基于高分影像和ASIFT算法的滑坡位移场监测方法

针对利用高分遥感影像和SIFT算法进行大变形滑坡位移场监测时存在的不足,引入了一种具备完全仿射不变性的图像特征匹配算法(ASIFT),对不同时相高分遥感影像进行特征点提取与匹配,并在抚顺西露天矿特大型滑坡的位移场监测中进行了应用.结果表明,与SIFT算法相比,ASIFT算法弥补了特征提取算法在仿射不变性上的不足,增加了特征匹配点,提高了滑坡空间位移矢量场标定精度,且自动化程度高、成本低,非常适合于特大型滑坡的大变形位移场监测.     

一种PSO与互信息的多视角遥感图像配准算法

针对具有视角差异的无人机低空航拍遥感图像配准存在的误匹配、低效率等问题,提出了一种基于粒子群优化和互信息融合的配准优化算法.该算法通过对图像的变换参数的仿射采样来模拟建筑物在多视角遥感图像中的变形.在此基础上,将图像配准问题转换为仿射变换的优化问题,以粒子群为工具,研究了配准参数的搜索空间和适应度函数的合理设定.对4对无人机低空航拍遥感图像对进行了实验.结果表明:提出的算法能够实现具有较大视角变化的同时相遥感图像的配准,且比穷举互信息搜索法速度更快,比单纯型法的精度更高,有效地提高了算法对视角变化的鲁棒性.     

基于AOI检测系统的图像拼接技术

针对自动光学检测(AOI)在电路板元器件检测中对图像拼接的实时性要求比较高的特点,提出了简化的仿射变换模型的快速图像拼接算法.该算法利用图像特征在尺度空间具有平移、旋转和仿射不变性,借助AOI系统高精度步进电机的控制快速找到最佳匹配点,建立图像的匹配关系.实验证明,该算法简单、快速、精度高,具有场景无关性、噪音容忍度高等优点,在AOI检测中具有很强的实用性.     

基于改进ASIFT算法的遥感图像匹配

ASIFT算法是一种具备完全的仿射和尺度不变性的特征提取算法.但其存在一定的不足,如计算量大、匹配效率低、易出现重复特征等.针对这些不足,本文提出了一种改进的算法.该算法首先对多仿射造成的畸变图像进行模拟获得模拟图像,然后对模拟图像构建高斯阶梯(Zoser)图像金字塔,由24邻域极值点构成特征点,并确定特征点的尺度和方向,最后利用RANSAC算法剔除误匹配特征点对.通过对遥感图像匹配实验证明该算法效率较高,并能够适用于实时性要求较高的系统.     

基于约束逼近投影变换的全景图像拼接方法

全景图像拼接算法是遥感信息处理、图像处理等领域的研究热点.基于逼近投影变换的算法对低空遥感图像拼接有较好的效果,但对于远离参考图像的矩形块会出现较大的畸变并且拼接缝周边会出现大量的形变、鬼影等现象.为此,在逼近投影变换的基础上,提出一种基于光束平差与投影变换相结合的图像拼接策略,目的是通过约束变换总误差来减少畸变现象.针对低空航拍图像的实验结果表明,与传统拼接算法相比,新方法减少了图像中的鬼影和模糊,且避免了建筑物、道路等地物的畸变现象.     

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,然后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叠区域重影,提高了图像拼接目视效果。通过主观评价(CCIR500-1的主观评价标准)与客观评价(PSNR评价和SSIM评价)相结合的方式对图像配准及拼接质量进行评价。实验结果表明：该方法能够有效提高图像配准精度,消除图像拼接重叠区域的重影,相比于当前主要算法,该算法配准精度更高,图像拼接目视效果更好,能有效地应用到倾斜图像拼接领域。     

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。     

基于改进SIFT算法的无人机遥感影像快速拼接

近几十年来,无人机遥感在地球观测领域发展十分迅速,然而,无人机影像快速拼接是阻碍其应用的难题.针对无人机遥感影像的特点与SIFT(scale invariant feature transform)拼接算法的缺点,该文提出了一种基于随机抽样一致性算法RANSAC(random sample consensus)和最小二乘匹配改进的SIFT影像拼接算法.首先采用随机采样法RANSAC进行粗略匹配数据的提纯,剔除伪特征点对,以减少特征点数量,降低时耗;然后再以最小二乘匹配进行更加精确的匹配,最终实现了无人机影像的自动拼接.实验结果表明：基于RANSAC和最小二乘匹配改进的SIFT拼接算法的平均正确匹配率为92.8%,拼接精度由1个像元提高到0.1个像元,同时拼接运算效率也得到了较大的提升.经改进的SIFT拼接算法在海量特征数据库中可以进行快速、准确的匹配、甚至可以达到实时的要求,具有更强的鲁棒性,可以满足低空遥感影像的相对定向高度自动化的需要,应用前景广阔.     

