SAR图像与光学图像多子区鲁棒匹配算法

提出了一种新的低空机载合成孔径雷达(SAR)图像与卫星光学图像的多子区匹配算法.算法中,依据SAR图像噪声特性,提出了用于SAR图像边缘提取的基于小波包变换的改进断面检测法.匹配中将低空SAR图像分为多个子区,利用子区影像频谱直方图等特性参量判别其可匹配性,并用各子区位置分布关系约束匹配结果.匹配搜索策略为基于提升小波的金字塔分层搜索.用低空SAR图像与SPOT-5卫星光学基准图进行了实验,结果表明该方法的有效性.     

一种地面目标的相关跟踪方法

提出了一种用多子模板对目标进行相关跟踪的方法，该方法建立了综合多子模板相关结果，目标跟踪判断及自适应刷新模板等准则，较好地解决了相关如何判断目标锁定，部分遮挡，相似目标出现及模板的刷新等问题。     

一种地面目标的相关跟踪方法

提出了一种用多子模板对目标进行相关跟踪的方法，该方法建立了综合多子模板相关结果、目标跟踪判断及自适应刷新模板等准则，较好地解决了相关跟踪中如何判断目标锁定、部分遮挡、相似目标出现及模板的刷新等问题。     

基于支持向量机的景象匹配区选择方法

考虑景象匹配区选择结果与参考图像信息之间的联系与制约,提出了基于支持向量机的景象匹配区选择方法.首先合理选择基于灰度和基于特征的2级测度参数,准确有效地表示参考图图像信息;其次将多个测度参数归一化组成样本集的输入属性向量,并使用去均值归一化算法得到匹配结果作为样本集的输出;最后选择合适的核函数与最佳参数训练样本集数据,得到具有自动区分景象适配区与非景象匹配区能力的决策函数,并用其分类实现任意候选参考图的匹配区选择.实验结果表明该方法具有较大的适应性和抗干扰性,能够对复杂参考图的匹配区选择进行正确决策指导.     

层次景象匹配区选取准则

提出了由粗到细的层次景象匹配区选取准则,定义了稳定强度和广义最高峰尖锐度,从匹配区选取的策略上分析了匹配区的选取问题.首先选出信息量足够多的匹配区,再从中筛选出信息量足够强的匹配区,最后利用唯一性的判断,排除匹配区相关面多峰值的情况,选出最佳匹配区.通过这样的逐层筛选,实现了匹配区选取的逻辑性和合理性,可以满足景象匹配的要求.     

基于最小二乘支持向量机的三维地形匹配选择

采用互相关代替自相关的方法计算基准图子图的相关长度,引入子图均值标准化的方法计算基准图子图的地形熵,使得它们的计算值和基准图子图的匹配概率之间具有良好的单调性.以相关长度、地形熵和粗糙度作为反映基准图子图适配性的特征向量,采用最小二乘支持向量机作为分类工具,将基准图子图划分为适配的和非适配的两类,并由适配的基准图子图类构成地形匹配区.实验结果表明所提出的方法能够有效地规划出所需的三维地形匹配区.     

基于多尺度增量符号相关的图像匹配算法

将影像多尺度分解思想和增量符号相关方法相结合,提出了一种图像匹配算法.首先使用非线性的关键点滤波算子将参考图和待匹配图分解为不同尺度的子图;然后采用增量符号相关方法对影像进行二值化编码并进行相似性度量;最后通过由粗至精的逐层匹配得到最终的匹配结果.实验结果表明;在匹配区域存在一定灰度反差的条件下,该算法有效地解决了噪声干扰、光照差异大和阴影遮挡等条件影响下的匹配问题,同时大大的缩短搜索时间,提高了匹配定位速度.     

交叠非区配网络双调和方程协调有限元的构造及收敛性分析

考虑平面多角形区域Ω包含R^2上的双调和方程,基于单位分解技术,研究了交叠非匹配网格上双调和方程的协调有限元方法,给出了其整体协调有限元空间的构造,并对其有限元解的收敛性进行了分析证明。文中的结论对非交叠非匹配网格及多子域的情形也是有效的。     

用于精确定位的最佳匹配区选择分形法

图像中任意点局部邻域的分形维数越大,该领域图像数据的相关性越小,相关匹配搜索时定位该区域就越容易。由此提出了利用分形维数作为分离参数,在基准地图上选择最佳匹配区的方法。用相关法对选出的最匹配区验证表明,分形方法比传统的相关方法在选择最佳匹配区时,定位精度更高,计算更快。     

火星探测器着陆过程中图像匹配的性能研究

以火星探测器着陆过程中通过图像匹配估计位置参数为背景,针对探测器拍摄的实时图旋转以及尺度变化等对图像匹配算法的影响做一系列研究,寻找适当的旋转角度以及尺度大小来获得较高的匹配精度.以SURF算法为研究对象,结合RANSAC算法对误匹配点进行剔除,提纯匹配点,综合定义了正确率的概念,方便对匹配结果进行判断.实验结果表明,实时图旋转角度以及尺度大小和匹配的正确率呈一定的规律在变化,在应用到火星探测器着陆过程中实时图的选取时,相对于参考图选取适当旋转角度和尺度的实时图能在一定程度上提高图像匹配的准确率.     

基于DSPs的运动目标检测与匹配

建立了一个基于TMS320C6701的DSPs系统,实现复杂背景中单个运动目标的实时跟踪.同时给出在复杂背景下人物自适应跟踪的实验结果.在这基础上,结合运动目标检测技术和模板匹配法,讨论一个复杂背景下多运动目标自适应跟踪系统,同时也给出运动目标检测和模板匹配的实验性结果.     

