基于多尺度多方向Gabor模板的光学/SAR景象匹配

合成孔径雷达(SAR)成像制导通常采用光学基准图和SAR实时图进行特征提取和景象匹配.提出了一种光学/SAR异类影像匹配方法,利用多尺度多方向Gabor模板提取图像的Gabor特征后进行特征匹配,首先对SAR图像进行方向Frost滤波预处理,然后分别计算光学图像和SAR图像的高斯梯度图像,再利用多尺度多方向二维Gabor滤波器模板分别对两幅高斯梯度图像进行特征提取,最后对两组特征矩阵进行归一化互相关匹配.该方法直接利用光学图像和SAR实时图进行景象匹配,实验表明,该异类影像匹配方法较其他传统方法具有较高的鲁棒性和准确性.     

不同传感器图像的景象匹配区选取准则研究

景象匹配区的选取工作是影响光学景象匹配系统性能的重要因素,在分析影响景象匹配算法的配准概率和定位精度等因素的基础上,人们已经提出了一些实用的选取方法。文章首先对这些方法进行了研究,然后,从选取准则的角度对影响景象匹配区选取的因素进行了归纳分析,通过实验发现利用这些准则在进行实时图为红外图像、基准图为可见光图像的景象匹配区选取时存在一些问题,文章针对这些问题提出一种基于图像边缘密度与自匹配系数的景象匹配区选取准则。实验证明,该算法既保证了所选匹配区中的边缘信息量,又确保了所选区域具有较好的不相关性,采用粗选加精选的方式提高了选取速度。     

基于直方图均衡化的景象匹配导航方法研究

针对基准图与实时图之间灰度分布差异对匹配结果的影响,将直方图调整与灰度相关算法相结合,提出了一种基于直方图均衡化预处理的景象匹配导航方法.首先对基准图与实时图的直方图进行调整,减少二者的灰度分布差异,然后采用积相关算法计算匹配结果.分析了景象匹配主要验证方法的优缺点,提出了一种实用的验证方法.利用该验证方法,在各种干扰...     

一种基于小波变换和变尺度圆模板融合的景象匹配算法

在SAR匹配导航系统中,由于基准图和实时图尺寸较大,而且二者被获取时成像角度和分辨率等参数不同,使得传统景象匹配算法很难同时满足实时性和鲁棒性要求.我们通过对多种小波函数的对比分析,挑选出了性能最优的一种,并构造图像金字塔,利用由粗到细的迭代匹配策略实现了算法的实时性.设计了基准图和实时图的多尺度圆模板,并基于D-S证...     

采用HOG特征的下视景象匹配算法

红外实时图像和可见光参考图像的差异给下视景象匹配技术带来挑战,如何寻找并提取红外实时图像与可见光基准图像间稳定和可靠的共性特征是进行特征匹配的重要研究课题。在分析红外图像和可见光基准图像成像机制基础上,提出了以HOG特征作为匹配的特征、以相关系数作为相似性测度的匹配算法,并研究了梯度方向范围、梯度方向划分、标准化等计算HOG特征相关参数对于匹配性能的影响,给出了性能较优的一组参数。实验表明:该匹配算法与互相关和Hausdorff距离法相比具有更高的正确匹配率。     

基于Harris与LCP的同图复制粘贴篡改检测

在声像资料鉴定工作中,利用同图复制粘贴进行图像篡改的案例较为常见。针对此种篡改方式,提出一种基于特征点和特征值进行匹配的检测方法。首先利用Harris角点检测器进行特征点提取,以特征点为中心建立一个方形邻域,对方形邻域用局部配置模式方法(Local Configuration Pattern,LCP)提取特征,之后对特征向量进行字典排序,通过计算相邻特征向量的相似度确定匹配特征向量,最后利用RANSAC算子消除错误匹配点。实验结果表明,此法可有效检测图像篡改区域,对旋转、亮度、模糊、噪声等多种复杂操作均具有较好的鲁棒性,并能实现图像多区域篡改方式的检测。     

海洋重力场空间特征描述方法研究

重力匹配辅助惯性导航中，需要通过分析重力基准图的特征而有效提取出重力场可匹配区域，以提高重力匹配导航系统的可用性和匹配速度。本文通过定义重力场特征指标的方法， 定量表示重力场的空间特征，实现对重力场可匹配区域的提取。实验表明，该方法简单有效，具有实用价值。     

基于显著轮廓特征的SAR图像轮廓匹配新方法

在以星载SAR图像作为基准图、机载/弹载SAR图像作为实时图的匹配导航和精确制导研究中,传统基于点特征的匹配方法存在特征点数目过多,误匹配率较高,容易受噪声及灰度变化影响等问题.该文提出一种基于显著轮廓特征的SAR图像"由粗到精"的匹配新方法.该方法在对SAR图像进行预处理的基础上,采用改进的模糊C均值聚类(FCM)的图像分割方法来提取闭合轮廓特征;采用归一化轮廓中心距离描述符进行双向匹配,获得强鲁棒性的粗匹配轮廓对;在粗匹配轮廓上采用改进的局部二值模式(LBP)算子得到精匹配结果.试验结果表明,该方法在图像旋转、空间变化以及噪声干扰较大的情况下,具有精确性高、鲁棒性强的优势,适宜遥感SAR图像匹配.     

