基于SURF的图像配准改进算法

针对SIFT图像配准算法存在配准精度低的问题,提出了基于SURF的图像配准改进算法。该算法在特征点提取之前,对图像进行双边滤波,减少错误来源,特征匹配初始阶段使用自适应阈值约束代替传统固定阈值,减少最近邻域与次近邻域之比对匹配结果的影响,加入肯德尔系数约束对匹配对提纯,提高配准精度,最后通过RANSAC算法和LSM迭代求解,进行结果处理。实验结果表明,改进的SURF算法在减少配准时间的基础上提高了正确匹配率。     

一种傅里叶——梅林变换空间图像快速配准算法

为了实现低信噪比条件下暗弱空间碎片的探测,提出了一种基于傅里叶—梅林变频(FMT)的图像快速配准算法。首先,通过计算2幅原配准空间图像间的相关系数T并与阈值βth进行比较,快速判断图像间的旋转系数;其次,为了在保持配准精度的前提下获得较好的实时性,提出在配准算法的不同阶段采用不同方法对空间图像进行插值。通过基于FPGA+DSP硬件平台的实验验证表明,该算法能够实现0.5个像素精度的配准,与传统的基于区域和基于结构特征的配准算法相比,本文提出的算法配准速度分别提高55.319%和50.878%.基本满足了空间图像配准对实时性和高准确度的要求。     

基于BPT分割的SAR与可见光图像配准方法

提出一种基于BPT(二叉划分树)分割的SAR图像与可见光图像的配准方法,利用BPT的分层区域合并法将图像分成不同灰阶的ROI(感兴趣区域),分别提取重心当作控制点,然后采用独立距离作为相似性测度进行进一步的精校正,最后选择多项式模型以及双线性插值法进行匹配。实验表明:该算法较传统的边缘检测方法提取区域重心省去很多后续的形态学处理工作,具有更准确的定位,达到手动配准的精度。     

基于点特征的图像配准方法综述

图像配准作为图像信息领域的一项重要技术,在遥感测绘、目标识别、三维重建和导航制导等方面有着广泛的应用。近些年来,基于点特征的图像配准方法取得了快速发展。相对于基于区域的图像配准算法,基于点特征的图像配准方法具有更强大的区分能力,能够在图像视角变化、存在噪声甚至一定遮挡的情况下近实时地实现配准。首先研究基于点特征的图像配准算法的基本流程,侧重介绍SIFT、SURF、FAST和BRISK几种算法。分析讨论了几项评价点特征图像配准算法性能的指标,并展望该领域研究前景。     

基于角点检测法的图像配准

采用角点检测算法,对图像中任一像素点和以它为中心的圆形区域USAN进行图像配准,将边缘提取和轮廓跟踪过程融为一体,并通过沿圆弧曲线扫描获取角点信息建立图像间角点的对应关系,由此得到初配准参教,且使用迭代过程以提高配准的精度.试验证明,该算法对图像间的旋转角度没有限制,配准精度高而且计算量小.     

图像配准方法及其在目标跟踪中的应用

给出了一种基于点特征的图像配准方法,可以用于复杂背景下任意角度旋转的图像之间的配准。图像配准算法分为四个步骤:用Forstner算子分别提取参考图像与待配准图像的特征点;使用旋转不变特征向量获取特征点之间的初始匹配关系;使用投票算法剔除误匹配点对,获取正确配对的同名点对;用最小二乘方法由正确配对的同名点对获取图像之间的配准参数。给出了基于点特征的图像配准方法在目标跟踪中的应用方法,并进行了仿真实验,结果证明该图像配准算法可以对复杂背景下弱对比度静止目标进行精确跟踪,而且算法具有很好的通用性。     

一种基于改进SIFT的SAR图像配准算法

为克服SIFT (scale-invariant feature transform)描述子应用于SAR图像配准领域时配准精度低的不足,提出一种基于改进SIFT的SAR图像精确配准算法.该方法首先提取特征点的SIFT描述子和改进的旋转不变纹理化特征描述子,再利用典型相关分析特征融合算法将2种描述子融合,形成新的特征描述子,计算2幅图像中各个特征点间的改进加权距离并通过预先设定好的阈值完成粗匹配,最后通过随机抽样一致性算法去除误匹配实现精匹配,并代入仿射变换模型以求得变换参数,完成图像的配准.仿真结果表明:该方法的匹配性能明显优于SIFT及PCA-SIFT算法,能够有效处理图像在尺度变化、灰度变化、旋转角度变化的情况下SAR图像配准问题,且配准精度达到了亚像素级.     

