采用最优峰值的相位相关红外图像配准方法

对数极坐标域下的图像配准方法常因相位相关互功率谱呈现多峰分布而影响匹配准确度,为此提出了一种基于区域最优峰值的相位相关红外图像配准方法。首先将待配准图像和参考图像转换到对数极坐标域,其次以自适应巴特沃斯高通滤波为预处理,最后结合归一化互相关和相位相关的相似性测度,在合理截断互功率谱半径轴低数值段的基础上,筛选出最优峰值实现自动配准,同时研究了对数极坐标变换尺寸对匹配性能的影响,给出了最优尺寸变换比。实验结果表明:该算法对噪声污染图像表现出较好的鲁棒性,对于存在平移、旋转和缩放的红外图像具有更高的配准精度。     

基于级联变换的光学和SAR图像配准算法

针对光学和SAR(Synthetic Aperture Radar)图像配准中存在明显辐射和几何差异的问题,提出了一种基于级联变换的多源遥感图像配准方法.首先,利用灰度变换提取光学和SAR图像间的稳定结构特征,去除辐射差异性;然后,提出一种新的加权对数极坐标变换算法,解决图像间全局几何差异性,保证算法的尺度和旋转不变性,并初步得到整体的平移量;最后,通过局部几何变换,得到一系列的匹配点对,构建薄板样条模型,实现图像的精确配准.实验验证了算法去除辐射差异性和获得全局几何变换参数的能力,与传统的多源图像配准算法相比,基于级联变换的配准算法鲁棒性好,配准精度高.     

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。     

基于尺度预估的SAR图像相位相关配准算法

高精度的图像配准是SAR图像融合的前提条件之一.针对相位相关匹配方法用于强相干斑噪声的多波段、多极化SAR图像匹配时存在的缺点,提出了一种基于尺度预估的SAR图像相位相关配准算法.首先,利用图像问的中心频谱值之比实现尺度预估计;然后,在相位相关过程中,针对强噪声图像的互功率谱的逆傅里叶变换图存在多峰的情况,通过脉冲值的局部搜索得到最佳的匹配参数;最后,校正待配准图像,达到精确配准.实验结果表明,文中算法对于多波段、多极化SAR图像具有良好的匹配效果.     

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。     

相位相关红外图像配准算法的硬件实现

在目前图像配准算法中,相位相关法是相对比较成熟的,并且有较多的改进算法,但是随着算法的复杂度增加,相应的运算量也增加,那么在保证效果的同时实时性却无法保证。根据这一现状,提出了在FPGA中实现相位相关法配准技术。在以FPGA为主处理芯片搭建的平台上,利用光纤高速传输图像,实现并且验证了相位相关法的可行性。详细阐述了相位相关法在FPGA中实现的主要步骤。结果表明,相位相关法能在FPGA中实现,并能充分利用FPGA的并行性和资源多的优点,使得处理算法的时间缩短,可以满足实时性要求。     

基于霍夫变换和相位相关的图像配准方法

本文结合霍夫变换和相位相关技术来处理图像配准问题.根据1D相位相关技术,提出了一种通过搜索角度脊来得到旋转参数的方法;将待处理图像去旋转后,再采用2D相位相关来得到平移参数.本文方法可以充分利用FFT 的高效运算.实验结果表明此方法能准确有效地处理具有旋转和平移的图像配准问题.     

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TMS320C6416T平台的特征角点图像配准算法

提出了一种新的图像配准算法,可以较好地解决图像配准中的平移、旋转和缩放问题。算法首先使用SUSAN箅子提取两幅图像的特征角点,然后使用对数极坐标变换和投影相关匹配算法实现特征点匹配。针对算法的特点,设计了以高性能数字信号处理器TMs320C6416T为核心的硬件处理平台。实验结果表明：系统工作稳定,算法配准精度较高。     

相位相关法及其在偏振图像配准中的应用研究

分析了遥感偏振探测的原理和与遥感强度探测相比所具有的优越性,指出了偏振罔像的特点。采用偏振测量方法,可以获得地物的偏振信息,有助于增强对地物的探测能力,但是对罔像像元小对准有很高的敏感性,为了得到可靠的偏振信息,配准的精度应该至少到达0．1个像素。介绍了一种基于傅妒叶变换的配准方法：相位相关法,并把该方法应用于偏振图像配准中。相位相关法根据傅立叶变换的平移性质,能够解决具有平移关系的图像配准问题,实验证明该方法具有对噪声和图像灰度变化不敏感的优点。     

基于SIFT的边缘局部仿射的图像拼接算法

本文针对累计误差形成的多幅图像拼接产生畸变的问题,提出了一种基于边缘局部仿射的拼接算法,在拼接过程中逐步衰减仿射变换,使得图像在拼接过程中逐渐降低过仿射带来的畸变.同时为从视觉上分析图像拼接过程特征点的变化情况,本文还提出了一种基于特征点的骨架图算法,通过拼接后骨架图的图像来分析各种拼接算法.可以广泛应用于拼接算法的测试过程.     

