基于多模态特征的光鄄SAR 图像融合配准算法

针对可见光和合成孔径雷达(SAR: Synthetic Aperture Radar)图像融合问题, 在图像预处理基础上, 从像素级特征、纹理级特征及边缘轮廓特征等多模态入手, 优化现有同源图像的配准融合算法。利用改进的SURF(Speeded Up Robust Features)算子、纹理分析及轮廓提取算法, 获取待融合图像的多模态和多尺度特征。通过模糊尺度标准化, 使异源图像特征对能更好地适应特征间的差异性, 从而能进行相似性的比较, 结合模糊相关系数法, 确保配准融合的精度, 实现光鄄SAR 图像信息的有效融合。与传统配准融合方法进行比较的实验结果表明, 该算法可提高光鄄SAR 配准的精度和适应性, 使配准融合的平均准确率达到87. 7%, 可满足较高精度的配准融合需求。     

基于像素空间相关度的微光双谱图像实时配准

针对目前不同光谱波段图像配准算法复杂、精度低和实时性差的问题,该文提出了基于像素空间相关度的双通道图像融合效果评价方法,将该指标用作实时图像配准的控制参数,在基于DM642的视频图像实时处理仿真平台上,对微光双谱图像进行了实时配准.实验结果表明:与常用的基于控制点、边缘等图像配准算法相比,该文提出的实时配准方法准确、有效,且不受图像灰度变化、噪声及不同微光成像波段成像器的光谱响应特征的影响.     

结合图像信息和几何关系的配准算法

对图像配准中的特征点检测方法和描述方法进行了研究,提出了一种快速准确的图像配准算法.使用尺度空间理论进行特征点的检测,通过两种不同的特征点描述子对特征点进行描述:一种是基于图像信息的描述子,该描述子使用尺度空间理论上的尺度不变Harris算子的自相关矩阵来描述特征点;第二种是基于空间上的几何关系的描述子,提出了一种融合局部结构特征和全局信息的描述子.在图像配准的目标函数里,将特征点匹配矩阵和图像变换矩阵分解,分别使用两种不同的描述子对二者进行迭代求解.该算法结合了两种特征点描述方法的优点,实验结果表明该方法快速、准确,具有配准精度高和计算时间短的优点.     

面向极化SAR图像配准的极化特征

不同波段的极化合成孔径雷达(SAR)图像间的配准,是多波段极化SAR数据融合中的一个重要问题。该文从地物的极化散射机理出发,提出了一种适用于尺度不变特征变换(SIFT)配准算法的极化特征。该特征包含了地物目标主要散射成分的信息,并反映了其他弱散射成分的强度分布,可在不同波段极化SAR图像中保持稳定。实验结果表明:与使用散射总功率(Span)实现多波段极化SAR图像配准的方法相比,该特征在不同波段下的差异较小;使用SIFT算法配准后,该特征图像可得到更多的关键点和正确配准点,且配准点的分布较分散,从而有效地提高了多波段极化SAR图像的配准性能。     

基于线形特征谱线的遥感目标图像旋转和缩放配准

提出了一种基于图像的线形特征谱线的遥感目标图像旋转和缩放参数配准方法.实验表明,与采用基于Fourier-Mellin变换的图像配准方法相比,该方法能够显著地提高遥感目标图像的旋转和缩放参数配准精度.     

基于混合蛙跳算法的SPECT-B超甲状腺图像配准

为了降低甲状腺肿瘤的误诊率和漏诊率,提出将甲状腺肿瘤的SPECT图像和B超图像进行多模异机融合,提供涵盖功能信息和结构信息的融合后图像,为手术规划和放射治疗提供依据.配准是融合的前提,针对2种成像模式的不同特点,采用阈值方法和图割方法提取轮廓并填充为二值图像,建立仿射变换模型对待配准图像进行变换,将混合蛙跳算法引入基于特征的配准过程中,将局部区域的二值图像的互信息量作为适应度函数以获取水平平移量、垂直平移量和旋转角度的全局最优解.实验表明,该算法具有参数少、配准精度高、鲁棒性强等特点,为2种模式图像的融合奠定了基础.     

基于NSST和FAST的图像配准方法

为了进一步提高图像的配准速度,提出一种基于非下采样Shearlet变换(nonsubsampled Shearlet transform,NSST)和加速分割检测特征(features from accelerated segment test,FAST)的图像配准方法.首先将参考图像和待配准图像分别通过非下采样Shearlet变换分解成高频和低频子带,对低频子带构建高斯金字塔并采用FAST算子检测图像特征点,利用加速鲁棒特征(speeded up robust features,SURF)向量描述子描述所检测的特征点并依据夹角余弦准则实现特征点的匹配.然后利用随机抽样一致(random sample consensus,RANSAC)算法剔除误匹配点对,实现图像配准.大量实验结果表明,与尺度不变特征变换(scale invariant feature transform,SIFT)算法、SURF算法、结合Shearlet和SURF的算法、改进的SURF算法相比,所提出的方法在保证一定配准精度的前提下,配准的速度大大加快.     

基于边缘检测和最大互信息的医学图像配准算法

在临床上,使用多种成像技术并适当地将其加以融合,可为临床诊断和手术治疗提供更加全面准确的信息.而图像配准是融合技术中需要先期解决的问题,也是融合的关键部分.本文提出了一种基于DSP的医学图像配准问题的研究与实现的方案.该方案首先采用TI公司的高性能多媒体数字信号处理器DM642获取实时医学图像,再用配准算法验证其获取的实时医学图像配准的可行性.并采取了基于轮廓提取和最大互信息的方法进行图像配准,克服了互信息单一的利用图像灰度信息的局限性,将边缘检测与互信息相结合,较准确地完成图像配准任务.     

