一种基于区域特征的景象匹配算法研究

景象匹配技术是飞行器匹配定位辅助导航系统的核心,如何提高其正确匹配率一直是研究的热点与难点。提出一种基于区域特征的景象匹配算法。首先,提取基准景象和实时景象的稳定极值区域,并计算出区域的灰度、形状、纹理以及起伏程度特性作为相似性度量的主要因素构造相似性度量函数;然后,计算区域对的Hausdorff距离,决定是否是对应区域。大量的模拟实验表明,该算法的匹配时间能达到0.138 s,正确匹配率达到92.67%,不仅能满足景象匹配的要求,且大大提高了匹配的时间与正确率,对导航系统的定位具有实用价值。     

景象匹配算法及其适应性分析

提出一种基于区域特征的景象匹配算法。其基本方法是先提取基准图和实时图的稳定极值区域,并计算出区域的平均灰度、方差、仿射不变矩以及纹理信息熵,构造相似性度量函数,然后计算匹配区域对的Hausdorff距离决定是否是对应区域。大量的模拟实验表明,该算法的匹配时间能达到0.138 s,正确匹配率达到92.67%,不仅能满足景象匹配的要求,且大大提高了匹配的时间与正确率。对其适应性进行了详细的分析,结果表明该算法对旋转、尺度、噪声、灰度变化的适应性较好。     

基于不变矩景象匹配算法

分析基于灰度匹配方法存在着亮度和裁剪误差,提出基于不变矩景象匹配算法,并对矩不变量作如下改进：用原点矩代替中心矩,克服平移不变性给不变矩带来的影响;用圆形测量窗代替方形测量窗消除因旋转而产生的裁剪误差;引入亮度因子,克服基准图和匹配图之间因亮度差异带来的影响;采用金字塔算法减少搜索次数,提高匹配速度。实验表明,基于不变矩下视影像匹配算法具有较好稳定性,匹配准确率较高。     

一种实用的抗局部强干扰的景象匹配算法

针对巡航导弹在作战过程中可能遇到的各种局部强干扰．本分析了局部强干扰对景象匹配的影响．提出了一种实用的抗局部强干扰的景象匹配算法——基于小窗口的升块匹配算法．即粗匹配阶段将实时图分块．采用AD算法将受强干扰区域滤除．精匹配阶段采用Nprod算法确定最终匹配位置。仿真试验证明．该算法能够满足匹配可靠性和实时性的要求．具有良好的应用前景。     

基于ROC分析的Canny算法在景象匹配中的应用

根据ROC分析方法能对分类识别算法进行多门限评估的特点,利用其改进Canny算法性能并应用于景象匹配。首先由不同参数组合的Canny算子计算图像的多个边缘提取图,并逐像素进行统计,得到边缘像素相关图;然后采用ROC曲线分析找到最佳的关联阈值,从而确定理论边缘图;最后将参考图与实时图所对应的理论边缘图进行景象匹配。实验结果表明,该方法在参考图和实时图存在一定几何畸变和灰度差异的情况下,能取得较高的平均匹配精度与正确匹配概率。此外,该方法克服了传统Canny算子采用固定参数的缺点,根据多参数自动进行筛选优化,有较强的工程实用性。     

景象匹配算法适应性分析与仿真

介绍了各种景象匹配算法,分析了实际应用中影响匹配性能的因素,并实现了算法适应性分析仿真平台。对两种经典的匹配算法,即MAD算法与Nprod算法,从内因和外因出发,理论分析了算法的复杂性,对噪声因素影响下的适应性进行了仿真试验,对算法的时间复杂性进行了定量比较,精确测量得出了正确匹配概率与加噪级数和信噪比之间的关系,最后得出了结论。     

一种立体景象匹配技术及其应用

景象匹配是航天武器精确制导的一种重要方法,大多采用二维图像进行匹配,其效率较低。文中提出一种立体景象匹配技术及相应的算法,在实验中得到了应用。主要做法是将三维图像离散成二维图像序列,而后与基准图进行比较。分析证明,大大提高了精度和效率。为此,文中还涉及了相应算法,易于编码和应用。应用表明,该算法的实时性和适应性较好,匹配时间能达到0．14s,正确匹配率达到92．5％。有待研究的图像立体匹配方法很多,诸如多基准图对离散化的系列实时图进行匹配,以及定义、构造立体图像的数学模型并进行匹配等。     

一种立体景象匹配技术及其应用

景象匹配是航天武器精确制导的一种重要方法,大多采用二维图像进行匹配,其效率较低。文中提出一种立体景象匹配技术及相应的算法,在实验中得到了应用。主要做法是将三维图像离散成二维图像序列,而后与基准图进行比较。分析证明,大大提高了精度和效率。为此,文中还涉及了相应算法,易于编码和应用。应用表明,该算法的实时性和适应性较好,匹配时间能达到0．14s,正确匹配率达到92．5％。有待研究的图像立体匹配方法很多,诸如多基准图对离散化的系列实时图进行匹配,以及定义、构造立体图像的数学模型并进行匹配等。     

基于DSP平台的景象匹配算法评估环境

将DSP软硬件技术与PC人机交互技术相结合，构建了基于DSP平台的景象匹配算法评估环境，设计和实现了评估环境中各软硬件功能模块。采用PC-DSP的架构形式对评估环境进行模块划分，在DSP端实现了与真实设备功能、性能接近的模拟硬件设备和嵌入式软件，在PC端对DSP的运行接口进行封装，并通过数据可视化、图像化操作等人机交互手段实现用户对DSP端算法程序运行过程的控制和观测。     

一种新的提高雷达景象匹配可靠性的方法研究

从图像特性的角度,研究了匹配实时图对比度变化对雷达景象匹配可靠性的影响,并根据匹配过程中的特点,从理论上推导出了对比度和相关系数的定量关系,通过大量实践表明,提高实时图的对比度可以提高雷达景象匹配的可靠性,通过对比度来增强匹配可靠性是一种行之有效的方法.     