基于SVD-SURF的宽基线鲁棒景象匹配算法

提出一种基于SVD-SURF的宽基线鲁棒景象匹配算法。首先,在实时图与基准图奇异值分解的基础上构建SURF尺度空间,运用快速Hessian矩阵定位极值点;然后,计算出图像的64维SURF描述子;最后,通过Hessian矩阵迹进行特征点匹配,并利用RANSAC参数估计方法剔除出格点,从而实现位置参数的精确估计。实测航空图像序列位置估计实验表明了该景象匹配算法对图像的旋转、尺度变换及噪声不敏感,具有较强的实时性、精确性和鲁棒性。     

郊外低对比度图像线特征提取算法研究

景象匹配系统由于其精度高的特点,广泛应用于各种远程精确末制导系统。由于成像时的自然条件变化,使得基准图与实时图之间存在较大的对比度差别,增大了匹配难度。本文基于传统的特征提取,针对具有人工景物的郊外景象,利用Hough变换和数学形态学进行线特征的改进,从而提升了匹配质量。通过对实际情景图像的仿真分析,验证了该算法的有效性。     

基于图像绘制技术的红外场景模拟

红外场景模拟可为目标识别、跟踪提供必要的图像样本,对算法的训练、评估和可靠性检验具有十分重要的意义,基于建模的红外模拟方法不一定反映场景的客观情况,并且,计算量大、耗时,难于模拟出有真实感的红外图像。基于图像绘制技术,提出无需建模的基于图像的绘制方法来模拟红外场景图像,根据红外图像的特点,给出了计算基本矩阵的非线性迭代算法和基于特征约束的动态规划立体匹配算法。由于参考图集是实际图像,因此,模拟图像更符合景物的真实情况,并且,该方法无需很复杂的建模过程,利于实时模拟。实验结果表明,该方法可有效地模拟出真实感的红外图像。     

基于主成分分析的图像匹配方法研究

景像匹配和相关跟踪系统中,由于所面临的都是变化的场景,实时获取的图像与预存的基准图之间存在差异。传统的基于图像空间的匹配方法不能很好地克服这些差异给图像匹配定位带来的影响,使得完全按图像灰度特征的相关匹配应用受到限制。文中将主成分分析方法引入了图像匹配和相关跟踪过程中,提出一种能抗御一定图像畸变的基于主成分分析的图像匹配算法,并应用该方法进行了初步实验,证明该算法具有较高的匹配跟踪鲁棒性。     

一种利用Vega软件的长波红外图像仿真方法

利用真实红外图像作为输入,对其进行分割,划分为不同材质区域,然后使用Vega仿真软件得出各材质在不同天气、时间、季节成像条件下的以灰度形式表达的长波红外仿真结果,通过求解Vega软件仿真结果与辐射量之间的映射函数,得到在相应成像条件下的红外辐射量数据,用此结果代替真实红外图像相应材质区域辐射量均值,从而得到不同天气、时间、季节成像条件下的长波红外仿真图像。     

Binocular transfer methods for point-feature tracking of image sequences

Image transfer is a method for projecting a 3D scene from two or more reference images. Typically, the correspondences of target points to be transferred and the reference points must be known over the reference images. We present two new transfer methods that eliminate the target point correspondence requirement. We show that five reference points matched across two reference images are sufficient to linearly resolve transfer under affine projection using two views instead of three views as needed by other techniques. Furthermore, given the correspondences of any four of the five reference points in any other view, we can transfer a target point to a third view from any one of the two original reference views. To improve the robustness of the affine projection method, we incorporate an orthographic camera model. A factorization method is applied to the reference points matched over two reference views. Experiments with real image sequences demonstrate the application of both methods for motion tracking.     

Composite reference image for joint transform correlator

Extension of the joint transform correlator (JTC) operation to include a complex reference image has been presented. Such amplitude and phase reference images are common when using a single harmonic (circular, radial, logarithmic, etc.) in correlation setups or when implementing composite filters. The analysis of an aspect view (tilt) invariant pattern recognition system, using logarithmic harmonics decomposition, JTC principles and composite filter techniques, is described followed by experimental results that can be obtained in real time.     

基于模糊算子的红外图像去模糊研究

针对镜头抖动,目标移动等因素引起的图像运动模糊问题,本文提出了一种基于模糊算子的红外图像去模糊算法,使用深度自编码网络对数据集中的模糊算子进行编码,通过编码后的模糊算子去逼近一个未知的模糊算子并搜索对应的清晰图像,从而实现真实场景下红外图像去模糊,弥补了现有基于深度学习的图像去模糊模型在跨域应用时对真实场景下运动模糊图像去模糊效果较差的不足。在红外图像上的实验结果表明,相比于其他去模糊算法,本文提出的去模糊算法取得了更高的性能指标,恢复出的图像有着清晰的边缘轮廓和局部细节,显著提升了红外图像的清晰度。     

A multilinear constraint on dichromatic planes for illumination estimation.

A new multilinear constraint on the color of the scene illuminant based on the dichromatic reflection model is proposed. The formulation avoids the problem, common to previous dichromatic methods, of having to first identify pixels corresponding to the same surface material. Once pixels from two or more materials have been identified, their corresponding dichromatic planes can be intersected to yield the illuminant color. However, it is not always easy to determine which pixels from an arbitrary region of an image belong to which dichromatic plane. The image region may cover an area of the scene encompassing several different materials and, hence, pixels from several different dichromatic planes. The new multilinear constraint accounts for this multiplicity of materials and provides a mechanism for choosing the most plausible illuminant from a finite set of candidate illuminants. The performance of this new method is tested on a database of real images.     

基于SLER检测的红外与可见光图像自动配准

针对可见光图像和红外图像配准问题,提出了一种新的自动配准方法.该算法通过同级极值区域检测子在灰度梯度图像上提取仿射协变区域.然后利用超图匹配算法确定匹配点对实现图像配准.该方法尤其适合于红外图像的质量或者边缘比对应的可见图像质量或边缘差情况下的异模配准.对一些具有挑战性的图像对进行试验,实验结果表明我们提出的方法比其他方法获得了更好的性能.