光学分子影像手术导航系统中图像融合算法研究

手术中肿瘤的精确定位一直是国际上的研究热点及挑战性问题.对光学分子影像手术导航系统中的图像融合算法进行了研究,对图像数据进行预处理后,利用梯度信息确定荧光图像兴趣点,缩小配准点的搜索区域.配准过程采用穷尽搜索策略,以平均绝对差(MAD)、均方差(MSD)和归一化积相关(NPROD)作为相似性度量,并利用域法修正的方法对兴趣点坐标进行修正,避免了因兴趣点过度偏离图像中心而导致配准失败.该算法将32组图像数据的平均配准时间从原始算法的539.384 s缩短到43.200 6 s(MAD),46.685 3 s(MSD)及85.978 6 s(NPROD).采用这3种相似性度量算法的融合效果均优于原始算法.     

多项式展开的快速扩散张量图像配准

提出一种基于多项式展开的扩散张量图像快速配准方法.采用拉普拉斯算子提取经图像增强处理的各向异性测度图像的边缘特征点,给出一种图像变换模型,利用边缘特征点来定义图像的特征,并以此校正图像的方向.利用基于多项式展开的配准模型,对已经经过方向校正的各向异性测度图像进行全局像素点稠密配准.实验结果表明该方法有效地提高了配准效率和配准精度.     

基于区域特征的光学图像与SAR图像配准算法

图像配准是进行图像融合、变化检测等图像处理应用的前处理步骤,其配准效果将直接影响到后续图像处理工作的质量．针对光学图像与SAR图像成像特性差异,提出了一种基于区域特征的配准算法,通过实验结果证明了本算法的有效性．     

结合tetrolet与红外显著性特征提取的红外与可见光融合

针对红外与可见光图像融合过程中红外热目标不突出、纹理及边缘细节易缺失等问题,提出一种结合tetrolet变换域与红外显著目标特征提取的融合方法。首先,在SURF框架内构建基于HOG的特征点描述符实现红外与可见光图像的精确匹配;其次,基于贝塞尔面结合背景及目标进行自适应抑制完成红外目标显著性特征提取;接着,将处理后的红外与可见光图像通过tetrolet多尺度变换分解为低频和高频分量;然后,利用基于局部能量和相对亮度自适应规则对低频分量进行融合,对高频分量采用基于局部空间频率自适应融合规则;最后,将融合的低频分量与高频分量通过tetrolet逆变换,以获得最终的融合结果。实验结果表明,本文算法对不同场景下的红外与可见光图像的融合效果不但主观上具有显著的目标特征,同时背景纹理和边缘细节清晰,整体对比度适宜,运行时间较其它算法得到了明显提升,并且在客观评价指标上也取得了较好的效果。     

基于小面元配准的倾斜遥感图像拼接

针对倾斜遥感图像拼接中存在配准精度不高,重叠区域出现重影的问题,提出了利用三角网进行小面元配准及加权融合的拼接方法.首先,求解全局单应性矩阵进行图像预对齐,并利用转换矩阵提取图像重叠区域;其次,利用特征匹配对构建重叠区域Delaunay三角网并对相应三角网逐个进行仿射变换实现精确配准;最后,利用渐出渐入式融合消除图像重...     

基于面特征和SIFT特征的LiDAR点云与航空影像配准

针对LiDAR数据与航空影像融合中的配准问题,提出一种将面特征与点特征相结合的配准方法,首先由LiDAR点云生成深度影像,对深度影像和航空影像提取面特征,在此基础上采用SIFT算子提取点特征,完成LiDAR点云与航空影像的配准。文中方法采取了由面特征到SIFT特征的配准策略,减少了面特征配准的数据量和SIFT算法的计算量。从ISPRS提供的数据集中选取了3组数据进行实验,实验结果表明该方法能有效减少SIFT算子的特征描述符的数量,减少寻找正确匹配点的时间,在保证配准精度的情况下提高配准的效率,适用于城市地区等包含大量面特征地区的LiDAR点云与航空影像配准。     

图像自动配准初始参数确定

为了实现图像自动配准，需要确定初始变换参数，为此提出了图像特征线和图像特征圆的概念。以仿射变换作为图像配准变换模型，由Harris角点检测法确定图像特征点，由图像特征点求取图像特征线和图像特征圆，根据该特征线和特征圆洋细推导了图像自动配准初始参数的确定算法。根据以上算法实现了图像自动配准，证明了该算法的有效性。     

一种准自动多传感器图像配准方法

针对现有多传感器自动配准方法存在的应用局限性，提出了一种人机交互式粗—精结合的准自动配准方法．先选取少量控制点进行粗匹配，在此基础上利用整体图像信息进行精匹配．该方法将基于特征和基于区域的配准方法进行了有效结合，从而保证了配准的精度和效率，取得了令人满意的效果．此方法可以作为现有的自动配准方法的补充．     

一种改进的遥感图像配准方法

在分析当前主要的图像配准方法的基础上, 提出一种改进的基于点特征的遥感图像配准方法: 首先对参考图像进行分块, 每块提取一定数量的特征点, 以确保各块图像特征点分布均匀; 根据已知的同名点对, 拟合变换方程, 将待配准点代入变换方程得到粗匹配点坐标, 再以粗匹配点为中心在一个较小的范围内搜索, 根据相似性测进行精配准, 确定正确的同名点位置, 在此基础上实现整体遥感图像配准。为了验证该方法的有效性, 针对变大和传感器位移较大的光学遥感图像设计了仿真实验。实验结果表明, 改进方法能很好地解决光学遥感图像之间的配准问题, 降低特征点提取和同名点匹配的时间复杂度。