红外搜索系统视频图像拼接算法及其应用

为了实现将视场小、变化快的红外搜索系统视频图像拼接成全景图像,根据红外搜索系统具有确定像空间位置变化信息的特点,提出了一种结合图像位置信息和模板匹配的的红外图像拼接算法。该算法有效的解决了传统的区域配准拼接算法运算速度慢和基于特征配准拼接算法精度差的不足,具有运算速度快、配准精度高的优点。为了验证该算法的有效性,利用采集到的红外搜索系统试验视频进行了仿真计算,从仿真的结果看,该算法相对于传统算法,大大提高了运算速度和匹配精度。     

基于Harris角点的KLT跟踪红外图像配准的硬件实现

提出了一种基于Harris角点的KLT跟踪图像配准算法用于解决红外搜索跟踪系统中红外图像配准问题。该算法首先对红外序列图像进行Harris角点检测,选取合适的角点作为跟踪点,对跟踪点进行KLT跟踪,通过KLT算法计算出序列图像间的位移量,从而实现红外图像配准。整个算法在DE2-115系统平台上实现,采用CycloneIV系列的FPGA,在Quartus13.0软件上利用Vhdl编写和调试Harris角点检测、KLT跟踪以及匹配程序。最后结论表明,该算法能满足红外图像配准的精度和稳定性,并且FPGA在图像处理中可以提供更高的运算速度,更能满足图像配准的实时性要求。     

红外搜索跟踪系统中实时图像配准的研究和实现

为实现在红外探测器运动的条件下地面弱小目标的快速搜索与跟踪,提出了一种基于相位相关法配准和角点法配准相结合的红外图像配准方法实现对红外图像的运动补偿。根据相位相关法配准和角点法配准的特点,首先利用相位相关法对运动中的红外图像进行粗配准,然后利用相位相关法配准的结果作为角点法配准的先验信息实现图像的高精度配准。实验结果表明该算法能够在不降低配准精度的条件下,实时地为红外搜索跟踪系统提供红外图像的位移信息,有效地提高了红外搜索跟踪系统对弱小目标的检测率和检测精度。     

基于旋转不变性的红外序列图像自动匹配

红外序列图像的匹配处理是在一系列红外图像内寻求像素点对应关系的过程,它直接涉及并影响到红外图像配准的精度,是视频目标识别、定位、跟踪等处理的关键技术之一.匹配中为了加快搜索速度,采用了金字塔策略.针对红外图像信噪比低的特点,预处理时引入了小波阈值算法对红外图像进行滤波处理;针对无人机红外序列图像间旋转角度大的特点,采用SIFT算法对灰度序列图像进行了匹配,并结合相关系数控制的方法,进一步去除错配点.匹配时不受传感平台较大角度旋转的影响,从而取得了良好的效果.     

采用GPU并行架构的基于互信息和粒子群算法的异源图像配准

对于异源可见光与红外图像配准,以互信息为相似性度量条件,以粒子群算法为搜索算法,在搜索空间中搜索极大值点,通过改变图像分辨率,由粗到精,逐步实现可见光图像与红外图像的配准,对粒子群算法、统计互信息和仿射变换3个部分的内在并行性,利用CUDA C语言实现GPU-CPU异构编程。实验证明,在不降低精度的前提下提高了算法效率,得到了很好的加速比,算法正确匹配率高,鲁棒性好,计算效率高。     

基于ROI灰度压缩的电路板红外图像配准

电路板红外图像配准技术是电路板红外热成像故障检测系统的核心。针对传统图像配准算法精度和效率较低等不足,为了提高电路板红外图像配准精度和效率,设计了一种基于ROI灰度压缩的图像配准算法。首先,利用Otsu法提取出电路板红外图像ROI。然后,将ROI内灰度值进行线性压缩。最后将灰度压缩后的图像进行互信息量运算和图像x平移、y平移、旋转、缩放变换参数寻优。仿真结果表明,基于ROI的灰度压缩算法能够显著减小配准时间,当两幅图像环境温度差异较大时其配准精度相比其他灰度压缩算法有明显优势。     

