基于隐含相似性的光学和SAR图像配准方法

异质图像配准是多源图像融合的关键步骤之一,通常需要精确提取和匹配图像的同名特征,这种同名特征在成像机理差异巨大的光学和SAR图像中进行提取和匹配十分困难,利用相同场景图像中的隐含相似性可以有效避开这一难点.为了对光学和SAR图像进行配准,提出了一种基于隐含相似性的光学和SAR图像配准方法,该算法首先选用高梯度幅值像素作为隐含特征点集,然后通过像素迁移来构建相似测度准则函数,并用遗传算法对准则函数解空间进行全局优化搜索来获取配准解,这样就将图像配准问题归于模型参数优化求解过程.实验结果表明,该方法有效可行,配准图像能达到像素级配准精度.     

基于跨接约束的高分辨率SAR 影像与光学影像配准

为了实现高分辨率SAR 影像与光学影像之间自动/半自动配准, 提出了一种新颖、稳健的匹配算法。算法首先利用仿射变换进行SAR 影像和光学影像粗匹配, 简化了整体算法的处理复杂度;然后利用影像边缘稳健性, 使用边缘提取算子分别对SAR 影像和光学影像进行边缘提取, 为后续精匹配做好了数据准备; 最后使用基于边缘纹理跨接约束进行影像之间精匹配, 方法引入了邻域配准约束机制, 很好的解决了经典匹配多峰值效应, 提高了算法稳健性和实用性。以国内机载高分辨率SAR 数据和SPOT 25 PAN 数据为例进行算法验证, 实验结果表明该算法能实现自动/半自动的高分辨率SAR 和光学影像之间的像素级配准。     

基于小波金字塔和轮廓特征的医学图像配准

提出一种快速而精确的自动医学图像配准算法.先提取图像的轮廓,根据力矩主轴法计算初步配准变换参数的值,实现参考图像和待配准图像的初步配准;然后在此基础上,利用小波分解图像,提取图像的边缘特征点,采用小波金字塔分层搜索的策略在一个相对较小的范围对变换参数进行迭代搜索,最终实现图像的精确配准.不但提高了配准的精度,而且可减少精配准过程中所需的时间,有效地降低了配准过程所需的计算量.由实验结果可以看出,配准结果精确,实现速度快,因此是一种实用的多模态配准算法.     

粒子群与改进的鲍威尔算法相结合的多分辨率三维医学图像配准

为克服传统基于互信息的多模医学图像配准算法容易陷入局部最优的问题,提出了一种改进的多分辨率三维医学图像配准算法.该算法通过高斯滤波将三维医学图像进行多尺度化,形成多分辨率图像金字塔,以Mattes互信息作为配准框架的相似性测度.在图像金字塔的低分辨率层使用粒子群优化算法进行全局变换参数的搜索,然后以全局变换参数作为高分辨率层配准的初始参数,并以鲍威尔优化算法进行优化,完成最终的三维医学图像配准.实验结果表明,改进的算法不仅使待配准两幅图像空间位置对齐,而且较传统互信息算法提高了配准精度,鲁棒性更强,有效地解决了基于互信息的配准算法陷入局部最优的可能.     

一种基于SIFT特征的快速逐层遥感图像配准方法

当前SIFT特征分层配准方法中存在特征点匹配复杂度高以及不同时相地物变化导致特征点误匹配等问题,提出一种基于SIFT特征的“低分辨率配准\,高分辨率验证”快速逐层遥感图像配准方法。该方法针对同源同分辨率不同时相的遥感图像,通过在金字塔的低分辨率图层匹配特征点对并建立仿射变换模型,在金字塔的高分辨率图层评估并修正模型。实验表明：提出的方法在保证配准精度的前提下,有效提高了配准算法的效率。
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基于SIFT与互信息筛选优化的遥感影像配准

针对多源多尺度影像配准中存在误匹配率较高和配准精度较低的问题,提出了一种基于（Scale-Invariant Feature Transform SIFT）与互信息筛选优化的影像配准算法。首先,采用SIFT算法进行特征点提取,通过快速最近邻逼近搜索（Fast Approximate Nearest Neighbors Search Library,FLANN）算法完成待配准影像的粗匹配,其次,在初始匹配点周围建立4×4邻域,计算匹配点之间的互信息值,对互信息值较小的匹配点进行剔除,寻求筛选优化后的最优变换矩阵,最后输出与基准影像互信息值最大的配准后影像作为最佳配准结果。实验结果表明：该方法与SIFT算法相比可以有效地剔除误匹配点并提高了配准精度。该方法可以应用于多源多尺度遥感影像配准,能够有效地提高配准精度。     

