基于粗数字高程模型信息的干涉相位图生成方法

该文提出了一种基于粗数字高程模型(DEM)信息的干涉相位图生成方法,其思路为充分利用已有的DEM信息来完成SAR图像配准-干涉相位滤波处理。此方法首先根据粗DEM信息和系统参数计算得到SAR图像中每一像素的2维配准偏移量,从而完成SAR图像的配准。在干涉相位滤波中,由粗DEM信息仿真生成已知地形的干涉条纹图用以补偿InSAR系统录取得到的干涉相位,再对残余相位进行滤波处理,提高干涉相位滤波的性能。另外,对于高分辨率SAR图像,粗DEM高程误差和系统参数误差会引入较大的图像配准误差,该文再利用联合像素子空间投影方法进一步完成SAR图像的精确配准和相位滤波。仿真结果验证了该文方法的有效性。     

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.     

基于图像内在特征的图像自动拼接方法

针对传统图像拼接方法需要人工干预的不足,提出了基于图像内在特征的图像自动拼接方法.本方法应用由粗到精的技术实现图像之间像素精度的拼接.图像粗配准阶段采用仿射变换模型,利用Fourier-Mellin变换的频域分析技术同图像多分辨率技术相结合的方法求取仿射变换模型下的粗配准参数.图像的精配准阶段采用投影变换模型,将粗配准参数作为图像投影变换模型下的初始值,相邻图像中重叠区域的灰度差平方和作为误差指标函数,利用Levenberg-Marquardt方法进行图像投影模型参数估计的优化,得到全局意义条件下的精确变换参数.最后,将此方法应用于实际拍摄的可见光和红外图像序列进行试验分析,验证了本方法的有效性.     

采用SURF特征和局部互相关信息的图像配准算法

针对现有图像配准方法中存在的鲁棒性与配准精度难以兼容的问题,提出了一种采用SURF特征和局部互相关信息的图像配准算法。首先通过SURF特征提取方法进行初步粗配准以提升配准鲁棒性,然后利用图像中局部关键区域的互相关系数计算出单应矩阵,最后将单应矩阵应用于粗配准结果,对粗配准后的图像进行旋转变换,从而实现高精度和高鲁棒性的图像配准。实验结果表明:提出的配准方法与基于SIFT、ORB、SURF、互相关信息的图像配准方法在多组数据上进行了对比,不仅表现出了较高的配准精度和配准效率,也表现出了更优的鲁棒性。     

基于JS测度和层次B样条的医学图像弹性配准

为了精确得到图像的不规则局部几何变形,提出了一种基于标记点的医学图像弹性配准新方法.首先用Jensen-Schur(JS)测度对图像进行粗配准,然后用该测度自动选取标记点对,最后用能够解决逼近精度和光滑性平衡问题的B样条细化的层次B样条插值技术来实现图像弹性配准.实验表明,本文提出的标记点自动选取方法能够产生准确的表示不规则局部变形的标记点对,所提出的配准方法能够产生光滑、准确的弹性配准变换.     

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。     

结合图像信息熵和特征点的图像配准方法

在分析当前主要的图像配准技术之后，针对图像特征点的分布和同名点的匹配问题，提出了结合图像信息熵和特征点的图像配准方法。首先对图像进行一定程度的分块，根据信息论的方法，计算每一块的信息熵，信息熵的大小基本反映了各个模块的纹理变换情况。然后根据各个模块的信息熵大小，进行图像的粗匹配。之后在各个模块提取出一定数目的特征点，信息熵大，纹理信息丰富，选取的特征点就相应较多，反之则纹理信息变化不大，选取的特征点数目较少。最后根据这些具有代表性的同名点进行精确匹配。为验证该方法的有效性，对两幅图像进行传统方法和改进的图像配准方法的比较。     

一种空间结构描述算子在多模图像配准中的应用

提出了一种用于表征图像的空间结构描述算子.通过此描述算子,可以将多模图像配准问题简化成单模图像配准问题,从而方便了整个配准的过程.首先,为了探究图像的结构信息,在计量坐标系(gauge coordinate system)下提取了大量的图像几何结构特征.同时,为了引入图像的空间信息,将当前像素附近的邻域像素也考虑其中.然后,依赖于一种改进的主成分分析方法,从大量的有关于图像的结构和空间信息之中,挑选出了最具代表性的信息用于构建与原图大小相同的空间结构描述算子.实验证明,与很多其他的优秀的相似度评价方法相比,基于该描述算子的绝对差值和SAD(sum of absolute difference)方法能更高效地、更稳定地匹配多模图像对.     