基于ICT图像配准技术的固体火箭发动机装药缺陷诊断

针对人眼观察固体火箭发动机ICT图像容易误判及遗漏缺陷的问题,采用ICT图像配准技术,将待检固体火箭发动机的ICT图像与无缺陷标准ICT图像配准对比,以便突出固体火箭发动机装药缺陷。改进了基于归一化互信息量为配准测度的配准方法,在配准测度中添加进了ICT图像像素之间的位置信息,以增强配准算法的精度和鲁棒性。实验结果证明,提出的方法可以精确的完成图像的自动配准并可使缺陷部位灰度对比更加显著,便于捕捉缺陷。     

基于SURF 与BRISK 的遥感图像配准

针对SURF算法在构建局部特征描述符阶段耗时过长的问题,提出一种基于BRISK二进制特征描述符的改进SURF算法。应用SURF算法中快速DoH(determinant of hessian)算子检测特征点并确定主方向,采用BRISK描述符进行特征描述,通过匹配阶段采用汉明距离双向匹配和RANSAC算法剔除误匹配,并利用最小二乘法获取精确配准模型完成图像的配准。对比实验结果表明：该算法大幅提高了匹配速度,其匹配性能也超越了原SURF算法,能够较好地完成遥感图像配准。     

基于文化粒子群的图像配准优化算法

针对图像配准中采用互信息作为配准相似度函数存在配准精度小和收敛速度慢等问题,构造了一个基于最大化互信息的配准测度函数。结合一种适用于图像自动配准的文化粒子群优化(CPSO)算法,给出了一种新的图像配准算法。该算法将搜索空间设置成群体空间和信念空间,群体空间采用自适应粒子群算法完成进化,信念空间通过更新函数来进行演化。群体空间的粒子群不仅通过跟踪个体极值和全局极值来更新自己,还通过不断与信念空间中的优秀个体交互,加快群体的收敛速度。这就克服了图像配准中计算量过大、搜索速度慢等问题。大量实验表明,与现有的粒子群优化（PSO）算法配准算法相比,文中提出的算法具有较好的鲁棒性和配准精确率。     

一种基于仿射变换模型的图像自动对准方法

提出了一种基于仿射变换模型的图像自动对准方法.该方法采用基于边缘特征匹配和一致性判断技术,既实现了同名匹配点的自动选取,又提高了同名匹配点的可靠性.同时运用最小二乘法的迭代修正得到仿射变换的最优估计.以可见光与可见光、可见光与红外图像间的自动对准为例,验证了该方法在多模态图像间自动对准的有效性.     

基于对数极坐标变换的景像匹配算法研究

针对成像制导过程中对实时性和准确性的要求,对存在旋转和尺度变化的航拍照片的匹配进行研究,提出了一种基于对数极坐标变换的匹配和跟踪算法.匹配时先对基准图和实时图按多分辨率金字塔法进行对数极坐标变换,利用对数极坐标的旋转和尺度不变性进行匹配.匹配后,用相对运动时目标的对数极坐标变换图像梯度下降最小相异评估方法对目标进行跟踪,通过对航拍照片进行匹配测试,证明了这种方法的有效性.     

基于双边滤波的可见光与红外图像自适应融合

针对传统融合方法不能充分提取可见光图像与红外图像各自特有的细节信息和难以确定融合权值的问题,提出一种基于双边滤波的可见光与红外图像自适应融合算法。该方法结合双边滤波与改进的双边滤波,将可见光与红外图像分解为多尺度局部细节、特有细节以及基础信息。在图像融合阶段,局部细节信息采用基于图像边缘能量的融合方法,最大程度保留了图像的细节;图像基础部分的融合,引入了基于局部能量值的正则化参数来自适应调整融合的权值,优化参数的选择;特有细节信息的融合采用了绝对值最大的融合规则以充分保留源图像特有的细节信息。仿真实验结果表明,通过主观判断所提方法融合后的图像视觉效果更好、对比度高,边缘细节的融合比其他算法更加好,在客观指标的评价中,所提融合方法的MI、EN、FMI、SD、Q^AB/F、Mean 6种指标相对于其他方法综合提升了22.6%、5.7%、0.7%、30.4%、14.2%、18.4%,在主观视觉上和客观评价指标中,所提的算法均具备更优的融合效果。     

光学透射式汽车抬头显示器系统的虚实注册方法研究

针对光学透射式汽车抬头显示器(HUD)增强现实系统的虚实注册问题,提出一种无标识虚实注册方法。介绍了HUD系统组成,并对系统各部分进行坐标定义;建立了各坐标系转换关系,得到初始注册矩阵。随后获取图像对,对图像进行特征提取,利用最小化灰度测量误差方法建立图像间的关系。采用非线性优化方法求解公式,对相机姿态进行估计,得到当前状态下的注册矩阵。通过合成初始矩阵与当前矩阵得到HUD系统的虚实注册矩阵。实验结果表明,系统的注册值与真实值相关距离为0.088 9,满足注册精度要求,且对比于其他方法,算法速度有所提高。     

基于增量反步的复合翼无人机全包线姿态控制

针对某型复合翼无人机强非线性、不确定性和多模态的问题,从不确定性补偿非线性控制方法、跟踪微分器加速度测量和直接切换方法等角度开展全包线飞行控制研究。针对气动参数不确定问题,基于角加速度补偿方法,提出一种基于新型微分跟踪器的增量反步方法(incrementalbacksteppingcontrol,IBKS);为解决多模态特性问题,设计基于策略的直接切换方法,利用控制器参数切换实现复合翼无人机全包线姿态控制;通过不同模态下的仿真选取不同模式下的控制器参数,并联合选取的参数对起飞过程进行仿真。结果表明：所提姿态控制方法在样例复合翼无人机参数摄动30%的情况下,相较于反步法提高了66.8%的俯仰角控制精度,能消除攻角抖振,提升飞行品质。