基于相位一致性的遥感图像匹配方法

图像匹配的优劣是影响图像拼接质量的一个重要因素,而传统的图像匹配方法对辐射畸变敏感.为了解决这一问题,提出一种鲁棒的图像匹配方法.通过Log-Gabor滤波器与图像卷积计算得到能够检测图像特征的相位一致性模型,接着考虑在各方向上的Log-Gabor卷积结果构造出具有旋转不变的标准化的最大索引图,最后在最大索引图上使用分布直方图完成特征描述符的构造以实现图像匹配.在具有辐射畸变的遥感图像上进行匹配实验,当待匹配图像发生旋转时,所提方法的正确匹配个数在50个以上,均方根误差(RMSE)为1.6～2.1像素,优于传统的辐射不变特征变换(RIFT)算法.实验结果表明,所提方法是一种有效的特征匹配算法.     

基于分块相位一致性的人脸识别算法

针对基于可见光的人脸图像的识别容易受光照和表情变化的影响,人脸的表情变化仅限于局部等问题,以及图像的相位一致性特征不受图像的亮度或对比度影响的特点,提出了一种基于分块相位一致性的人脸识别算法。该算法用log-gabor滤波器对图像进行滤波,利用相位一致性模型提取相位一致性特征图像;对每幅特征图像进行分块主元分析(PCA)处理;融合所有子图像的距离信息,采用最近邻分类器进行分类识别。实验证明该方法具有更好的识别性能。     

利用相位一致性的图像质量评价方法

各种图像处理建立在有效性地提取图像特征之上,如图像分类、分割和图像质量评价等,因此获取有效的图像特征对于图像处理意义十分重大。不同于在图像灰度的突变点处直接定义图像特征,相位一致性(PC)在傅里叶分量的相位保持高度一致的位置观测图像特征,获得了丰富的特征信息和精确的特征定位,与人类视觉系统(HVS)对图像特征的认知相符。提出了一种新的基于相位一致性特征的图像质量评价方法。该方法使用退化与参考图像的相位一致性在局部区域的相似度来测量图像质量的退化程度;并且考虑到相位一致性是纹理和边缘的反应,而人类视觉系统对纹理丰富的区域较为敏感,利用相位一致的局部最值作为加权值,将局部的相似度结合为单个的图像质量评分值。实验结果表明,提出的图像质量指标具有较好的主客观一致性。尤为重要的是,该指标对图像的亮度和对比度变化不敏感。     

基于畸变改正的重叠图像多判据拼接算法研究

提出一种基于相机畸变模型改正的重叠图像拼接算法,提出了图像畸变改正处理模型,设计了一种稳健快速确定图像重叠部分的窄矩形特征匹配模板特征匹配算法,通过计算窄矩形特征匹配模板区域像素相似性和几何特征一致性实现重叠图像精确、平滑的无缝拼接。该算法无需任何控制,适用于道路景观图制作中大批量图像拼接工程。     

融合局部gabor相位特征和全局本征脸的人脸识别算法

提出一种融合局部gabor相位特征和全局本征脸特征进行人脸识别的方法.该方法采用多个分类器的集成,首先利用gabor滤波良好的空间位置与方向选择特性,用gabor滤波器对图像进行滤波,采用局部XOR算子提取滤波图像的局部gabor相位特征,通过Fisher判别式对每个频率和方向下的相位特征进行降维,融合各个频率和方向下的分类概率,得出局部特征分类信息;然后利用本征判别式方法,得出人脸图像的全局分类信息;最后融合局部和全局分类信息进行识别.通过在三个人脸库中的实验结果显示,本文提出的方法具有很好的识别性能.     

无人机航测影像匹配方法研究

由于实景三维和数字孪生技术迅速发展,无人机倾斜摄影测量技术得到较为广泛的应用,可快速、精确地构建三维模型。在利用倾斜摄影测量技术建立三维模型的过程中,需要将航测到的影像产生关联,这个过程称为匹配。航测影像之间的匹配是至关重要的一步,匹配结果的优劣会直接影响三维模型的质量。但由于倾斜摄影测量的特点,任务载荷镜头在获取建筑物立面数据时会产生倾斜,导致航测影像的倾斜畸变较为严重,普通的匹配方法效果不佳,影响三维模型质量。基于上述情况,通过文献研究法、实验法等引入旋转不变子空间算法,基于图像频率域的相位特征进行匹配,可以实现具有较大畸变影像之间的匹配,能够克服航测影像之间难以配准的问题。采用3组无人机航测影像进行实验,结果表明了利用旋转不变子空间（RIFT）算法进行匹配具有较好的结果,对不同类的影像匹配具有一定的普适性。     

