关值,进行适当的门限处理就能提取出水印。水印检测不需要原始图像数据和水印位置信息,实现了水印图像的自同步盲检测。为了进一步提高该水印算法的鲁棒性和改善检测结果,在水印检测前使用拉普拉斯算子对图像进行锐化处理,使得所嵌入水印能抗击更多攻击种类,并使检测结果更清晰。在检测前加入锐化处理步骤,可以减小水印嵌入强度,而能得到同样的检测效果,因此也增强了水印的隐蔽性。实验表明,该算法具有较好的水印隐蔽性和鲁棒性。     

基于小波变换与相位相关的PCB图像拼接算法*

在印刷电路板自动光学视觉检测(automatic optic inspection,AOI)中,需要通过图像拼接以获得整个PCB的图像。传统的图像拼接算法处理光照干扰效果不好,并且算法复杂。针对AOI的工程实际,通过对图像进行二维小波变换去掉反映光照渐变的低能量系数,获得反映图像水平和垂直方向变化轮廓的高频系数,同时有效地降低计算复杂度;结合相位相关法实现快速精确的重叠位置配准,采用加权平均法实现图像的融合。实验结果证明,该算法能够对多种规格、不同颜色的PCB图像实现快速、准确的拼接。