基于几何结构属性的光学和SAR影像自动配准

提出了一种基于几何结构属性的光学和合成孔径雷达(Synthetic Aperture Radar,SAR)影像配准方法.该方法引入了具有光照不变性的相位一致性模型进行影像特征提取,采用该模型的强度和方向信息构建了一种几何结构特征描述符—相位一致性方向直方图(histogram of orientated phase congruency,HOPC),并根据该描述符间的欧式距离定义了影像匹配的相似性测度(称为HOPC_n).该测度能表示影像间的几何结构相似性.通过选择4组光学和SAR影像进行试验,结果表明,HOPC_n能有效率的抵抗影像间的非线性辐射差异,并且其匹配性能好于经典的相似性测度.另外,也设计了一种基于HOPC_n自动的配准方法,试验结果证明了该方法的有效率和鲁棒性.     

基于特征的无人机航测影像非刚性配准方法

无人机航测影像配准是实景三维建模的关键步骤,其在变化检测、图像拼接融合及目标识别方面具有重要的作用。基于此,对已有的航测影像配准方法进行优化,将薄板样条配准模型运用到航测影像配准中,得出一种基于特征的非刚性配准方法。首先利用Canny算法对待配准航测影像进行边缘检测;然后在此基础上采用SURF算法完成特征点提取,基于距离测度完成特征匹配;其次,使用RANSAC算法由局部到整体剔除错误的匹配点对;最后基于精确地匹配点对,利用薄板样条函数构建配准模型,实现航测影像整体和局部上的精准变换。实验结果表明,文章改进的方法在进行无人机航测影像配准时能取得更好的配准精度。     

基于结构特征的机载LiDAR数据与航空影像自动配准

针对现有机载LiDAR数据与航空影像配准方法对匹配特征具有较强的依赖性,易受数据等影响的问题,提出了一种基于结构特征的自动配准方法。该方法首先提取LiDAR距离图像与对应影像的结构特征,利用初始姿态参数将LiDAR结构特征投影至影像坐标系下,根据结构特征的几何约束条件获取初始匹配点集,完成粗匹配;接着利用粗匹配结果计算直接变换模型（DLT）参数,并以此为初值引入双点几何约束,采用循环迭代的匹配策略,不断剔除错误匹配,获得一组新的匹配点集,完成精匹配;最后根据精匹配结果,采用基于单位四元数的空间后方交会方法解算航空影像的姿态参数,实现机载LiDAR数据与航空影像的自动配准。实验证明,该方法受噪声影响小,能实现机载LiDAR数据与航空影像的自动配准。     

多源遥感影像高精度自动配准方法研究

针对遥感影像本身存在纹理差异,特征点提取不均匀的自动配准问题,提出了一种新的多源遥感影像高精度自动配准方法。首先,对Harris算子进行了改进,使其提取特征点覆盖范围更广;然后,对影像进行分块处理,对每块用文章改进的Harris算子进行特征点提取,并采用分块迭代剔除策略,保证了特征点在整幅影像中的均匀分布和非冗余分布;其次提出了金字塔-双向-最小二乘多匹配算法进行影像匹配,完成了最终同名点选取;最后利用小三角形面元TIN对影像进行了精确纠正。实验结果表明本文方法获取同名点均匀合理,能够更好地实现多源遥感影像的高精度配准,具有一定实际意义。     

基于工作流的遥感影像自动分块与配准方法

基于工作流技术提出了一种遥感影像与矢量地图的自动化分块与配准方法.首先扩展影像的元数据使之具有地理域信息,并根据目标影像的地理信息获取对应的矢量地图区块;然后基于数据内容的关注系数对影像和地图进行自动化分块,采用Harris算子进行特征提取后获得多组匹配点对;最后依据差值收敛准则对匹配点集进行筛选,并解算出全局变换函数,实现配准.以上过程的各关键节点由工作流管理模块进行统一调度,实现了矢量地图与影像的自动化配准流程.实验结果表明该方法可有效提高影像配准的自动化水平.     

基于改进OS-SIFT的可见光与SAR图像自动配准

针对尺度不变特征变换（SIFT）算法配准可见光和合成孔径雷达（SAR）图像时性能较差的问题,提出了一种基于改进光学-SAR图像的SIFT(OS-SIFT)可见光和SAR图像配准算法。首先,利用非线性扩散滤波构建可见光和SAR图像的非线性扩散尺度空间,并采用多尺度Sobel算子和多尺度指数加权均值比算子分别计算可见光和SAR图像的一致性梯度信息。然后,用图像分块策略剔除尺度空间第一层后对尺度空间进行分块,在一致性梯度信息的基础上提取Harris特征点,得到稳定且均匀的点特征。基于梯度位置和方向直方图模板构建描述符并对其进行归一化处理,以克服影像间的非线性辐射差异。最后,利用欧氏距离进行特征匹配,并采用快速抽样一致性算法剔除误匹配。实验结果表明,相比联合位置、尺度和方向的SIFT算法和OS-SIFT算法,本算法的匹配率有明显提高,均方根误差也相对较低。     