基于虚拟搜索窗口的光学和SAR影像配准

光学和SAR影像的成像机理及像元表现形式互不相同,给两者的精配准造成很大困难。针对上述问题,提出基于虚拟搜索窗口的区域配准法,根据配准影像的空间特征,构建虚拟搜索窗口,将空间特征和灰度统计特征结合用于光学和SAR影像的自动配准,在保证算法搜索效率的同时提高配准精度。选取具有较大尺度和角度偏差的RADARSAT-2与ASTER影像进行实验,结果证明该算法对光学和SAR影像之间的角度和尺度偏差具有较强的鲁棒性,配准精度小于一个像素。     

一种可靠的高分辨率光学卫星遥感影像匹配方法

提出一种基于虚拟交点的高分辨率光学卫星遥感影像自动匹配方法。具体流程包括：（1）初始获取同名点,建立影像局部粗匹配模型;（2）利用同名点构建同名虚拟直线,通过同名虚拟直线形成同名虚拟交点集,并采用局部粗匹配模型进行约束;（3）对候选点集进行特征描述;（4）对特征点利用最小欧式距离准则提取初始同名点;（5）采用RANSAC算法和多项式拟合迭代法剔除误匹配点以获取最终的匹配结果。实验结果表明了本文通过虚拟交点提取同名点的算法,获取了更好的匹配效率和精度。     

一种可靠的高分辨率光学卫星遥感影像匹配方法

提出一种基于虚拟交点的高分辨率光学卫星遥感影像自动匹配方法。具体流程包括:(1)初始获取同名点,建立影像局部粗匹配模型;(2)利用同名点构建同名虚拟直线,通过同名虚拟直线形成同名虚拟交点集,并采用局部粗匹配模型进行约束;(3)对候选点集进行特征描述;(4)对特征点利用最小欧式距离准则提取初始同名点;(5)采用RANSAC算法和多项式拟合迭代法剔除误匹配点以获取最终的匹配结果。实验结果表明了本文通过虚拟交点提取同名点的算法,获取了更好的匹配效率和精度。     

一种改进的SAR 与可见光图像的快速配准算法

针对基于尺度不变特征变换(SIFT)的合成孔径雷达(SAR)与可见光图像配准存在耗 时长、精度不高的问题,提出了SIFT 与快速近似最近邻搜索(FLANN)相结合的配准算法。首 先,针对SAR 图像存在的相干斑噪声做双边滤波(BF),在去噪的同时能够保护图像的边缘避免 被高斯函数模糊。其次,在高斯差分尺度空间检测特征点并生成SIFT 特征描述向量,利用 FLANN 算法实现高维向量空间中的快速匹配。最后,采用改进的抽样一致算法(PROSAC)剔除 误匹配进一步提高匹配正确率。实验结果表明该算法在配准的精度和速度上都优于原始的SIFT 算法。     

基于边缘最优映射的红外和可见光图像自动配准算法

针对同一场景的红外和可见光图像间一致特征难以提取和匹配的难题, 提出了一种在多尺度空间中基于边缘最优映射的自动配准算法. 在由粗至细的尺度空间中, 算法分别采用仿射模型和投影模型作为参考图像和待配准图像间的空间变换模型. 在每个尺度层上, 首先基于相位一致性方法提取两幅图像的边缘结构, 并在相应的空间变换模型下将在待配准图像中提取的二值边缘映射到参考图像的边缘强度图上; 接着采用并行遗传算法寻找一组全局最优的模型参数, 使两幅图像间的结构相似度最大. 在各层的寻优结束之后, 使用Powell算法对全局寻优后的模型参数进行局部精化. 实验结果表明, 该算法能够充分利用图像间的视觉相似结构, 有效地实现红外和可见光图像的自动配准.     

基于控制点的分层双向动态规划立体匹配算法

提出一种基于控制点的分层双向动态规划立体匹配算法．首先，利用改进Volumetric迭代算法获取具有高可靠度的控制点，将其作为具有正确视差的匹配点．其次，在高可靠度控制点的指导下，利用分层双向动态规划算法在DSI（disparity-space image）视差空间图中进行初匹配，进而在Delta DSI（delta disparity-space image）视差变化空间图中进行精匹配，从而获取高密度视差图．实验结果表明，该算法不仅可以改善传统直接动态规划立体匹配算法产生的带状条纹瑕疵，而且计算速度较快，匹配结果也优于传统动态规划的匹配结果．     

一种鲁棒的序列图像自动拼接方法

针对传统图像拼接方法中鲁棒性差、计算量大及自动化程度低等问题,提出一种鲁棒性高的序列图像自动拼接方法。该方法首先采用Harris角点检测算子对经Wallis滤波后的序列图像进行特征点提取,并结合Forstner算子对特征点进行精确定位。然后基于所提取的特征点,采用邻域灰度互相关法进行序列图像的特征点匹配,得到粗匹配点集,并运用RANSAC算法对粗匹配点集处理得到精匹配点集,由精匹配点集求出较高精度的基础矩阵及极线,并由极线约束引导匹配得到高精度的匹配点对,再运用双向松弛整体匹配算法进一步剔除少数位于极线上的误匹配点。最后利用所得的高精度匹配点对,求解序列图像间的仿射变换关系,并进行图像的坐标变换和融合,从而实现序列图像的自动拼接。实验结果表明,该方法拼接效果理想,鲁棒性高,整个拼接过程全自动,不需要人工干预,具有较高的实用价值。     