基于边缘特征的多源高分辨率影像配准

针对多源高分辨率影像之间较大的非线性辐射差异和局部几何变形造成较差配准精度的问题,提出一种基于边缘特征的多源高分辨率影像配准方法。该方法首先通过各向异性扩散滤波构造输入影像的非线性尺度空间,在此基础上计算每一尺度的扩展相位一致性最大矩以获取丰富的边缘特征,并利用基于分块策略的FAST检测器提取稳定的特征点;其次利用多尺度多方向LogGabor滤波生成主方向索引图（Main Orientated Index Map,MOIM）,并结合高斯加权构建一种稳健的特征描述子;最后采用巴氏距离和快速采样一致（Fast Sample Consensus,FSC）方法获取同名点。选择多组多源高分辨率影像进行实验,结果表明：该方法能够有效克服多源高分辨率影像间非线性辐射差异和局部几何变形,配准效果好于其他相关方法,并且平均配准精度优于1个像素。     

宽场景仿真中的图像配准算法

为了提高实时宽场景图像拼接应用中的图像配准精度和配准速度,提出了一种利用相机标定信息与相位相关技术相结合的图像配准方法。利用相机间的相对位置参数计算待拼接图像间的旋转和缩放模型,利用相位相关技术求解图像间的平移转换参数。通过理论推导对缩放模型的误差分布进行分析。实验结果证明,该算法理论推导正确,在场景深度范围较小情况下,图像拼接准确快速。     

相位一致性和KDDA结合的人耳识别方法

随着人耳识别技术的发展,如何寻找不受光照和对比度影响的特征并用于识别成为研究热点之一。本文提出一种利用相位一致性对人耳进行特征提取的方法,该方法首先从8个方向计算人耳图像中每点的相位一致性,然后对经过相位一致性变换的输出图像分块求和,形成特征矢量,最后通过KDDA将特征向量投影到低维高可分空间,并用欧式距离对人耳图像分类。对77个人,共308幅人耳图像进行实验,在等误率为1.7%的情况下,识别率可以达到98.2%左右,验证了该方法所提取的人耳特征不受光照影响。     

基于Laplace的LSSIM图像配准算法

提出一种基于Laplace变换的图像配准算法. 首先利用经典的角点检测算法提取待匹配图像的特征点或角点; 其次利用相位相关法估算出两幅图像的重叠区域, 以缩小匹配范围; 然后对角点邻域模板区域施行Laplace变换; 最后利用基于改进的SSIM (结构相似性)作为相似性度量准则建立特征点之间的匹配关系. 实验结果表明, 该方法可以很好的完成特征点匹配, 匹配点对充足且具有很高的准确率, 而且对亮度差异具有一定的鲁棒性, 从而保证图像配准精度.     

基于相位一致特征的CBERS-02B遥感图像自动配准

以CBERS-02B卫星HR高分辨率和CCD多光谱遥感图像数据为基础,针对基于特征的自动配准方法中的特征检测与特征匹配两个关键步骤,通过引入性能优良的相位一致特征检测方法和特征相似与空间关系相结合的特征匹配策略,实现了一种基于相位一致特征的遥感图像高精度自动配准方法。实验结果表明,该方法对遥感图像亮度和对比度具有不变性,能稳定可靠提取HR高分辨率和CCD多光谱遥感图像显著的点特征,精确匹配相位一致特征点,实现了CBERS-02B卫星不同谱段,不同传感器和不同时相遥感图像间高精度自动配准,所进行实验的自动配准精度均到达了优于0.3 像元的系统配准精度。因此,该自动配准方法适合应用于有高配准精度要求的遥感图像间自动配准。     

基于相位相关法的全局运动估计算法

提出了一种基于鲁捧统计和相位相关法相结合的全局运动估计算法;由于相位相关法利用图像的功率谱信息,减少了对图像内容的依赖,具有一定的抗噪能力,因此该算法将块匹配法与相位相关相结合来计算图像间的运动矢量场,不仅减少了运算量而且能得到更加准确的矢量场;为了提高模型参数估计精度和运算效率,运用多分辨率鲁棒统计的方法来计算运动估计模型参数;航拍视频图像配准与独立运动检测的仿真结果均验证了算法的有效性。     

全极化合成孔径雷达影像地形纠正及其在雪冰制图中的应用

针对合成孔径雷达（SAR）影像由于地形起伏引起的图像畸变问题,文章提出了基于相干矩阵的全极化SAR影像地形纠正算法,并运用于雪冰制图。该方法首先采用距离多普勒模型建立SAR成像几何模型;然后利用全极化Cloude特征分解方法对全极化SAR图像进行融合,将融合后的SAR图像与模拟图像进行配准提高SAR影像几何定位精度;最后利用投影面积归一化和极化方位角移动补偿技术对地形引起的辐射畸变进行纠正。采用中国长江源区南部唐古拉山中段冬克玛底冰川区域的C波段Radarsat-2全极化SAR数据进行验证,配准模拟SAR和原始SAR影像的控制点方位向和距离向的均方根误差（RMSE）分别为7.765和14.586个像素;经过地形纠正后的地物分类精度达80%以上。结果表明：（1）该方法能够有效消除SAR影像中几何和辐射畸变的影响;（2）地形纠正后的SAR数据在雪冰制图中具有可行性。     

