基于对数极坐标变换的目标识别算法

针对二维ISAR像的空中目标识别问题,提出了一种新的识别算法。首先通过对数极坐标变换,将笛卡儿坐标系下的尺度、旋转变换转变成对数极坐标系下的平移变换,然后对新坐标系下的图像进行二维傅里叶变换,利用傅里叶变换模值的平移不变性,得到具有尺度、旋转不变性的特征矩阵,最后与模板的特征矩阵进行矩阵相关,识别分类。用实测数据进行了验证,证明了算法具有较快的速度和较好的识别结果。     

采用循环相位相关的LPT景像匹配算法

景像匹配辅助惯性组合导航系统中的景像匹配算法必须同时具有克服旋转和小尺度变换的能力。通过分析发现,对数极坐标变换(LPT)能将它们分别转换为子变换图之间的循环、线性平移关系。鉴于经典的相位相关法检测的是图像间的线性平移,提出了一种改进相位相关法来检测循环平移,最终利用LPT变换和新相关法实现了景像匹配算法。仿真分析表明,当存在任意的旋转、小范围的尺度变化和噪声畸变时,本文算法匹配精度达到93%以上,时间在1.3s以内,基本满足了景像匹配辅助导航系统对图像匹配算法准确性和实时性的要求。     

具有几何不变性的图像复制-粘贴盲鉴别算法

提出一种具有几何不变性的复制-粘贴盲鉴别算法.该算法首先定义灰度级别和灰度结构,根据像素的灰度级别划分图像块,再结合其灰度结构定位可疑块对;然后对每一组可疑块对进行基于对数极坐标变换的相位相关,并粗略定位篡改区域;最后,精确计算篡改区域之间的旋转角度、缩放尺度及平移量,从而定位复制-粘贴区域.实验结果表明,该算法不但具有旋转、缩放等几何不变性,而且具有较高检测效率及较强的鲁棒性.     

LMA和对数极坐标变换的匹配算法在景象匹配制导中的应用

针对成像制导过程中对实时性和准确性的要求,通过对存在旋转和尺度变化的航拍照片的匹配进行研究,提出了一种对数极坐标变换LMA(Levenberg-Marquardt Algorithm)匹配算法.在LMA的匹配选代计算过程中使用8个参数,匹配时先对基准图和实时图按多分辨率金字塔法进行时数极坐标变换,利用对数极坐标变换的旋转和尺度不变性进行匹配,提高子像素的匹配精度,使需匹配照片的像素成最佳排列.迭代过程中通过消除Hessian矩阵,提高匹配的实时性.这种对数极坐标变换图像匹配很有实用价值,对航拍照片进行匹配测试,证明了这种方法的有效性.     

基于Radon和小波变换的图像检索

提出一种基于Radon和小波变换的图像纹理特征检索算法.对原始图像进行坐标系的方向归一化,再对方向归一化后的图像进行Radon变换.根据Radon变换投影数据的几何特性,构造了适合投影数据的具有尺度和平移不变性的小波分解,该小波分解系数具有旋转、平移和尺度不变性.采用图像中各尺度小波系数的能量值作为图像的纹理特征,以此作为纹理特征进行图像检索.基于纹理特征的试验结果表明该特征具有旋转、平移和尺度不变性,与其他算法相比具有较高的检索率.     

透视变换模型的Harris图像配准

针对图像末制导系统的图像配准问题,提出了一种透视变换模型下基于增强旋转不变性Harris算法的快速图像配准方法.首先,将Harris算法进行了旋转不变性的增强,利用增强后的Harris算法提取摄像系统中每帧图像的角点,采用基于归一化互相关(Normalized Cross Correlation,NCC)匹配算法进行角点的粗匹配;然后,利用随机抽样一致(Random Samples Consensus,RANSAC)算法对粗匹配的角点进行迭代筛选,剔除错误的匹配点,并将保留下来的精确匹配角点带入透视变换模型,计算出稳定的可反映图像平移、旋转和尺度变换信息的透视变换矩阵;最后,利用得到的变换矩阵对图像进行配准.实验表明,该方法对平移、旋转、尺度变化、视角变化以及光照变化和模糊变化均具有良好的不变性,可以快速高效地实现高精度的图像配准.     

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。     

带宽自适应Mean Shift跟踪算法

提出了一种先进行空间定位再确定目标尺度的两级跟踪算法,有效地解决了mean shift算法对尺度变化的适应问题.该算法首先在当前帧对应位置进行降分辨率处理,并以基于增量试探的mean shift跟踪算法收敛点作为当前帧目标中心位置,进而利用对数极坐标变换的旋转、尺度不变性,对目标和候选目标分别进行对数极坐标映射,并通过求取最大归一化相关函数确定目标的尺度变化.跟踪实验表明,该算法可以有效的提高mean shift跟踪算法空间和尺度定位准确性.     

基于傅里叶变换的遥感图像配准算法

提出了一种基于傅里叶的遥感图像自动配准方法,图像间的变化包括平移、旋转及比例变化。该方法是傅里叶相位相关技术的扩展,其主要优点是在不需要寻找控制点和传感器参数的情况下进行图像自动配准。通过对数一极坐标变换、利用傅里叶变换的比例特性和旋转特性搜索图像间的比例和旋转变化,利用傅里叶的相位相关技术(能量谱)确定图像间的平移关系,实验结果表明了此方法的可行性和有效性。     

基于超分辨率图像重建技术的运动估计研究

阐述用于超分辨率重建对两帧连续图像运动估计的若干算法,对其中的块匹配算法以及相位相关法进行研究。对块匹配算法主要研究三步搜索策略以及快速搜索策略,实验说明块匹配算法当平移变换量在一定范围内,图像灰度变化连续稳定,但在处理压缩图像序列时易陷入局部最小值。而相位相关法使用的是傅里叶频域方法对有相对运动的两幅图像进行运动估计,实验表明相位相关法不仅可以用于平移变化,且对于旋转变化也可以通过坐标变换后再通过此法进行运动估计。     

Image registration using log-polar mappings for recovery of large-scale similarity and projective transformations.