大尺寸三维形貌测量中同名非编码点的精确配准

双目立体视觉测量技术以其测量速度快、精度高、自动化程度高等优势,成为一种有效的大尺寸三维形貌测量实现方法.然而,视觉传感器受到视场的限制,无法通过一次测量获得大尺寸型面的整体形貌,需要通过基于全局控制点的单元数据立体拼接实现.针对大尺寸三维形貌测量系统中全局控制点配准的特点,介绍了一种非编码点的精确配准技术,以满足大尺寸三维形貌测量中不同测站下全局控制点百分之百正确配准的要求.此方法在利用对极几何约束获得粗配准结果的基础上,采用同一测量区域的3幅图像进行二次配准.实验结果表明:基于对极几何约束的粗配准的正确配准率是46.55%,利用3幅图像精配准的正确配准率是98.28%.此方法适用于大尺寸三维形貌测量,能够简单、快速、有效地提高全局控制点的正确匹配率.     

一种新的SAR图像自动配准算法

由于图像间光谱特性的差异,对图像配准的精度产生严重的影响,因此该文提出了一种基于改进灰度熵的SAR图像自动配准算法。文中首先对SAR图像进行配准前的预处理,提取图像掩模,然后计算图像行和列的灰度熵,将其作为图像的特征信息完成图像间的配准,提出了配准优化算法的完整步骤,并利用多种方法对配准结果进行评价。实验证明该方法可以有效克服图像间亮度不均的影响,充分利用了像素的有用信息,具有很高的配准精度和配准效率,是一种正确可行的图像配准算法。     

基于互信息量和模糊梯度相似性的医学图像配准

本文分析了基于互信息量的医学图像配准算法中存在的鲁棒性问题,提出创建图像的模糊梯度场及建立模糊梯度相似性测度,并将其结合到互信息量配准算法当中.实验证明,本方法很好的解决了传统基于互信息量的方法中存在的鲁棒性问题,能够快速稳定地实现医学图像配准.     

Image registration by maximization of combined mutual information and gradient information

Mutual information has developed into an accurate measure for rigid and affine monomodality and multimodality image registration. The robustness of the measure is questionable, however. A possible reason for this is the absence of spatial information in the measure. The present paper proposes to include spatial information by combining mutual information with a term based on the image gradient of the images to be registered. The gradient term not only seeks to align locations of high gradient magnitude, but also aims for a similar orientation of the gradients at these locations. Results of combining both standard mutual information as well as a normalized measure are presented for rigid registration of three-dimensional clinical images [magnetic resonance (MR), computed tomography (CT), and positron emission tomography (PET)]. The results indicate that the combined measures yield a better registration function does mutual information or normalized mutual information per se. The registration functions are less sensitive to low sampling resolution, do not contain incorrect global maxima that are sometimes found in the mutual information function, and interpolation-induced local minima can be reduced. These characteristics yield the promise of more robust registration measures. The accuracy of the combined measures is similar to that of mutual information-based methods.     

基于天牛须改进粒子群算法的点云配准方法

为了提高激光点云配准精度与配准速度,采用了基于天牛须算法改进的粒子群算法,以点云分布熵为寻优目标, 寻找最优空间变换矩阵的点云粗配准,为点云精配准提供良好的初始条件。结果表明,点云分布熵较传统的均值平方差评价方式有更快的计算速度,基于天牛须算法改进的粒子群算法具有全局搜索能力强、计算速度快等特点,与传统点云粗配准方法相比,该方法配准速度提升了近25%;在点云数据量大的条件下,表现出较快的配准速度。这一方法对如何提高激光点云配准速度具有参考意义。     

基于粒子群优化与梯度下降法的多模图像配准

针对多模图像配准单纯使用粒子群优化(PSO)算法导致搜索速度慢这一现象,提出了结合PSO和梯度下降法的分步式搜索算法.以CT与MR图像配准为例,计算了使用互信息作为相似性测量时的配准函数,进而分析了图像配准算法中可能遇到的局部极值问题.根据配准函数的特点,提出在局部极值较少时使用梯度下降法代替PSO算法搜索以减少运算量...     