强化位置感知的光学与SAR图像一体化配准方法

图像配准是光学与SAR图像信息融合的基础。现有典型的配准方法大多依赖于特征点检测与匹配来实现,对不同场景区域的适用性较差,容易出现误匹配点多或有效同名点不足以致配准失效的情况。针对该问题,本文提出了一种强化位置感知的光学与SAR图像一体化配准方法,利用深度网络直接回归图像间的几何变换关系,在不依赖特征点检测与匹配的情况下,实现端到端的高精度配准。具体地,首先在骨干网络中利用融合坐标注意力的特征提取模块,捕获输入图像对中具有位置敏感性的细粒度特征;其次,融合骨干网络输出的多尺度特征,兼顾浅层特征的定位信息与高层特征的语义信息;最后提出联合位置偏差与图像相似性的损失函数优化配准结果。基于高分辨率光学与SAR图像配准公开数据集OS-Dataset的实验结果表明,与现有典型的OS-SIFT、RIFT2、DHN及DLKFM四种算法相比,所提方法对于城市、农田、河流、重复纹理及弱纹理等不同场景区域均具有良好的稳健性,在配准的目视效果以及定量的精度指标上均优于现有算法。其中平均角点误差小于3个像素的百分比与四种算法中精度最高的DLKFM相比提高了25%以上;配准速度与四种算法中最快的DHN基本相当,...     

一种简易的激光雷达点云与光学影像自动配准方法

将激光雷达点云与光学影像进行配准融合,在数字城市建模、自动驾驶和导航避障等方面有重要的应用价值.当前多数自动配准方法需要专门设计特殊的场景结构,操作复杂.根据激光雷达对玻璃具有穿透的特性,提出利用透明的门窗等室内建筑物场景来实现对激光雷达点云与光学影像的自动配准.首先,将激光点云量化为图像,提取光学影像与量化图像的门窗...     

基于斜率一致性的电气设备红外与可见光图像配准方法

针对电气设备同一场景间红外与可见光图像间难以 匹配的问题,提出了一种基于斜率一致性的图像配准方法。首先通 过基于多方向结构元素、不同权值的数学形态学边缘检测算法分别提取红外与可见光图像的 边缘,得到粗边缘图像; 然后通过SURF算法检测两幅边缘图像的特征点,根据正确的匹配点对之间斜率一致性的先 验知识,进行特征点匹配; 最后通过最小二乘法求得仿射变换模型参数实现两幅图像的配准。实验结果表明,本文方法 有效提高了匹配点对的正 确率,特征点的定位也更加精确,能够对电气设备红外和可见光图像实现高精度的配准 。     

基于相位相关滤波与点云特征的激光点云配准方法

文中针对激光点云配准效率低和处理时间长的问题,提出一种基于相位相关滤波结合特征的扫描配准方法。扫描配准算法被解耦为旋转匹配与平移匹配两个步骤。在旋转匹配中,霍夫描述符提取的线段特征结合相位相关滤波得到具体的旋转量。平移匹配主要基于点云的边界特征,使用相位相关滤波处理提取到的特征,得到准确的x和y方向的平移量。与传统的迭代最近点(ICP)相比,提出的配准策略在处理静态数据时错误率降低了89.2%,处理时间降低了91.6%。同时,动态数据实验表明提出的方法具有较低的中位数和更好地一致性。     

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.     

Delaunay三角网优化下的小面元遥感影像配准算法

针对遥感影像配准中控制点分布不均匀而影响配准精度的问题,论文提出三角网优化模型下的小面元遥感影像配准算法。首先利用RFM模型与DSM数据对其进行正射纠正;其次采用SIFT算子匹配特征点,通过RANSAC算法对其优化;同时设置影像边缘格网点,综合利用仿射变换、核线约束和灰度相似性约束匹配边缘格网点;构建初始Delaunay三角网,通过三角单元面积与角度双重约束优化三角网;最终通过扫描线填充算法实现小面元影像配准。多组实验结果表明该算法在遥感影像配准中的适用性和有效性,影像配准精度可达到亚像素级,使得存在地形起伏的遥感影像配准问题得到了有效解决。      

基于单演信号理论的SAR图像配准

该文提出一种基于单演信号理论的SAR图像配准的新算法。利用单演信号局部特征构造一个单演相位一致函数,用来检测SAR图像特征。利用单演信号分量构造单演向量,通过求单演向量相关,解决SAR图像特征点的匹配问题。实验结果显示,算法能较好完成SAR图像自动配准。     