基于边缘强度与投影度量的景象匹配算法

为了适应多源图像匹配定位,提出了基于边缘强度与投影度量的景像匹配算法。采用边缘检测方法提取多源图像的稳定特征,分析比较了Roberts、Sobel、Laplacian、LOG 4种实用的边缘检测算子;结合投影相似性度量方法,设计了4种基于边缘强度的匹配算法,与经典的MAD、MSD及NProd算法进行了性能比较分析;实验结果表明,Laplasian及LOG边缘强度匹配算法具有更高的可靠性,且算法简单、易于实现。     

一种抗图像模糊的快速景象匹配算法

针对各种原因引起的实测图退化情形,将模糊不变矩引入景象匹配中。为了解决匹配过程中计算量大的问题,从简化匹配特征的计算及优化搜索策略两方面采取措施。在模糊不变矩计算方面,通过预先建立21个和表矩阵,提出了一种适用于匹配过程的矩特征高效求解算法;在搜索策略方面,考虑到模糊不变矩特征对图像分辨率的敏感性,提出在原分辨率基准图上采用遗传算法进行搜索匹配。实验结果表明,在实测图出现模糊及受噪声干扰情况下,所提匹配算法在保证匹配精度的同时,其匹配耗时比传统方法少好几个数量级,能够满足导航系统对实时性的要求。     

基于区域特征提取的景像匹配新算法

提出了一种基于图像区域特征的模糊熵差景像匹配新算法：针对两幅不同时相图像,该方法先进行区域特征提取,然后通过构造模糊熵差匹配度量函数来实现图像的自动匹配。与传统的算法相比,该算法具有明显的抗几何失真和高斯噪声的能力,且实时性也较好,为飞行器实时景像匹配提供了一种可行方法。     

基于小波分析的阈值降噪算法研究

小波变换的阈值消噪方法是利用小波交换技术对含噪图像进行分解和重构,对小波分解后的各层系数模大于和小于某阈值的系数分别进行处理,然后利用处理后的小波系数重构出消噪后的图像。分析了小波消噪的算法和实现步骤,并基于Matlab软件平台编写仿真程序,消噪效果良好。     

基于小波多尺度分析的图像匹配

提出一种基于小波的多尺度分析的图像特征点提取方法,给出了一种多分辨率分块特征点匹配的图像检索方法,多分辨率的分块策略使得相关反馈的自适应性得到了更好的保证,从而实现图像的快速、准确匹配。实验表明该方法在计算时间和精度上都是十分有效的。     

景像匹配辅助导航系统中的图像匹配算法研究

图像匹配算法是景像匹配辅助导航系统的核心，而且其性能决定了系统的总体性能，为了提高景像匹配辅助导航系统导航的实时性和精度，就必须选用合适的图像匹配算法，为此，给出了一种快速有效的基于图像特征的图像匹配算法，该算法选用部分Hausdorff距离作为图像匹配时的相似性度量，并利用图像特征提取后的二值化图像进行图像匹配，同时在联合了3种图像匹配加速技术的基础上，将邻域技术引入到图像匹配搜索终止条件中，从而大大提高了图像匹配效率。仿真结果表明，该算法可以保证图像匹配的鲁棒性和有效性，同时，能有效克服图像噪声和几何畸变的影响。该算法实施景像匹配能够在5s以内完成，并与GPS输出周期(1s)相当，可以满足景像匹配辅助导航系统匹配导航的准确性和实时性的性能要求。     

Destriping Remote Sensing Imagery by Wavelet Moment Matching Algorithm

Strip noise will cover the real radiation information of remote sensing image,which not only reduces image quality,but also application effect.Aiming at the problem that window moment matching is difficult to remove strip noise thoroughly for the non\|uniform image,the wavelet moment matching algorithm is proposed.Firstly,the low frequency wavelet coefficient and the high frequency wavelet coefficients are separated which based on the wavelet multiresolution characteristic.Secondly,the low frequency wavelet coefficients were filtering by window moment matching,while strip noise of high frequency wavelet coefficients was performed by threshold method.Finally,reconstruction of the wavelet coefficients obtained destriping image.The above mentioned algorithm was evaluated quantitatively by local PSNR,local SSIM,Fuzzy coefficient and goodness of fit index.Results show that the wavelet moments matching algorithm is superior to the moment matching,wavelet soft threshold and window moment matching algorithm.Wavelet moment matching improves limitation of uniform distribution of grayscale value based on window moment matching,combining the advantages of spatial and frequency domain denosing,which can remove the noise while preserving the details of the image.     

基于小波变换的实时影象匹配

讨论了一种基于小波变换的实时影像匹配方法。在多尺度特征提取的过程中，采用了局域正则性指数作为约束条件，保证了特征提取的可靠性；利用小波正交分解与重建实现了分层匹配；同时，采用特征与影像叠加进行了亚像素匹配。经过试验证明，上述方法是行之有效的。