SAR 和光学图像精配准技术的研究

光学图像和SAR 图像的配准是实现多源图像融合和复合分析的基础,该文介绍了一种光学图像和SAR图像精配准的方法。首先采用人工的方式选择3～4 个同名控制点,在此基础上实现图像的粗略配准,保证SAR与光学图像尺度和旋转的归一化;然后在粗配准的光学图像上提取特征点,并分别采用不同的梯度算子提取SAR和光学图像的梯度强度,基于梯度强度进行归一化互相关,从而得到不同图像上的同名特征点;最后根据提取的同名特征点构建不规则三角网,并对每个三角网构成的小面元进行图像的精确配准,最终实现SAR 和光学图像的精配准。通过采用星载图像的精配准处理和检验,证明了该方法的可行性,能获得较好的配准效果。      

基于互信息和梯度的红外与可见光图像配准新方法

红外与可见光图像配准是常见的多传感器图像配准,在军事、遥感等领域有着广泛的应用。提出了一种基于互信息和图像梯度的红外与可见光图像的自动配准方法：首先,获得图像的梯度信息,然后根据定义的扩展结构获得边缘区域图像,选择最大归一化互信息作为相似性测度,使用Powell算法获得最佳配准参数。实验结果证明,本文方法较传统的基于互信息和梯度的配准方法,提高了配准的速度和精度,可以作为一种有效的粗配准的方法。     

基于边缘和互信息的红外与可见光图像配准

采用一种结合边缘特征和互信息的图像配准方法,对红外与可见光图像进行配准。首先,用小波变换提取图像边缘,然后计算两幅边缘图像在不同条件（平移、旋转）下的归一化互信息,取归一化互信息最大时对应的配准参数为所需配准参数,再确定刚性仿射变换模型的参数,最后经过缩放、平移和旋转得到最终配准图像。     

基于稠密局部自相似特征流的图像配准算法

针对基于稠密SIFT流图像配准算法执行效率和配准准确率有待提高的不足,提出了一 种基于稠密局部自 相似(LSS)描述符构建的稠密改进的LSS(ILSS)特征流的图像配准算法。算法通过颜色空间转 换分离出彩色图像中的 颜色和亮度信息,只在亮度通道上提取稠密LSS特征以大幅度提高图像特征提取阶段 执行效率。随后以 保持特征流场光滑性为约束条件,采用金字塔多分辨率迭代法提高LSS特征流场估计 阶段的执行效率。 多分辨率迭代法的基本思想是先在图像粗粒度网格上快速估算出初步的特征流场,然后再逐 步求精获得最 终精确的特征流场。大量实验表明,与稠密SIFT流相比,基于稠密ILSS特征流的图像 配准算法在图像内容发生较大变化时具有更好的鲁棒性,同时具有更高的执行效率和图像配 准确率。     

基于归一化互信息的CT-MRI脑图像配准

医学图像配准研究有非常重要的临床应用价值。针对现在流行的基于最大互信息量的配准方法展开分析和研究。在此基础上对比研究了归一化互信息配准法。通过对一组CT-MR脑图像配准的仿真研究,证明归一化互信息配准法的配准效果很好。特别是在图像重叠区域较小的情况下,比最大互信息配准法效果优越。     

采用改进梯度互信息和粒子群优化算法的红外与可见光图像配准算法

针对传统互信息图像配准容易产生局部极值,以及传统梯度互信息配准方法计算量大等问题,在互信息和梯度方法基础上构建了一种改进的梯度互信息方法,该方法直接统计梯度图像的互信息,有效地将图像梯度信息和灰度信息结合起来,不仅保证了配准精度,而且较传统梯度互信息方法减少了计算量。在参量优化的过程中,针对传统粒子群优化算法易陷入局部极值的缺点,提出了改进的粒子群优化算法,该算法在传统粒子群优化算法基础上引入混沌优化思想和遗传算法中的杂交思想,不仅能够有效抑制局部极值,而且加快了收敛速度。多种红外与可见光图像配准实验结果证明,文中提出的算法能够有效提高配准精度和速度。