基于相位相关的图像匹配算法研究

提出一种基于相位相关的图像匹配方法.针对仅有位移变换的图像,给出基于相位相关的模板匹配方法,并进行了改进,然后利用人工平移的方式进行实验验证.结合Fourier-Mellin变换理论,给出解决旋转问题的图像匹配方法,并利用人工旋转的方式进行了实验验证.实验结果表明,本方法在精度和速度上都能取得比较满意的效果.     

基于相位相关法的SAR图像配准

图像配准是INSAR技术中关键的一环.可见光图像配准中的相位相关法,因为对噪声具有很高的稳健性,使用相当普遍.针对SAR图像特点,在相位相关法原有基础上,提出几点改进.特别是边缘模糊方面,从信号处理原理角度进行了深入的分析,并且在MATLAB环境下仿真得到验证.通过在原有相位相关法的基础上的几处改进,配准的速度和精度有很大提高,满足了INSAR对两幅SAR图象配准的精度要求,为INSAR下步的相位解缠提供了很好的基础.实验证明了该方法的有效性,可以作为INSAR中关键的一步.     

基于相位相关的图像配准算法

提出了一种新的基于相位相关的图像配准方法：首先在参考图像中心处截取一个小区域图像,然后在待配准图像中寻找一个同样大小的区域,使得在对数极坐标表示下,这两个小区域图像的互功率谱经傅里叶反变换后是一个二维脉冲信号。所要寻找的小区域中心点在待配准图像中的位置即为所要估计的平移参数,二维脉冲信号中脉冲的位置与缩放因子和旋转角度有关,由此而得到图像配准参数。实验结果表明该方法具有很好的配准效果。     

SAR图像的改进相位相关配准方法

基于相位相关的图像配准方法以其运算量小、抗干扰性强等优点得到广泛关注,但它只能解决具有平移运动的图像配准问题,为此,文章提出一种改进的相位相关配准方法,分析了其配准原理,给出流程图,并将其应用于存在缩放、旋转和平移变换的SAR图像配准中。仿真结果表明,该算法能够较为准确地估计出待配准图像相对于基准图像的平移参数、缩放尺度和旋转角度。     

基于频域相位相关的自适应光学图像配准算法

自适应光学图像观测过程中,望远镜的机械抖动会使得各帧图像之间产生位移。直接对这些图像进行多帧复原,复原结果不佳。针对这一问题,结合自适应光学图像的特性,通过理论推导,提出了基于频域相位相关的自适应光学图像配准算法。算法通过计算配准图像间频域互功率谱并利用二维脉冲的位置解决自适应光学图像之间的配准问题。最后,利用仿真图像以及真实自适应光学图像进行验证,证明了算法的有效性,配准后的多帧复原图像质量有大幅提升。     

一种基于权重的相位相关峰值拟合方法

在基于相位相关图像配准方法中,受傅里叶逆变换旁瓣峰值、累积误差的影响,传统相位相关方法常不能稳定、高效地对配准参数进行高精度估计。为此,提出一种基于权重的相位相关峰值拟合方法:构建一个反比例函数,证明其满足Kronecker delta函数平移性质;构建一种基于权重反比例函数的峰值拟合方法,通过三个点实现图像配准参数的高效、高精度估计。实验结果显示,该算法的稳定性、时效性得到有效增强,具有一定的现实意义。     

基于相位相关的小波域图像配准方法研究

小波变换是一种多尺度信号分析方法,近几年在图像处理领域受到广泛关注,它克服了傅立叶变换的固定分辨率的弱点,既可分析信号概貌,又可分析信号的细节。相位相关是一种频率域的图像配准参数估计方法,是利用傅立叶变换的平移、旋转等特性进行参数估计的。在研究多尺度小波分析和相位相关理论的基础上,提出基于小波系数的像素级相位相关图像配准方法：首先对待配准图像进行小波分解,获得低频小波系数后,再对小波系数应用相位相关进行配准参数估计。实验结果表明了该方法的可行性和有效性。     

基于相位相关的指纹拼接方法研究

基于指纹图像的旋转、平移、距离等不变特性,从增加指纹图像的有效特征点出发,提出了指纹拼接方法。该方法分为三步：第一步,提出基于中值滤波及局部属性的归一化预处理算法,去除图像噪声和影响相位相关度准确性的频率信息;第二步,图像进行伪极坐标快速傅立叶变换,根据旋转和平移的不变性,利用相位相关对图像进行快速配准;第三步,对配准的指纹图像完成平滑拼接。大量的实验结果证明本方法可以增加有效的指纹图像特征点数量,改善比对效果,计算复杂度较低,可以实现指纹图像的快速拼接。     

基于相位相关与Keren算法的图像配准

提出了一个由粗到精的图像配准算法,它是基于相位相关法和Keren算法的两步实现法,即利用相位相关法完成大旋转角度及大平移的粗略估计,根据估计结果补偿后再应用Keren算法进行精细估计.该算法结合了相位相关法在大旋转角度大平移和Keren算法在小旋转角度小平移估计上的长处,且避开了各自的局限性及不足.仿真实验结果表明,该算法在大旋转角度大平移情形下仍可以获得高精度亚像素估计结果.     