SAR图像中海上舰船目标自动检测新方法

针对中分辨率近岸海域SAR图像,结合已有的舰船检测算法,提出了一种新的海上舰船目标自动检测方法。该方法先根据相应的抽取算法和图像数据映射准则,分离图像中的海洋和陆地区域,并结合最大熵分割法提取海洋背景中包含候选目标的感兴趣区域,最后利用特征匹配方法检测出真正的舰船目标。对50多幅SAR图像进行了试验,其结果表明该方法能自动、快速、准确地检测出图像中舰船目标。     

Automatic matching of high‐resolution SAR images

Based on high‐resolution SAR data, in this paper, a novel automatic matching model is proposed. The model, which employs a coarse to fine strategy as a whole, consists of three steps. In the first step, edge features are extracted on different levels of pyramid images and an efficient Hausdorff distance‐based method is used to yield a coarse global feature match. Due to bi‐tree searching, the bottleneck of Hausdorff distance's matching is well resolved. Secondly, SSDA (Sequence Similarity Detection Algorithm) is employed to acquire tie‐points using a cross‐searching approach which treats features extracted from master and slave images equally. Finally, local‐adaptive splitting algorithm with MMSE (Minimum Mean Square Error) is used to achieve a fine matching; local‐adaptive splitting algorithm is the essential process to achieve sub‐pixel matching accuracy, which enhances the process's flexibility and robustness.

Airborne SAR images with high resolution are provided by the Institute of Electronics, CAS and used for experiments—the results of the experiments demonstrate that the model proposed in this paper is robust, with high accuracy (up to a fraction of a pixel), and can be successfully applied to automatic matching of high‐resolution SAR images.     

一种基于点特征的异源SAR图像配准方法

适配性分析是合成孔径雷达(Synthetic aperture radar, SAR)图像匹配的重要研究内容, 它研究图像是否适合选作基准图的问题. 本文研究基于点特征配准方法的异源SAR图像适配性分析, 以特征点的数目及稳健程度来度量SAR图像适配性, 提出基于点特征的异源图像适配性评价算法, 并构建出一种评价特征点稳定性的准则, 以指导选取合适的退化模型.实验结果表明本文所提出的点特征适配性评价机制能有效地度量指定SAR图像的适配性, 从而近似得出保障图源的适配性排序结果.     

结合变形函数和幂函数权重的图像拼接

针对图像拼接算法存在效率低下、特征点错误匹配、重影和拼接缝等问题，提出一种基于尺度不变特征变换、薄板样条函数和幂函数的图像拼接方法。该方法通过对输入图像进行采样匹配，计算输入图像间的点映射关系和重合区域，使用点映射关系对重合区域内的特征点进行定向配准，利用特征点集合计算出图像的局部扭曲模型，使用图像插值方法对图像进行变形映射；采用幂函数权重模型对变形图像中的像素进行平滑过渡，完成图像拼接。实验结果表明，在拼接相同图像的情况下，所提方法与传统的尺度不变特征变换算法相比，特征点配准效率提高了约59.78%，而且得到了更多的特征点对；与经典的图像拼接算法相比，该方法解决了图像的重影和拼接缝的问题，同时提高了图像的质量评估指标的得分。     

基于SIFT特征的眼底图像自动拼接

针对眼底图像对比度低、不同视场的图像间存在几何畸变等特点,提出一种基于SIFT特征的眼底图像自动拼接算法。该算法分别提取待拼接眼底图像的SIFT特征点,并用向量进行描述,确定两幅图像特征点的匹配关系,使用MLESAC算法去除误匹配点对,提出对特征点对提纯的距离-斜率相似测度方法,计算匹配点之间的透视变换矩阵,最后进行图像配准和拼接。对实际眼底照相机获取的多幅图像拼接结果表明,该算法具有很好的鲁棒性和稳健性,可以实现眼底图像的高精度自动拼接。     

基于SURF算子的SAR图像匹配改进算法研究

合成孔径雷达（SAR）图像的匹配有着图像纹理特征丰富、匹配计算量大的特点同时要求匹配点均匀分布。针对几种常见匹配算法的不足,利用SURF算子进行图像特征点的提取,在提取亚像素级的精度特征点基础上,使用双向搜索算法改进了匹配正确率。然后根据数据随机取样一致性（RANSAC）剔除错误点,并用仿射和二次多项式两种变换模型进行了实验,验证了匹配的正确性。