基于OpenCV 的丝印机定位系统研究

现有OpenCV 模板匹配能实现丝印机的定位，但是模版图像不在搜索图中也能得到匹配结果，同时定位执行机构运用传统的直接传值方式运动会造成定位执行机构卡顿。为了解决上述2 个问题，提出了一种基于相似度的模板匹配方法。经验证该方法能解决模版图像不在搜索图中也能得到匹配结果的问题，实验结果表明，基于相似度的模版匹配方法对图片的相似度识别都在91%以上，平均用时低于250 ms，具有匹配稳定和快速的特点。同时还提出了一种速度匹配的运动方式，经验证该方法解决了定位执行机构运行卡顿的问题，实验结果表明，速度匹配的运动方式在250 次运行过程中没有出现一次卡顿现象。     

不同分辨率图像的角点匹配方法

针对不同分辨率图像的匹配问题,提出了一种利用高斯金字塔的一对多角点匹配方法.采用一种变形的特征描述算子(SIFT)对角点附近的图像区域进行特征提取,根据提取出的特征向量进行角点匹配,并提出一种简单有效的抽样一致性算法以剔除错误匹配点对,最后在一对多角点的匹配结果中选出最佳的匹配作为最终的角点匹配结果.实验结果表明,该算法能有效地克服分辨率的差异给匹配带来的困难,算法简单,可靠性好.     

用多基线立体视觉系统恢复稠密深度图像

为有效地减少错误匹配,提高匹配精度并恢复稠密深度图像。利用多基线立体视觉恢复景物深度数据的冗余性,使用简单条纹模式投影光源标记景物,很好地解决了弱纹理区域或无纹理区域的对应性问题。通过对图像进行避部规范化处理,在外极线、唯一性和连续性约束条件下,使用应用域知识和统计模型,建立准确的匹配关系,实现三维景物高精度恢复。所恢复景物的高精度稠密深度图像,在１．５～３．５ｍ的距离范围内,深度值偏差小于２ｍｍ     

基于区域直方图统计的灰度图像色彩传递方法

应用直方图统计法描述图像的区域纹理,提出基于区域直方图纹理描述的灰度图像色彩传递处理方法.为待彩色化处理的灰度图像选定适当的参考图像,并在去相关的对立色空间对两幅图像的亮度通道作线性变换.用直方图统计法描述的像素邻域纹理特征进行图像间的像素匹配,将匹配性最佳的参考图像像素的颜色值传递给相应灰度图像像素的颜色通道,将色彩传递结果图像转换回RGB空间显示.实验结果表明:该方法能够提高像素匹配的准确性,获得色彩自然感优于常规色彩传递方法的彩色化图像;该方法运算量较小,便于实际应用.     

基于空间原子特征匹配的多聚焦图像融合

针对多聚焦图像融合,提出一种新颖的基于空间原子特征匹配的融合算法,该算法利用匹配跟踪信号分解算法,有选择性地提取出各个输入源图像的高频成分,使得融合生成的目标图像具有最丰富的细节特征,且不会出现波纹及方块效应.实验结果表明,利用该算法所获得的融合图像能够保留输入源图像中大部分主要边缘特征,主观视觉效果与客观评价指标均优于传统的小波图像融合算法或空间频率法.     

基于ASIFT图像匹配算法的三维重建

提出了基于ASIFT图像匹配算法的三维重建算法。目前,基于图像序列的三维重建中,一般采用SIFT图像匹配算法。对于存在仿射变换的图像序列,ASIFT算法较SIFT算法能够获得更多精确的稀疏匹配点;基于ASIFT算法恢复的三维点云比基于SIFT算法恢复的三维点云更加稠密,从而能获得更好的三维重建结果。仿真实验表明,本文算法能获得较好的三维模型。     

基于相似度模型耦合角度制约规则的图像匹配算法

为了克服当前图像匹配方法主要通过测量距离的方法来实现图像匹配,忽略了图像间的相似度,导致算法存在错误匹配较多以及鲁棒性较差的问题。本文提出了基于相似度模型耦合角度制约规则的图像匹配算法。采用FAST检测方法对图像特征进行检测,快速获取鲁棒特征点,以改善算法的匹配正确率。随后,利用SURF特征描述机制,通过计算特征圆域内的Haar小波响应值,对特征点进行描述。引入结构相似度SSIM(structural similarity index measurement)模型,将其与欧氏距离模型相结合,构造相似度模型,从结构相似度与测量距离两方面出发,将特征点进行粗匹配。最后,利用特征点的余弦关系,求取特征点间角度,建立角度制约规则,对粗匹配结果完成优化。实验结果显示:与典型的匹配方法相比,该算法具有更好的匹配性能较好,在多种几何变换下仍具有理想的匹配精度。     

基于线特征的影像与矢量的匹配

为了保证影像线特征提取的结果与矢量数据的一致性,提出了基于对称小波断面检测法和基于最大类间方差(OTSU)分割的形态算子检测算法.对称小波断面检测法主要用于提取影像中地物的边缘线;基于OTSU分割的形态算子检测法主要用于提取影像中地物的中心线,为影像与矢量匹配提供基础.同时,针对地理信息系统(GIS)矢量数据极适合用线矩来描述的特点,研究了3个参数匹配的方法,这一方法中3个参数具有旋转不变性,能够得到可靠的匹配结果.