动目标红外图像配准算法研究

论述了基于红外图像背景边缘特征的块匹配配准算法。在图像背景中,利用灰度变化和边缘特征,并根据红外目标的亮度特征避开有目标的区域,搜索合适的图像块;在块匹配时,将图像块进一步细分,改进了相似度测量算法的准确性.实验证明,整个配准算法简单实用,准确有效。     

图像配准中基于最大熵的模板选取算法研究

图像配准是对多幅相关图像匹配与融合,其中匹配特征空间的选择是图像配准的基础,直接关系着最终的配准效果.为此针对空域相关配准,提出一种基于最大熵的模板选取算法,首先计算候选匹配模板平滑直方图的信息熵,选择熵值最大的图像块作为配准模板,再对搜索空间计算相似性测度得到最佳配准.通过大量抗干扰仿真试验证明,算法鲁棒性很好.     

基于ROI互信息的电路板红外图像配准技术

电路板的红外图像配准是电路板红外图像故障检测系统中的重点研究内容,由于电路板红外图像背景区域灰度单调,元器件发热区域轮廓粗糙,且伴随着大片受环境影响的辐射区域,对配准精度和配准效率产生很大影响。结合这些特点,利用相位一致性提取电路板发热芯片轮廓,再将轮廓内的区域用区域增长法提取为电路板红外图像ROI,基于ROI的图像配准不仅最大限度地保留了图像信息,又显著降低互信息运算量。实验表明:相对不进行ROI提取的图像配准算法,本文算法能够在保证配准精度的前提下大幅提高配准效率,具有一定的实用性和鲁棒性。     

结合小波模极大值和改进Hausdorff距离的电路板红外图像配准

电路板红外图像具有背景区域灰度单调、元器件发热区域轮廓模糊、噪声高、对比度低等特点,对配准精度和稳定性有很大影响。针对这些特征,提出了结合小波模极大值和改进Hausdorff距离的红外图像配准方法。首先用小波模极大值的算法提取边缘曲线;然后对传统Hausdorff距离进行改进,边缘曲线分段,并建立匹配基本单元;其次对基本单元粗匹配,压缩搜索空间,再进行精匹配,找出最优变换。最后采用Matlab进行仿真,实现图像精确配准。对比实验结果表明:该方法明显提高了配准精度,显著改善了配准稳定性。     

红外与可见光图像自动配准算法的研究

提出了一种新的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互信息最大化完成图像的配准过程.首先通过搜索小波模极大提取图像感兴趣区域(ROI),完成图像预处理,并采用仿射变换,建立图像变换模型;其次将低分辨率图像进行图像插值,计算灰度直方图,进行概率分布的估计;最后选择模拟退火法,逼近全局最优解.实验结果证明了此算法的有效性.     

基于图像分割和配准的红外焦平面阵列非均匀校正算法

在目标成像跟踪和制导领域,存在大量由缓慢移动背景和相对背景运动的点目标构成的红外图像序列,传统的基于场景的红外焦平面非均匀校正算法在解决此类图像中存在困难。提出了基于图像分割和配准的红外焦平面非均匀校正算法(简称S—R算法),通过将图像背景和运动点目标分离,利用图像配准的方法完成图像背景的非均匀校正和点目标位置处错误固定噪声参数的补偿,最终完成整个焦平面探测单元固定噪声参数的估计,从而有效解决了这类红外图像序列的非均匀校正问题。S—R算法具有噪声参数估计精度高、收敛速度快和计算复杂度低等优点。文中最后用仿真数据对上述结论进行验证。     

结合相位和ＳＩＦＴ特征相关的图像自动配准算法

提出一种鲁棒性较好的图像配准算法解决乱序输入图像序列自动拼接问题。首先为输入图像建立多分辨率金字塔,在较低分辨率图像层上进行相位相关区域搜索;接着对得到的相关区域进行SIFT特征相关验证,得到图像序列的配准关系和透视变换矩阵的初步估计;然后结合估计参数对原始图像的SIFT特征再次进行相关匹配,最终实现图像序列变换参数的精确求解。该算法结合相位相关和SIFT特征相关两种配准算法的优点并应用由粗到精的匹配策略提高了图像配准的速度和稳定性。     

