基于似然函数EM迭代的红外与可见光图像配准

为了实现红外与可见光图像的自动配准,提出了基于似然函数EM迭代的图像配准算法。该算法以图像边缘作为配准点特征,将异源图像配准转化为边缘点集配准。通过点集的高斯混合建模建立了点集配准似然函数,以该函数作为目标函数,仿射变换参数作为优化变量,利用EM迭代优化方法进行最优变换参数求解。迭代过程中,引入基于概率密度自适应阈值分割的外点剔除机制,解决了外点对目标函数的干扰问题,实现了边缘点集的精确配准。利用实测的可见光和红外图像进行了算法验证,证明了该算法的有效性。     

基于传感器参数和目标轮廓中心的自动配准算法研究

通过对光电成像型反舰导弹的成像过程分析,提出了一种自动配准算法。其基本思路是将图像变换模型分解,逐步简化。可见光和红外图像配准时的变换为仿射变换。首先,利用传感器参数的调整,消除图像间的比例变化,将仿射变换简化为刚体变换;然后,依赖图像信息,用形态学边缘检测的方法求取目标的轮廓中心,以此为控制点消除图像间的平移变化,实现图像的完全配准;最后,通过观察海天线是否重合以及利用均方根误差原则,对算法的配准效果做详细评估。仿真实验表明,该算法准确、快速,配准精度满足目标识别的要求,可以较好地解决异类传感器弱小目标图像配准的难题。     

基于SIFT的全自动遥感图像配准算法

针对仿射变换的光学图像自动配准精度不高的问题,提出了一种基于特征的由粗到细的遥感图像自动配准算法。首先采用SIFT特征进行了特征点的粗匹配,将输入图像映射为一个具有平移、缩放、旋转不变性的局部特征向量集,采用特征向量的欧氏距离作为相似性判定度量,通过两两比较找出匹配的若干对特征点对作为初始配准点对,以完成输入图像的粗匹配;其次,以互信息作为相似性测度,基于位置控制的搜索策略,确定了更多的特征点的对应关系;然后,利用控制点结合加权最小二乘优化仿射变换的模型参数,完成了图像间的精细配准;最后引入了联合直方图,以其作为配准精度的评价标准来检验配准效果。研究结果表明,该算法对于高光谱遥感图像具有较高的配准精度,速度快、可靠性高。     

改进结构相似度的红外两波段图像目标配准

针对红外两波段图像目标配准问题,研究了目标整体结构特征,在高斯尺度空间对结构相似度、多尺度结构相似度和边缘结构相似度进行改进,提出基于改进的多尺度边缘结构相似度算法的红外两波段图像目标配准算法。利用高斯尺度空间中不同尺度的图像及其边缘图像计算多尺度结构相似度,结合了红外图像中保留的目标完整的边缘结构信息,提高了目标配准效果。实验结果表明基于改进的多尺度边缘结构相似度算法的红外两波段图像目标配准算法的目标配准正确率和目标配准精度都优于其他算法,目标相似度值高于0.98。     

基于人工免疫系统的医学图像配准

提出了一种基于人工免疫系统的图像配准算法.针对医学图像配准中常用的Powell算法容易陷人局部最优问题,以互信息最大为配准侧度,将体液免疫的思想应用于医学图像配准,较好地解决了局部最优这一难题.针对免疫算法计算量大的问题,对免疫选择算子进行了改进,降低了计算复杂度,并将外推搜索和黄金分割法用于种群初始化,进一步提高了计算效率.实验结果表明,论文提出的算法具有良好的精准性和稳定性,是一种有效的配准算法.     

基于边缘特征和CNN联合的多视航拍图像配准方法

针对传统卷积神经网络对多视航拍图像进行配准训练时,未能充分利用多视图像间边缘特征之间的联系,为了提取多层图像边缘结构之间的特征信息,提出了一种基于边缘特征和卷积神经网络联合的多视航拍图像配准方法,通过窗口灰度加权算法提取图像的边缘特征图,并将边缘特征图作为卷积神经网络的输入端进行训练,在测试阶段,给出一对新的多视航拍图像,训练后的模型可以预测图像间的空间对应关系。实验结果表明,该算法实现了图像对齐变换,提高了图像配准的精度,优于现有的图像配准方法。     

一种基于NSCT和SIFT的遥感图像配准算法

研究提出了一种基于NSCT和SIFT的遥感图像配准算法,综合利用了NSCT在图像分解上的灵活性和SIFT算法在特征描述上的有效性来进行遥感图像配准.首先分别对参考图像和待配准图像用NSCT进行分解,然后把分解的低频图像作为SIFT算法的输入并得到匹配结果,并利用匹配结果求解模型参数,最后通过重采样和双线性插值完成两幅遥感图像的配准.实验结果表明,此算法在运算速度和匹配精度方面均比SIFT算法和SWT+SIFT算法优越.     

光谱仪图像的亚像素配准

针对超光谱成像遥感存在的光谱仪图像间失配变形,影响地物目标光谱信息纯度的问题,提出了一种结合超光谱图像特点的亚像素配准方法来校正图像间的失配变形.首先,对待配准的可见光近红外(VNIR)和短波红外(SWIR)光谱仪图像分别进行波段选择和主成分变换,将变换后的第一主分量图像作为待配准图像.然后,将待配准图像均匀划分为具有一定重叠率的图像块,利用相位相关方法估计对应图像块的亚像素平移参数,通过相位相关系数剔除错误的平移参数估计生成图像的光流场.最后,通过光流场来实现光谱仪图像的配准.实验结果显示,该方法配准精度优于0.1pixel,满足超光谱图像后续处理对配准精度的要求.     

基于相对相位直方图的数字表面模型数据与遥感图像配准

针对数字表面模型（DSM）数据与可见光遥感图像信息融合的实际需求,提出了一种基于一致点漂移算法（CPD）与相对相位直方图（RPH）的两级配准策略来实现上述数据与图像的自动配准。首先,利用Canny算子提取图像边缘,将边缘点作为CPD算法的输入,实现两幅图像的粗匹配,从而得到初始对应点集并估算尺度因子;然后,定义了一种鲁棒且具有旋转、平移不变性的区域变化信息描述子-RPH,其在粗匹配结果的保障下还可以实现尺度不变性;最后,根据尺度因子在两幅图像中分别定义圆环模板,并利用RPH测度完成DSM图像与可见光遥感图像精配准。实验结果显示,使用RPH测度进行精配准后,基于CPD算法的粗匹配结果得到了有效校正,在数据自身存在透视失真情况下,算法配准误差约为2 pixel,能够满足DSM数据与遥感图像信息融合的需求。     

基于零件轮廓形心与最小外接矩形的图像配准方法

针对机械零件大批量测量时图像精确配准的难题,本文提出了一种基于机械零件图像边缘轮廓形心与最小外接矩形的图像配准方法.该方法通过确定图像边缘轮廓的形心位置以及最小外接矩形特殊边与坐标轴的夹角,得到图像的仿射变换参数,从而完成机械零件图像的配准工作.实验表明,该方法用于机械零件图像配准可达到像素级精度要求,并具有速度快的特点.