SAR图像多尺度配准的小波域最小割模型方法

 针对合成孔径雷达(Synthetic Aperture Radar,简称SAR)图像提出了一种基于小波域改进最小割(Improved Minimum Cut,简称IMC)模型的多尺度配准方法.该方法首先将小波分解后的高频信息与SAR图像的特性相结合,用以指导在低频子图像中基于IMC模型的图像分割,从而获得两幅图像中完整的区域轮廓特征,然后通过融合开闭轮廓的信息,分别利用统计直方图和Hausdorff距离获取配准参数并对之细化,最后通过逐层校正参数完成多尺度的配准.实验结果表明,该方法能避免斑点噪声对轮廓提取和匹配的影响,能够实现具有平移、尺度和旋转变化的亚像素级精度的SAR图像配准.     

基于交叉累计剩余熵的多光谱图像配准方法

针对传统互信息图像配准容易产生局部极值的问题,提出将双边滤波器和交叉累计剩余熵结合作为匹配算法,进行多光谱图像的配准。在这种配准算法中,首先针对多光谱图像特点,提出基于概率密度的双边滤波器边缘提取方法,其次采用交叉累计剩余熵代替互信息作为测度函数将参考图像与待匹配图像的边缘进行匹配。双边滤波器的特性是去噪保边,而累计剩余熵比香农熵更具一般性,且该函数可以有效地避免局部极值,去除噪声。实验证明,该方法鲁棒性好,配准效果明显。     

基于核回归正则项的图像超分辨率重建

讨论了图像成像的基本模型,并提出了一种基于调整核回归函数作为正则项的序列图像重建算法。该算法是对已经提出的核回归算法的改进,减少其在超分辨率图像重建时的运算量。而且在图像配准过程中针对图像间只存在平移和旋转变换,采用了基于矩形像素值的亚像素配准方法,以提高配准的速度和精度。利用此算法对序列图像进行重建仿真,并通过结论得出其在噪声严重的情况下具有更好的边缘保留特性。     

一种基于封闭均匀区域的SAR图像配准方法

为克服图像间灰度差异、旋转差异和尺度差异对SAR图像配准精度的影响,该文利用均匀区域在SAR图像中的灰度统计特性,提出一种基于稳定封闭均匀区域的SAR图像配准算法。首先基于多尺度非线性扩散理论,提取得到轮廓保持性较好的封闭均匀区域;然后构建具有仿射不变性的区域特征,采取基于多边形拟合的区域粗匹配方法和基于重合度的区域精匹配方法,实现由粗至精的区域匹配;最后用匹配区域的质心点构建图像变换模型。实验结果表明,该算法配准精度高,能有效克服待配准图像之间的灰度差异、旋转差异和尺度差异,对噪声具有较好的适应性。     

基于傅里叶变换的遥感图像配准

针对存在平移、旋转和尺度关系的多传感器、多谱段遥感图像配准问题,提出了一种基于边缘特征提取和伪对数极坐标傅里叶变换（EPLPFFT）的频域配准技术。采用边缘检测等图像预处理技术。提取了图像的大部分共有显著特征,有效消除了图像间的灰度差异;利用伪对数极坐标离散傅里叶变换（DFT）,改善了对数极坐标DFT的计算精度,从而可以通过对数极坐标频域配准技术配准经边缘提取后的特征图像。遥感图像的配准实验证实了这一方法的稳健性和配准精度。     

颈动脉B超估计血管壁搏动位移的干扰抑制

超声检测时,由于测量者把握探头的不稳定、受试者的呼吸运动等造成的干扰,将对通过B超图像进行斑点跟踪提取到的动脉壁位移的精度造成影响.为此,本文提出基于B超序列相位图像的全局刚性特征进行配准消除干扰.相位特征通过对B超图像进行Riesz变换,再采用高斯差分法提取得到.为了更快地完成寻优,减少配准误差,采用了基于位置加权的主轴质心法与互信息相结合的分阶段的配准方法.结果表明,与直接对B超或相位图采用斑点跟踪的方法相比,该方法有效去除了干扰,管壁位移提取的精度有显著提高.本文方法还可用于心脑等医学图像的配准.     

一种稳健的多源遥感图像特征配准方法

 提出了一种稳健的多源遥感图像特征配准方法.首先引入相位一致性变换来消除图像灰度、对比度差异的影响并提取特征点;然后基于Zernike矩重构互相关函数并通过重构函数最大化实现图像旋转条件下的特征点匹配,同时结合双向最大互相关值匹配策略实现图像的粗略配准;最后,采用迭代修正变换参数算法最终实现多源遥感图像高精度配准.对大量多源图像进行配准实验表明,提出方法对多源遥感图像配准具有较强的适应性且配准精度高.     

一种基于斑点抑制的SAR图像舰船航迹检测算法

该文分析了合成孔径雷达(SAR)图像中舰船航迹的特性和斑点噪声模型及其局部统计特性。在此基础上,提出了一种先基于小波变换进行斑点噪声抑制,再基于Radon变换进行航迹检测的方法。对数据处理的结果表明,该方法较直接对SAR图像应用Radon变换能更有效、准确地检测到SAR图像中的舰船航迹。     

基于二维小波变换和独立分量分析的SAR图像去噪方法

该文给出了一种基于离散小波变换和独立分量分析的SAR图像斑点噪声抑制方法。首先利用小波变换对图像进行分解,然后将分解出的各部分子图像分别进行独立分量分析,提取出相应的独立源,去除噪声分量,最后依次进行ICA重构和小波重构。该文还同时比较了采用不同小波基函数时斑点噪声的抑制效果,研究了它们对斑点抑制的影响。对MSTAR实测SAR图像的实验结果表明该方法能够有效地抑制图像中的斑点噪声,且在性能上优于ICA和Lee滤波方法。     

利用SAR-FAST角点检测的合成孔径雷达图像配准方法

合成雷达孔径图像配准作为变化检测和图像信息融合的基础,对多时相SAR图像的解译具有重要作用。该文提出一种基于SAR-FAST角点检测的图像配准方法。首先,选用迭代引导平滑算法抑制斑点噪声对角点检测的影响;然后,以检测点为圆心,选择合适的检测半径,在圆周上选取检测窗口,统计与检测点不相似的窗口数量,判断检测点是否为角点;最后,对候选角点进行分析,根据其强度分布特点进一步剔除误检点。实验结果表明,SAR-FAST可以检测到足够数量且稳定性和重复性好的角点,应用于图像配准,也能获得较好的配准效果。