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.     

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.     

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。     

基于云核粒子群算法的图像配准研究

针对图像配准中存在的问题,提出云核粒子群算法.首先在云模型中采用正向正态云发生器,实现了在定性信息中获得定量的范围和分布规律;接着云滴将粒子群体分成三个子群,每个群由不同的云核进行引导,更新粒子位置与速度,云核粒子在引领子群内所有粒子到历史最佳位置的欧几里得空间距离的最大值为影响半径,对于在子群中影响半径以外的粒子,粒子核不再起引导作用;最后把图像配准过程中目标函数达到最小值问题转化为云核粒子群算法寻优问题,实验仿真得出配准后图像的满足视觉要求,位置与参考图像保持了一致.     

基于主相位一致性的医学图像配准

 本文提出了一种新的图像特征——主相位一致性(Principal Phase Congruency,PPC),并在此基础上构造了一种新的基于主相位一致性的配准算法.首先计算不同尺度、方向上的相位一致性,然后利用主成分分析将它们进行融合,从而得到信息更加丰富的主相位一致性;将待配准图像的主相位一致性看作模糊集合,引入模糊数学中的贴近度概念,计算它们的模糊相似性.我们对模拟和真实数据进行了实验,结果表明在图像空间分辨率较低,有噪声影响等情况下该算法具有精度高、鲁棒性强的特点,特别适合于医学图像的配准.     

基于局部特征点配准的图像拼接算法

为解决尺度、视角、光照变化较大及存在噪声和模糊变化情况下的图像拼接问题,提出了一种具有较强鲁棒性的图像拼接方法。首先,根据Harris算法和SIFT算法各自的特点,提出了一种自适应的Harris-SIFT特征点提取方法,利用最邻近法完成图像间的特征点粗匹配;然后,应用随机抽样一致性(Random Sample Consensus,RANSAC)算法对粗匹配的特征点进行筛选,同时估计出透视变换模型的变换矩阵,并对相邻的两帧图像进行配准;最后,利用加权平均融合算法消除图像拼接处的缝合线,实现图像的高质量拼接。实验结果表明,该算法在提升SIFT算法鲁棒性的同时,还增强了图像拼接的效果,消除了图像亮度和色度差异的影响。     

基于局部特征点配准的图像拼接算法

为解决尺度、视角、光照变化较大及存在噪声和模糊变化情况下的图像拼接问题, 提出了一种具有较强鲁棒性的图像拼接方法。首先, 根据Harris算法和SIFT算法各自的特点, 提出了一种自适应的Harris-SIFT特征点提取方法, 利用最邻近法完成图像间的特征点粗匹配; 然后, 应用随机抽样一致性(Random Sample Consensus, RANSAC)算法对粗匹配的特征点进行筛选, 同时估计出透视变换模型的变换矩阵, 并对相邻的两帧图像进行配准; 最后, 利用加权平均融合算法消除图像拼接处的缝合线, 实现图像的高质量拼接。实验结果表明, 该算法在提升SIFT算法鲁棒性的同时, 还增强了图像拼接的效果, 消除了图像亮度和色度差异的影响。     

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。     

基于改进SRS-RANSAC图像配准算法

针对目前图像配准算法存在的配准时间较长、配准正确率低等问题,本文提出一种基于改进分层随机选择一致性(Stratified Random Selection Random Sample Consensus,SRS-RANSA)的图像配准算法.首先,通过ORB(Oriented FAST and Rotated BRIEF)算法对参考图像进行特征点提取;其次,采用最小距离法初步过滤匹配中存在的误匹配数量;最后,随机抽样一致性(RANSAC)框架中通过分层随机选择(SRS)提取分布相对分散且均匀的特征点,进一步过滤掉初始匹配中存在的不匹配特征点,实现提高配准正确率的同时缩短运行时间.通过本文算法与其他算法在Oxford标准图集和现实中拍摄的图像进行实验对比,结果表明,本文算法在匹配正确率与运行效率上有所提高.     

基于相位一致性的异源图像匹配方法

异源图像由于亮度和对比度差异较大,采用基于灰度和梯度信息的局部特征匹配方法匹配正确率较低。针对该问题,提出一种基于相位一致性和梯度方向直方图的异源图像匹配方法。该方法首先采用具有亮度和对比度不变性的相位一致性方法提取异源图像特征点和边缘图像,并以特征点为中心,选取100×100的边缘图像作为特征区域,统计梯度方向直方图,生成64维特征描述符;然后,选用归一化相关函数作为匹配测度,采用双点匹配方法选取一个特征点的两个较优的候选匹配点,并采用RANSAC方法进行匹配点提纯;最后,基于局部归一化互信息方法和最优化方法进行匹配点精确定位,提高匹配精度。实验结果表明,该方法在可见光、近红外、中波红外和长波红外等异源图像匹配中具有较好的匹配性能,平均匹配正确率高达88%,是SURF匹配方法的3.4倍。     