基于ASIFT的医学图像配准算法

对ASIFT算法的原理进行了分析,针对医学图像配准鲁棒性强、准确性高和低耗时率的要求,设计出基于ASIFT的医学图像配准算法。该算法首先通过ASIFT算法提取图像特征点,接着用欧式距离筛选出匹配的特征点,最后实现参考图像与浮动图像之间的配准。该算法较好地解决了其他同类型算法中存在的提取的特征点数量少、特征点匹配的精确度不高、不能对扭曲变形的仿射图像配准等问题。实验结果表明,该算法不仅提高了配准的精确度和准确性,也提高了配准的稳定性和可靠性。     

基于Shearlet变换的单波段遥感图像拼接技术研究

为了实现遥感图像的拼接,利用加速鲁棒性特征(speeded up robust features,SURF)算法来提取特征点进行粗匹配,并采用RANSAC算法减少特征点的误匹配,再估计出图像间的投影矩阵,特别是在进行图像融合过程中,提出采用能够充分地反应图像细节信息的Shearlet算法,并利用客观评价准则和基于小波变换得到的融合图像进行比较。实验证明,提出的算法充分利用了单波段遥感图像的全局信息,得到的拼接图像细节信息更加丰富,能够准确地实现遥感图像的拼接。     

一种多传感器遥感图像的配准方法

提出了一种对多传感器遥感图像进行配准的新方法，应用数学形态学的方法提取源图像的结构特征，并在此基础上选择图像相关配准点，利用仿射变换作为变换模型，根据变换参数将输入图像与参数图像进行配准，实验结果表明，此算法可以有效地解决成像差异较大的遥感图像间的配准问题，具有较高的使用价值。     

基于卷积神经网络的卫星遥感图像拼接

针对传统算法不适用于外观发生较大变化的图像拼接问题, 提出一种基于卷积神经网络的遥感图像拼接方法, 通过深度学习使模型实现对遥感图像的配准和拼接. 通过两次实验将该算法与传统算法进行对比. 首先, 以欧氏距离作为评价指标, 分别通过两种算法在不同图像数据集上进行统计, 对它们的图像配准能力进行评估. 其次, 在真实的遥感图像拼接应用场景下对比两种算法实现的遥感图像拼接效果. 实验结果表明, 卷积神经网络模型对外观发生较大形变的图像具有更好的配准能力, 因此对于外观产生较大变化的遥感图像, 可采用该算法代替传统算法实现图像拼接, 得到更精确的全景图像.     

基于尺度聚类仿射过滤的图像拼接算法

利用图像的SIFT特征点的位置和尺度组合成数据向量,通过对不同尺度特征点进行聚类分析得到具有较好稳定性的全局仿射变换.通过该变换对匹配特征点进行一致性过滤,并对图像拼接过程中出现的问题,构建了一种基于网格覆盖的拼接算法提高拼接效果和稳定性.通过实验对算法进行测试,在实验过程中,为度量过滤结果稳定性和边缘拼接效果,构建了相应的视觉和定量评价指标来对比算法性能.实验结果表明,提出的算法在图像拼接过程中具有较好的稳定性和拼接效果,具有较好的实用价值.     

一种基于仿射变换的SIFT误匹配剔除方法

针对基于尺度不变特征转换(scale invariant feature transform,SIFT)在配准过程中存在大量误匹配的问题,提出一种基于仿射变换的误匹配剔除方法.该方法首先根据SIFT算法粗匹配后得到的初始匹配点对,利用最小二乘法求解仿射变换的系数,然后通过不断迭代去除均方根误差较大点对的匹配关系.以长汀县不同时相的TM影像配准为案例的实验结果表明,所提出的方法简明高效、配准精度优于目前被广泛使用的RANSAC误匹配对剔除方法.