基于Harris角点量与相位相关的亚像素级图像配准方法*

相位相关法是一种常用的图像配准方法,而直接基于傅里叶变换的快速图像配准方法（ＦＤＦＡ）使之具有亚像素级的配准精度,它需要根据图像内容细心选择参与相位拟合的频率分量,并在图像上施加窗口以抑制频域的图像边界效应,从而提高其偏移量估计精度。从边界效应抑制的角度出发,利用Harris角点量代替原始图像进行相位相关计算,与传统的对原始图像加窗的方法不同,该方法既抑制了边界效应,又避免引入截断误差,同时只用对其第一项频率分量进行拟合,而不需要进行频率项的选择,使相位拟合过程更简单。提取图像的Harris角点并选择其中     

局部相位相关用于图像亚像素级配准技术研究

提出了一种基于局部相位相关的高效和鲁棒的亚像素级图像配准方法。通过传统的相位相关算法估计出初始平移参数后,在初始位置的引导下对互相关功率谱进行上采样矩阵Fourier变换,实现了图像局部相位相关,得到图像间亚像素级平移参数。实验结果表明,算法配准精度较高,且对随机噪声和光照变化具有较强的鲁棒性。     

小波变换及相位相关在亚像素配准中的应用

结合小波变换理论和Fourier相位相关算法,提出了一种亚像素配准算法。通过对图像进行小波分解获得低频系数,对低频系数应用相位相关进行粗配准,追踪到原图像,在原图像上进行精确配准。实验结果表明,该算法具有精度高,速度快,抗噪性能良好等优点。     

改进的基于小波变换的图像配准方法

针对如何提高图像配准的精度和速度的问题,利用基于Fourier-Mellin变换求解水平参量的准确性和基于互信息方法求解旋转及尺度变换参量准确性的优点,提出一种基于Fourier-Mellin和互信息的图像配准金字塔方法。对多幅遥感图像的实例仿真结果表明,该方法能在提高配准精度的同时减少配准时间。     

基于层叠分类器的快速相关跟踪算法

提出一种基于层叠分类器的快速相关跟踪算法。首先利用目标模板色彩分布信息对原始图像数据进行变换,锐化匹配相似度函数峰值,增强算法在复杂环境下的稳定性;然后提出了用平均灰度差和Harr型特征构造层叠分类器,分层刻画目标模板与搜索窗口在统计特征和局部特征上的相似性,并采用积分图快速计算特征,从而大幅度减少在非最优匹配点上的计算量,且特征计算与模板大小无关。大量实验结果表明,该算法大大降低了相关跟踪的时间复杂度,具有跟踪稳定、实时性强等特点。目前,以该算法为核心的实时目标跟踪系统对图像大小为320×240的视频序列内任意尺寸目标的平均处理速度达到20帧/s。     

基于Fourier-Mellin变换的图像配准方法及应用拓展

从两个方面拓展了基于Fourier—Mellin变换的图像配准方法的应用范围．首先是全景图像的拼接．不同于传统的方法,该方法不需要准确控制相机的运动,小需要知道相机的焦距等内部参数．也不需要检测图像特征,在配准精度要求不是很高的情况下,直接生成的全景图像可以满足很多实际应用的需要;同时,实验也表明,该方法应用于弱透视图像的配准．也具有很好的配准效果．另一个拓展是图像曲线的匹配．传统的曲线匹配方法一般通过曲线特征点（如角点、曲率极值点等）之间的对应求得曲线间的变换参数．一种新的思想是先将图像曲线转化为二值图像,然后应用Fourier—Mellin变换对这些二值图像进行配准,从而达到对两条曲线的匹配．大量实验表明,该方法对射影畸变不是十分显著且摄像机为一般运动下获得的图像之间的配准问题（如手持数码相机获取的图像之间的配准问题）均能取得比较好的配准效果．     

相似变换下的模板图像自动匹配技术

基于Fourier-Mellin变换的相似不变性,论文给出了一种相似变换(即模板图像和场景图像之间存在平移、旋转和尺度缩放)下的模板匹配方法。主要工作包括:第一,给出了一种模板匹配度量准则。该准则可对每次的匹配结果直接做出判断,无需进行穷尽搜索;第二,对搜索策略、搜索步长等问题给出了优化建议。大量实验结果验证了该方法的可行性和鲁棒性。     

基于局部相关匹配的小波变换图像水印方法*

现有局部感兴趣区域的水印嵌入方法在选取感兴趣区域时未考虑水印信号能与载体图像局部相似的特性,本文提出一种基于局部相关匹配的小波变换图像水印方法。该方法利用Arnold变换对水印图像加密,采用相位相关法选取合适的水印嵌入区域,并根据图像纹理的差异在小波的高频和低频系数上分别嵌入水印信息。水印检测时,在嵌入水印的区域提取出多个水印信息,将多个水印信息的加权平均作为检测水印。实验结果表明,该方法嵌入水印的不可见性及抗噪声和压缩的性能较好。