一种基于频带一致性的多模态图像校准算法

提出了一种基于图像频带一致性的多模态图像校准算法,该方法通过调整图像频谱的带宽,利用带宽调整后图像的强度对代替传统互信息定义中的图像灰度值,可以有效地克服互信息的局部极值问题。理论分析和实验表明该方法是可行、有效的。     

基于改进配准测度的红外与可见光图像配准

异源图像配准中,由于图像的成像机理差异,图像像素强度关联和旋转畸变是不可避免的两大问题,针对图像像素强度关联问题,提出了基于辐射不变特征变换（radiation-variation insensitive feature transform,RIFT）的图像配准算法,对图像间像素关联差异小的图像对配准有良好的精度,但对旋转畸变图像会产生较多错误匹配。对于旋转畸变问题,传统的ORB（oriented fast and rotated brief）算法,对旋转图像的配准有一定的稳定性,但对于强度变化不明显的图像对,特征点检测质量较低,配准精度不理想。因此本文将相位一致性（phase consistency,PC）融合进ORB算法,利用相位信息代替传统的图像强度信息,再构造旋转不变性BRIEF特征描述子,对图像像素强度变化和旋转畸变均具有鲁棒性。用图像像素强度关联不明显的红外图像和可见光图像进行配准实验,本文算法针对不同旋转幅度的图像的配准精度较高,RMSE稳定在1.7~2.1,优于RIFT算法,在特征点检测数量、配准精度和效率等性能上均有良好性能。     

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.     

基于多分辨率的多模态医学图像配准

提出了一种多分辨率多模态医学图像配准方法来提高图像的配准速度与精度。利用小波函数对图像进行多层分解,采用改进的Powell优化算法寻找待配准图像间的最大互信(MMI),配准首先从图像金字塔中分辨率最低的0层图像开始,将0层图像配准获得的变形参数作为1层图像配准的起始参数,重复该过程直到完成最高精度层的图像配准。CT/MRI和CT/PET图像配准结果证明基于小波分解的多分辨率配准方法具有避免优化算子陷入局部极值、算子收敛速度快和配准精度高等优点。     

基于相位叠合的不变特征提取

文中给出一种适应于图像多种特征（阶跃边缘,线条,屋脊边缘以及马赫带等）的特征提取方法。这种方法利用图像傅里叶分量在特征点叠合次数最多的概念（相位叠合）,利用相位叠合来标记特征点比用工方法有明显优点：相位叠合是一种无量纲的量,而且对图像的亮度或对比度是不变的,因此它能提供对特征点的绝对度量。实验证明,相位叠合提取特征对图像的照度（或对比度）以及可能出现的噪声是不变的。     

结合光谱相似性与相位一致模型的高分辨率遥感图像分割方法

提出一种结合高分辨率遥感图像的光谱相似性与相位一致边缘检测模型的分水岭分割方法.分水岭分割算法的性能依赖干图像边缘梯度图.利用同类地物的光谱相似性特点,可有效抑制相位一致模型边缘检测中产生的伪边缘和噪声信息,从而获得更好的遥感图像分割结果.首先基于目标像元与其邻域像元之间的光谱曲线距离之和定义光谱相似性模型,结合相位一致模型获得边缘响应强度;然后利用自动标记分水岭变换方法实现高分辨率遥感图像分割.基于此方法和其它方法进行了分割实验,并利用基于多光谱信息熵方法对分割结果进行了非监督评价和比较,同时对比分析了计算耗时.结果表明此方法可有效抑制遥感图像过分割现象,并取得较好的分割结果.     

基于多尺度红外与可见光图像配准研究

利用尺度空间理论对多分辨率的红外与可见光图像配准算法进行研究,提出利用红外与可见光图像的多尺度特征点及边缘作为配准的特征,利用特征尺度确定用于相似度匹配的子图像大小,使用LTS-Hausdorff(least trimmed square Hausdorff)距离判断子图像的相似性。利用尺度空间理论及多尺度下图像的特征能更加全面的对图像进行描述。在利用多尺度特征获取到匹配对后,再利用随机一致性检测对匹配对进行提纯并获取空间变换的参数,然后使用该参数对红外与可见光图像进行配准与融合。实验结果表明,基于多尺度的图像配准方法,能有效对红外与可见光图像进行配准。     

基于Log-Gabor小波相位一致的掌纹线特征提取

研究掌纹线的特点,提出了一种基于相位一致的掌纹线特征提取方法,多方向、多尺度的Log-Gabor小波用来计算掌纹图像的相位一致不变量以获得更丰富的掌纹线特征信息和精确的特征定位.方法提取的线特征不仅包含掌纹的结构信息,还具有纹线的强度和宽度信息;此外,由于使用图像的相位信息,方法受图像亮度和对比度影响较小,提取的特征比较稳定.方法在PolyU掌纹库上测试,结果(EER=0.6%)表明线特征提取的良好效果.