基于NCC的存在旋转的图像匹配方法

图像匹配在导航制导、医学等领域具有十分重要的意义。由于实时图和参考图拍摄的时间不一样,容易存在旋转等现象,给图像的匹配带来很大难度。传统的归一化互相关(NCC)匹配算法是一种简单有效的匹配算法,但不适合存在旋转这种情况。在NCC匹配方法的基础上,利用参考图的多个角度的旋转达到匹配的目的,从而找出准确的匹配位置,并利用所得控制点和坐标转换模型找出参考图与实时图之间的相对位置关系,包括旋转角度与相对位移。仿真实验表明:此方法可较好地解决存在旋转的图像匹配问题。     

基于MMI的存在旋转的异类图匹配方法

为了解决存在旋转的异类图匹配问题,在互信息（MMI,Maximum of Mutual Information）匹配方法的基础上,利用穷举法在参考图中找出实时图的对应匹配位置,并作为控制点,利用模型以及最小二乘方法找出两幅图像的对应关系。利用参考图的旋转变换较好地解决了存在旋转的异类图匹配问题;把控制点理论应用于灰度匹配得到的匹配点;把景象匹配的新成果（MMI）用于解决旋转异类图匹配。仿真实验表明此方法可较好地解决存在旋转的异类图匹配问题。     

异类图匹配方法研究

异类图(不同传感器所成的图像)的匹配具有重要性和挑战性,与传统的匹配相比有很大不同。从可见光、红外以及雷达的成像机理出发,对异类图匹配的方法进行了分析和总结,对其适应性和局限性进行了归纳,提出了异类图匹配难点和研究方向,对异类图的匹配研究具有一定的指导和借鉴意义。     

基于NCC的快速匹配算法

景象匹配在地形辅助导航中具有十分重要的地位,归一化互相关(NCC)技术是一种相对抗噪声能力强、匹配准确的匹配算法,因此,在导航制导中广泛应用。但由于其运算量比较大,对于要求实时匹配的地形辅助导航系统来说,其运算速度需要进一步提高。在NCC方法的基础上,把卷积用于景象匹配,大大简化并提高了NCC的匹配速度。仿真实验证明了此方法的快速性和有效性。     

基于圆形窗和HNCC的针对旋转图像的匹配方法

在基于区域的匹配方法中,匹配窗口一般是方形或长方形,如果存在变形,如旋转等,匹配将变得十分困难。提出了一种基于圆形窗和HNCC的匹配方法,首先把实时图分成几个方形窗口,以方形窗的内切圆作为匹配窗口,利用提出的HNCC方法在参考图中找出这些小窗口对应的控制点,并进行一致性检查去除误匹配点。根据坐标的转换模型和最小二乘方法,求出参考图与实时图的对应坐标关系。与现有的基于特征的匹配方法相比,此方法很容易得到控制点而不需要图像中有明显的特征,同时此方法简单、有效、容易理解。仿真试验证明了此方法的有效性。