融合显性和隐性度量的多模图像配准算法

为解决基于隐性度量的图像配准算法初始配准误差大容易引起失配的问题,本文提出了一种融合显性度量和隐性度量的多模图像分层配准算法。首先采用金字塔分解算法得到低分辨率待配准图像。然后在每一层金字塔图像中,先采用互信息作为显性度量,利用粒子群算法获得初始的配准参数;以此作为初始值,采用基于隐性度量的配准算法,利用融合粒子群和鲍威尔搜索法的优化算法获取更准确的配准参数。基于低分辨率图像计算得到配准参数后,先对高分辨率待配准图像进行变换,然后利用提出的上述算法进行参数优化,根据每层得到的配准参数计算最终的配准参数。最后,采用可见光与红外图像、多波段SAR图像进行了配准实验。实验结果表明,提出的算法适用于多模图像配准,能够减小配准误差,具有一定的适用性。      

红外与可见光图像配准方法分类及现状

红外与可见光图像配准作为一类重要的多传感器图像配准方法,在自动控制、机器人、遥感及军事应用等领域发挥着重要作用.介绍了红外与可见光图像配准问题的本质及难点,从原理上总结了大部分配准算法的基本步骤,并将现有的配准方法分为两类:基于区域的配准方法和基于特征的配准方法.从算法的可行性角度出发,分析了几种具有代表性的配准方法及其优缺点,最后对其未来的发展进行了展望.     

红外与可见光图像配准研究现状与展望

红外与可见光图像配准是常见的多模态图像配准,它广泛应用于军事、遥感等领域,有必要对其研究现状进行综述。在描述了红外与可见光图像配准问题后,首先简述了图像配准的一般方法,分为基于图像区域的配准方法和基于图像特征的配准方法,重点述评了局部不变特征方法中的SIFT算法和SURF算法;然后按文献发表时间顺序对红外与可见光图像配准的国外和国内研究现状进行了详细述评;总结了红外与可见光图像配准研究中存在的问题;最后对其进行展望,并指出未来的研究重点是以SIFT算法和SURF算法为研究基础去构造对模态不敏感的不变特征和其相应的描述子。     

从移动背景红外序列图像中检测运动目标

该文提出了一种从背景移动红外图像中自动检测运动目标的算法。该算法首先采用图像灰度互相关度量的匹配算法对连续的6帧序列进行配准,用第1帧和第4帧配准,第2帧和第5帧配准,第3帧和第6帧配准,然后用配准后的图像对分别做差分运算,再将3个差分图像按像素相乘,在运动目标处得到了非常尖锐的相关峰。这为进一步自动跟踪目标提供了一个跟踪窗口的中心点。实验结果验证了该方法的有效性。     

侧抑制在红外噪声图像配准中应用

图像特征配准主要使用边缘,而红外图像边缘呈渐变性,且信噪比低.首先提出了使用非循环侧抑制网络对图像进行增强处理,并改善了侧抑制模板系数矩阵,提高了红外图像信噪比.其次对使用欧氏距离进行相似度度量函数进行了改进,最后使用了蚁群算法对配准参数寻优.仿真试验表明了算法的有效性.     

超分辨率图像重构算法的研究

图像重构是数字图像处理的一个重要分支。文章在图像配准的基础之上，采用后向投影迭代算法对图像序列进行了高分辨率重构，并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运算量小，收敛速度较快．具有良好重构效果。     

基于传感器参数和改良CPD算法的红外与可见光图像点云配准

为实现前下视红外图像与可见光图像的有效配准,提出了一种基于传感器参数和改良CPD算法的红外与可见光图像自动配准算法.首先,利用传感器的姿态和高度信息,对前下视红外图像进行几何透视校正,消除图像间的旋转和比例缩放等差异;然后,对可见光图像和校正后的红外图像提取边缘特征点,基于相似变换模型,利用改良的CPD算法对其实现精配准.实测数据验证表明,该方法能实现对红外与可见光图像的良好配准,配准精度达到1个像素左右.