图像综合特征及其在图像检测与匹配中的应用

针对灰度,几何畸变较大的图像匹配困难的问题,提出了一种图像匹配的新方法。该方法在图像预处理时,首先利用SUSAN算法来检测图像目标的边缘,然后利用图像不变矩,并结合形态信息、灰度信息构造的图像综合特征来进行图像匹配,以完成目标的识别与跟踪。由于SUSAN算法检测特征定位准确,对局部噪声不敏感,而且不变矩具有平移、旋转、比例不变的特性,因此可取得较好的检测与匹配效果。实验也表明,该算法既具有较强的抗灰度、抗几何畸变能力,又具有较强的噪声抑制能力。     

序列显微病理切片图像的自动拼接

针对存在模糊和较大旋转角度的病理切片序列图像,提出了一种具有尺度不变性的图像拼接方法。首先利用高斯图像金字塔提取图像的特征点,使用特征点主方向上描述符的相关性建立特征点匹配关系,最后采用随机抽样一致性算法计算匹配点对之间的变换模型参数。实验表明本文算法具有很强的灵敏性和适应性。     

基于相位的结构相似度图像质量评价模型

基于结构相似度的图像质量评价算法忽视了图像自身的相位特征信息,不能较好地评测某些失真类型的图像质量。针对这一问题,提出一种基于相位的结构相似度图像质量评价模型(PSSIM)。该模型在结构相似度的基础上,进一步考虑了图像的相位一致性特征,设计了一种图像质量评价函数的计算方法。实验仿真结果表明,PSSIM是一种有效的图像质量评价方法,同时该方法和人类主观评价感受具有良好的一致性。     

结合果蝇算法优化PCNN和相位一致性的图像检索EI北大核心CSCD

针对现有基于内容的图像检索方法不能有效地融合区域和边缘信息的不足,利用果蝇优化算法(FOA)优化脉冲耦合神经网络(PCNN),并将其与相位一致性(PC)相结合,提出一种图像检索方法.首先采用FOA对简化PCNN模型的3个关键参数进行设定,并结合最大信息熵准则进行图像分割和特征提取;然后利用PC提取图像的边缘,获取边缘颜色直方图特征;最后综合运用这2种特征进行图像检索.实验结果表明,该方法具有较好的检索性能,平均查准率和平均查全率均高于现有的代表性方法.     

非对称图像特征位置误差参数求解校正方法

图像辐射强度值受到大气透过率的影响而发生改变，图像特征易发生几何失真，且特征的畸变于其几何位置具有复杂的非线性关系，导致特征位置误差校正难度较大。为此，提出基于深度学习的图像特征位置误差校正方法。将参数代入到图像灰度插值算法中，不断调整参数值，改善图像因非均匀、非对称造成的特征点模糊现象，提取得到图像的特征点位置。基于此，构建AlexNet学习结构，构建待校正误差图像模型和校正模型。利用牛顿迭代法对校正模型中的各项参数求解校正模型，实现对图像特征位置误差的校正。实验测试结果证明，研究方法的应用损失率在实验迭代次数达15次时降至5%以下，均方根误差始终低于0.8pixel,均方误差在实验迭代次数为50次时降至10^-4,说明研究方法可精准求出位置误差值和提高图像精度，校正前后图像间特征拟合程度高。     

多方向局部相位量化模式及纹理分类

梯度是图像的一种的特征，而同时考虑不同方向上的梯度信息是一种更加有效利用梯度的方式，因此提出多方向梯度的纹理局部相位量化模式算法。多方向梯度的纹理局部相位量化模式首先从不同方向提取图像的梯度特征，然后对每个方向上的梯度特征采用局部相位量化方法进行编码，各方向梯度采用相位量化编码后的特征连接成一个匹配特征向量。为了充分利用图像的梯度信息，还探讨了块模式的局部相位量化方法。两个纹理数据库和一个掌纹数据库上的实验充分表明，对图像各方向上的梯度信息进行局部相位量化编码是一种有效的纹理特征提取算法。     

基于FAST和DAISY的遥感图像配准算法

图像配准是计算机视觉中诸多问题的基础,基于图像特征的配准方法仍然是该领域的研究热门。为了提高算法的效率,拥有更好的实用性,本文提出了一种基于FAST-DAISY的遥感图像配准方法。首先运用FAST算法提取特征点,提出分配主方向的方法,利用DAISY算法建立描述符,得到特征点集后,使用RANSAC(随机抽样一致性)算法剔除误匹配点对,最终估计仿射变换参数,利用二次线性插值法得到配准后的遥感图像。实验结果表明,本文算法对于平移、旋转、灰度差异、地物差异、位置差异、小尺度差异和噪声干扰的遥感图像有较好的配准效果,匹配时间通常介于SIFT算法和SURF-DAISY算法之间。综上所述,该算法在实用性上有较大优势。