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多源图像配准技术分析与展望 总被引:50,自引:2,他引:48
在给出多源图像配准的定义后,将常见的图像配准方法分为基于图像灰度的方法和基于图像特征的方法两大类。以此为分类基础,对国内外现有的图像配准技术和方法进行了分析和评述,并重点介绍了基于图像特征的配准方法。随后对图像配准技术所面临的主要难题作了分析。最后介绍了图像配准在军事、遥感、医学等领域的应用,并展望了其未来的发展。 相似文献
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对美国密歇根大学电子工程系的研究人员提出的一种多源数据融合算法进行了介绍,对SAR图像与可见光图像融合的一系列相关技术及其主要步骤进行了探讨,简要概括了评价融合后图像效果的标准和方法,并介绍了目标的检测与识别。 相似文献
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为了更好的理解和分析图像配准技术,本文基于图像配准结果和目的的不同,提出了一种新的图像配准分类方法,将其分为运动估计和融合两类,突破了传统的基于算法分类方法的界限,站在一个全新的角度去理解图像配准技术,在每一个分类下,分别阐述了常用算法,以及提出当前新颖的研究方法,并分析了每一分类的具体应用,为后续的图像处理、拼接、重建等工作做出详细的准备。 相似文献
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为了更好的理解和分析图像配准技术,本文基于图像配准结果和目的的不同,提出了一种新的图像配准分类方法,将其分为运动估计和融合两类,突破了传统的基于算法分类方法的界限,站在一个全新的角度去理解图像配准技术,在每一个分类下,分别阐述了常用算法,以及提出当前新颖的研究方法,并分析了每一分类的具体应用,为后续的图像处理、拼接、重建等工作做出详细的准备。 相似文献
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基于小波分析的可见光图像自动配准方法研究 总被引:2,自引:0,他引:2
研究了一种快速,准确,抗噪的可见光图像自动配方法。首先用小波分析技术提取两幅图像的特征点,然后对两幅图像之间的角度差进行补偿,最后用多层特征点匹配技术完成两幅图像的变换参数的估计,对一定研究领域的可见光图像自动配准的仿真实验表明;该方法可以比较快速,准确,自动地得到这些图像之间的配参数。且对噪声具有一定的适应能力。 相似文献
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针对SAR(Synthetic Aperture Radar)图像全自动配准问题,本文提出一种基于仿射不变SIFT(Scale Invariant Feature Transform)特征的精确配准方法.该方法首先对传统SIFT方法改进构建具有仿射不变性的SIFT描述子,并利用该描述子对提取的控制点进行粗匹配,然后由粗匹配点对的尺度比和方位差及其邻域的灰度相似性构建新的相似矩阵,最后利用SVD(Singular Value Decomposition)方法确定精确匹配点对,求出变换参数从而实现图像的精确配准.实验结果表明该方法优于传统的SIFT方法和SIFT+SVD方法并且可以达到亚像素的配准精度. 相似文献
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特征级与像素级相混合的SAR与可见光图像融合 总被引:1,自引:0,他引:1
SAR和可见光图像成像机理不同,图像差异较大,较难取得良好的融合效果。本文面向目标识别,通过分析图像的成像机理,首先在NSCT融合框架下,将SAR图像中重要的目标信息加入到可见光图像中,并尽可能多的保留源图像的边缘细节信息;再结合数学形态学和多尺度空间理论,提取源图像的亮、暗细节特征,进行特征级融合,得到亮、暗细节特征显著增强的融合图像。实验结果表明,本文算法有效的融合了SAR图像的目标信息,并增强了源图像的细节特征,达到了较好的视觉效果,提高了图像的目标检测和识别能力。 相似文献
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针对空间遥感TM图象和SAR图象信息的特征层融合应用于地物分类,提出了一种结合Markov随机场和BP神经网络模型的多源遥感图象迭代分类方法。该分类方法与现有的基于Markov模型的分类器相比具有无须假设条件概率密度函数模型的优点;与BP神经网络分类器相比,由于其考虑了类别标号的空间相关性,提高了分类精度;有别于传统的上下文分类器:它是通过迭代过程中来实现分类的,在考虑了类别标号的空间相关性的同时 相似文献
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合成孔径雷达(SAR)的成像过程使其高分辨图像的几何形变呈现局部性.针对高分辨SAR图像精确配准问题,本文提出一种基于邻域重构模型的局部转换函数.邻域重构模型首先采用重构系数刻画参考图像中每个像素点的几何位置;接着给出了一种重构控制点的选择标准使每个像素的配准误差达到最小;最后根据重构系数及控制点坐标对输入图像进行再抽样以实现配准.与经典分片线性映射相比,该模型从理论上给出了一种区域剖分准则:对于每个像素选取能使配准误差能达到最小的控制点作为重构控制点.对模拟数据和真实SAR图像进行了试验,结果表明,该模型能有效地提高配准精度. 相似文献
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采用图像融合技术的多模式人脸识别 总被引:2,自引:0,他引:2
利用图像融合技术实现了基于可见光图像和红外热图像相结合的多模式人脸识别,研究了两种图像在像素级和特征级的融合方法.在像素级,提出了基于小波分解的图像融合方法,实现了两种图像的有效融合.在特征级,采用分别提取两种识别方法中具有较好分类效果的前50%的特征进行特征级的融合.实验表明,经像素级和特征级融合后,识别准确率都较单一图像有很大程度的提高,并且特征级的融合效果明显优于像素级的融合.因此,基于图像融合技术的多模式人脸识别,有效的增加了图像的信息量,是提高人脸识别准确率的有效途径之一. 相似文献
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本文在分析小波变换的基础上,将小波分析应用到目标图像的融合跟踪技术上,利用小波的多尺度和多分辨特性,不仅能够获得不同分辨力下的图像序列,进行目标图像融合;还能有效地从信号中提取突变信号。对函数或信号进行多尺度的细化分析。图像边缘用小波变换进行处理和提取并对图像形心进行计算。能够得到较好的轮廓提取效果和形心定位精度,进而说明了小波变换可能成为目标跟踪中较好的数学方法。 相似文献
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利用可见光图像和红外热图像进行图像融合是多模式人脸识别领域的一个新的研究方向.分别从特征级和决策级两个层次上研究了可见光图像和红外热图像的融合问题.在特征级上,引入遗传算法进行特征的优选,实现了两种图像的特征融合;在决策级上,提出利用Dempster-Shafer证据理论来实现决策的融合,并给出了具体的融合方案.分别采集了50人的红外热图像和可见光图像,每种各10张,共1000张图片进行了实验研究.实验结果表明,无论是对两种图像进行特征级融合还是决策级的融合,融合以后最终得到的识别准确率都大大提高,对于LDA和D_LDA方法达到了100%的准确率因此,可以认为基于遗传算法的特征融合方法和基于Dempster-Shafer证据理论的决策融合方法是实现多模式人脸识别的可行方法. 相似文献