一种有效的序列图像自动拼接方法

提出了一种基于相位相关法和加速鲁棒特性（SURF：Speeded-Up Robust Features）特征点匹配相结合的序列图像自动拼接算法。首先,利用相位相关法计算归一化相位相关度,通过最大相关度求交进行序列图像的自动排序,并计算得到平移参数;在平移参数指导下,粗估测特征检测感兴趣区域（ROI：Region of ...     

基于相位相关模板匹配的全景图像拼接

本系统对图像拼接的两个主要过程：图像配准和图像融合分别进行了详细介绍。图像配准是图像拼接的核心技术,并针对图像拼接中的图像配准参数估计问题,提出了一种扩展相位相关法与优化相结合的参数估计方法。基于相位相关模板匹配采用相位相关法估计出相互间存在旋转和平移的两幅部分重叠的图像的初始变换参数,然后对参数进行优化而得到最终准确...     

基于视频序列的图像拼接

为消除视频序列之间的冗余信息,以简单的摘要形式表达视频的主要内容,提出了一种基于视频序列的图像拼接方法。首先,采用改进的帧间聚类算法提取视频的关键帧;其次,利用SIFT算法提取关键帧的特征点,采用最近邻算法进行特征点匹配,通过引导互匹配法和投票过滤法提高匹配精度;再次通过RANSAC鲁棒估计算法得到所选帧间的单映矩阵,并使用LM非线性迭代算法对单映矩阵进行精炼。最后,利用级联单映矩阵结合加权融合算法实现了视频序列的无缝拼接,实验效果较为理想。     

基于改进加权融合算法的运动场景图像拼接

在图像匹配、融合过程中,由于图像中运动物体的存在,使得融合后的图像可能出现鬼影。鬼影消除一直是图像拼接技术的重点和难点。针对这一问题,现提出一种基于SIFT和改进加权融合的运动场景图像拼接方法。首先,采用对尺度具有鲁棒性的SIFT算法进行特征点的提取与匹配,使用RANSAC算法求出图像间的变换矩阵H,最后利用文中提出的改进加权融合算法完成图像的无缝拼接。整个过程完全自动地实现运动场景的图像拼接,消除了运动鬼影。实验结果验证了该方法的有效性。     

基于预检测SUSAN算法的图像拼接

为了快速精确提取图像角点,提出了一种基于预检测的SUSAN角点提取方法.文中首先采用预检测的方法排除部分伪角点,对预备角点采用SUSAN算法检测出图像的角点.然后采用图像分块技术和近邻角点排除方法来保证角点分布均匀,没有成簇现象,保证后续图像拼接的精度.实验结果表明,此方法不但能提高角点的检测速度,而且能合理地提取图像中的角点,提高角点的检测精度,进而提高图像拼接的速度和精度.     

改进图像配准算法在无人机遥感图像拼接中的应用

针对传统图像拼接方法的不足, 提出一种基于改进SIFT算法的图像拼接方法, 并将其应用于无人机遥感图像拼接算法中。首先, 采用Harris算子角点检测遥感图像的特征点, 然后用改进的SIFT算法进行特征点的描述, 通过对高维数据进行降维处理, 减小运算量; 匹配完成后, 采用随机抽样一致性(RANSAC)算法消除误匹配; 最后采用渐入渐出加权平均融合法进行图像融合。实验结果表明: 采用所提出算法能有效剔除遥感图像之间的误匹配, 减小时间复杂度, 更好地消除拼接缝隙。     

改进图像配准算法在无人机遥感图像拼接中的应用

针对传统图像拼接方法的不足,提出一种基于改进SIFT算法的图像拼接方法,并将其应用于无人机遥感图像拼接算法中。首先,采用Harris算子角点检测遥感图像的特征点,然后用改进的SIFT算法进行特征点的描述,通过对高维数据进行降维处理,减小运算量;匹配完成后,采用随机抽样一致性(RANSAC)算法消除误匹配;最后采用渐入渐出加权平均融合法进行图像融合。实验结果表明:采用所提出算法能有效剔除遥感图像之间的误匹配,减小时间复杂度,更好地消除拼接缝隙。     

基于Levenberg-Marquardt算法的图像拼接

Levenberg-Marquardt(简称LM)算法是高斯-牛顿法和梯度下降法的结合,既有高斯牛顿法的快速收敛性,也有梯度下降法的全局搜索特性.将LM算法应用于图像拼接过程中变换矩阵的参数自动优化中,通过对多个对应点的自动优化后,可以较快得到变换矩阵,从而实现图像拼接.在LM算法中,以对应点距离的平方和作为目标函数,给出此方法详细的实现过程与结果.与以灰度差平方和为目标函数相比,避免了提前采用插值算法,从而求得的M变换矩阵更精确.结果表明,该方法实现图像拼接的精度高,速度快.     

基于初始尺度变换的SIFT匹配算法

直接使用检测到的SIFT(Scale-Invariant Feature Transformation)特征点进行特征点匹配,匹配性能仍然有待提升.提出了改进的SIFT匹配算法,利用匹配特征点的尺度比直方图,估计出近似的图像尺度比k,然后将空间分辨率较高的图像初始尺度增大到k倍,再次提取特征点进行匹配.实验结果表明,相比于其它用尺度约束条件提升性能的匹配算法,基于初始尺度变化的SIFT匹配算法在处理结构型图像时性能得到了很大的提升.