基于FPDE-SIFT的声呐干涉图像配准方法

图像配准是声呐进行高精度干涉测量的保障,该文针对水下目标的声呐图像配准,提出了一种基于4阶偏微分方程尺度不变特征变换的声呐干涉图像配准方法。该方法聚焦声呐图像配准的难点,首先基于4阶偏微分方程构建尺度空间,在保持图像细节的前提下滤除噪声,提高特征提取的准确度;对于残余噪声造成的特征点误检,借助特征点的相位一致性信息加以筛选,精简特征点样本集;最后对特征点匹配策略进行优化,提出改进的快速样本一致性匹配策略剔除特征点的误匹配。算法增加了匹配点对的数量,提高了匹配点对的准确度,实现了声呐干涉图像的精确配准。水池实验和外场试验表明,该文所提出的算法相较现有算法对声呐图像有着更好的适用性,配准后的均方根误差与留一法均方根均小于1像素,达到了亚像素配准精度。     

基于互信息和多智能体优化的合成孔径雷达图像配准

提出了一种基于互信息的多智能体优化方法,并将其用于合成孔径雷达(Synthetic Aperture Radar,SAR)图像的配准.采用归一化互信息作为度量准则,直接利用图像的灰度数据进行配准,没有假设图像间灰度值的线性关系,不需要对图像做分割、特征提取等预处理,并利用多智能体优化算法寻找最佳匹配参数,以得到最优的配准结果.实验表明,该算法在SAR图像配准方面有更好的普适性和更高的配准精度.     

一种基于特征交汇关键点检测和Sim-CSPNet的SAR图像配准算法

合成孔径雷达(SAR)图像存在固有的相干斑噪声和几何畸变,并且其成像过程中图像之间存在非线性辐射差异,因此SAR图像配准是近年来最具挑战性的任务之一。关键点的可重复性和特征描述符的有效性直接影响基于特征的配准方法精度。该文提出了一种新颖的基于特征交汇的关键点检测器,它包含3个并行的检测器,即相位一致性(PC)检测器、水平和垂直方向梯度检测器以及局部变异系数检测器。所提出的特征交汇关键点检测器不仅可以有效提取具有高重复性的关键点,而且大大减少了错误关键点的数量,从而降低了特征描述和匹配的计算成本。同时,该文设计了一种孪生跨阶段部分网络(Sim-CSPNet)来快速提取包含深层和浅层特征的特征描述符。与传统手工设计的浅层描述符相比,它可以用来获得更准确的匹配点对。通过对多组SAR图像进行配准实验,并与其他3种方法进行对比,验证了该方法具有很好的配准结果。      

一种稳健的多源遥感图像特征配准方法

 提出了一种稳健的多源遥感图像特征配准方法.首先引入相位一致性变换来消除图像灰度、对比度差异的影响并提取特征点;然后基于Zernike矩重构互相关函数并通过重构函数最大化实现图像旋转条件下的特征点匹配,同时结合双向最大互相关值匹配策略实现图像的粗略配准;最后,采用迭代修正变换参数算法最终实现多源遥感图像高精度配准.对大量多源图像进行配准实验表明,提出方法对多源遥感图像配准具有较强的适应性且配准精度高.     

基于特征点的高分辨率卫星遥感影像自动配准方法

在高分辨率卫星遥感影像配准中,由于数据量的迅猛增长以及分辨率的提升,使配准精度逐渐下降,配置工作越堆越多。为此,文中设计一种基于特征点的高分辨率卫星遥感影像自动配准方法。对高分辨率卫星遥感影像数据实施云层二值化、灰度拉伸这两种预处理。云层二值化的处理主要通过OSTU算法实现,灰度拉伸处理使用的方法是直方图均衡。基于影像特征点,通过SURF算法实施高分辨率卫星遥感影像的特征点提取。通过提取的特征点在遥感影像上构建多个小面元区域,利用小面元微分纠正的方式对2幅影像实施精确配准。为实验配置硬件环境与软件环境,使用2种影像数据测试设计方法的配准性能。测试结果表明：所设计方法对于白天非雪天拍摄的图像与白天雪天拍摄的图像的配准精度都很高,二者差异较小;对于相同场景、不同传感器拍摄的影像以及不同场景、同一传感器拍摄的影像,设计方法的配准精度均较高。说明设计方法能够克服不同因素的影响,实现较为精准的自动配准。     

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.     

基于不变特征的CCD影像与红外影像的自动配准

根据环境星可见光影像和红外影像的成像特点,针对大幅影像配准时计算量大、配准点分布严重不均匀以及错配率高等问题,提出了一种基于尺度不变特征变换(SIFT)的改进配准算法.首先,通过对影像进行分块提取SIFT特征关键点,实现了影像特征点的均匀化,同时加快了特征点的提取速度;然后,局部自适应地对特征点进行几何约束,从局部选取...