This paper describes a novel technique to recover large similarity transformations (rotation/scale/translation) and moderate perspective deformations among image pairs. We introduce a hybrid algorithm that features log-polar mappings and nonlinear least squares optimization. The use of log-polar techniques in the spatial domain is introduced as a preprocessing module to recover large scale changes (e.g., at least four-fold) and arbitrary rotations. Although log-polar techniques are used in the Fourier-Mellin transform to accommodate rotation and scale in the frequency domain, its use in registering images subjected to very large scale changes has not yet been exploited in the spatial domain. In this paper, we demonstrate the superior performance of the log-polar transform in featureless image registration in the spatial domain. We achieve subpixel accuracy through the use of nonlinear least squares optimization. The registration process yields the eight parameters of the perspective transformation that best aligns the two input images. Extensive testing was performed on uncalibrated real images and an array of 10,000 image pairs with known transformations derived from the Corel Stock Photo Library of royalty-free photographic images.     

基于傅里叶变换的Fira机器人朝向角辨识算法

提出了一种利用互功率谱进行集控式足球机器人系统(Fira)中机器人朝向角识别的新方法.该方法将分割得到的机器人目标图像和参考图像进行边缘提取,边缘图像经过快速离散傅里叶变换后,转换到对数极坐标系下,这样可以将笛卡儿坐标空间中图像的旋转和缩放转化为对数极坐标系空间中图像的二维平移,进而采用相位相关法得到小车的朝向角.实验结果表明,该方法精度高,鲁棒性好,朝向角辨识结果绝对误差在2°以内.     

Rotation, scale, and translation resilient watermarking for images

Many electronic watermarks for still images and video content are sensitive to geometric distortions. For example, simple rotation, scaling, and/or translation (RST) of an image can prevent blind detection of a public watermark. In this paper, we propose a watermarking algorithm that is robust to RST distortions. The watermark is embedded into a one-dimensional (1-D) signal obtained by taking the Fourier transform of the image, resampling the Fourier magnitudes into log-polar coordinates, and then summing a function of those magnitudes along the log-radius axis. Rotation of the image results in a cyclical shift of the extracted signal. Scaling of the image results in amplification of the extracted signal, and translation of the image has no effect on the extracted signal. We can therefore compensate for rotation with a simple search, and compensate for scaling by using the correlation coefficient as the detection measure. False positive results on a database of 10 000 images are reported. Robustness results on a database of 2000 images are described. It is shown that the watermark is robust to rotation, scale, and translation. In addition, we describe tests examining the watermarks resistance to cropping and JPEG compression.     

基于相位相关的电子稳像算法研究

提出了一种新的基于相位相关的电子稳像算法：首先在参考图像帧中心处截取一个小图像区域,然后在待稳定图像帧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稳定图像帧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,由此而得到图像帧间的旋转、尺度变换以及平移运动参数。实验说明了此方法的有效性,能够满足一般要求。     

Image Registration Using Adaptive Polar Transform

Image registration is an essential step in many image processing applications that need visual information from multiple images for comparison, integration, or analysis. Recently, researchers have introduced image registration techniques using the log-polar transform (LPT) for its rotation and scale invariant properties. However, it suffers from nonuniform sampling which makes it not suitable for applications in which the registered images are altered or occluded. Inspired by LPT, this paper presents a new registration algorithm that addresses the problems of the conventional LPT while maintaining the robustness to scale and rotation. We introduce a novel adaptive polar transform (APT) technique that evenly and effectively samples the image in the Cartesian coordinates. Combining APT with an innovative projection transform along with a matching mechanism, the proposed method yields less computational load and more accurate registration than that of the conventional LPT. Translation between the registered images is recovered with the new search scheme using Gabor feature extraction to accelerate the localization procedure. Moreover an image comparison scheme is proposed for locating the area where the image pairs differ. Experiments on real images demonstrate the effectiveness and robustness of the proposed approach for registering images that are subjected to occlusion and alteration in addition to scale, rotation, and translation.     

基于相位相关算法的研究与实现

相位相关算法是一种应用很广泛的图像匹配方法，它具有对噪声有较高的容忍度、检测结果与照度无关以及受几何失真小等突出优点。它与极坐标变换相结合可以得到旋转不变相位相关算法，两者可以对目标进行判准并精确检测出平移量和旋转量。本文对它们进行了分析和仿真，证明了算法的优越性，并在仿真过程中对旋转不变相位相关算法进行了优化，且达到了提高匹配精度和减少计算量的目的。     

基于对数极坐标变换的景象匹配新方法

景象匹配中,实时目标图与基准目标图之间的亮度、对比度、噪声水平以及旋转等差异是造成误匹配的重要原因。针对这个问题,引入对数极坐标变换运算,根据它的旋转不变性,提出了一种新的基于对数极坐标变换的景象匹配方法。与已有的抗任意角旋转的圆投影算法相比,提出的算法不仅具有更高的匹配准确率和更强的适应性,而且实时性较好。仿真实例验证了算法的优势与有效性,在巡航导弹和弹道导弹景象匹配末制导中有很好的应用前景。