基于小波变换的模板匹配方法研究

在研究经典模板匹配方法基础上,提出并使用基于小波变换的模板匹配方法,进行同类传感器图像的配准,通过实验结果分析可以看出,该方法配准精度较高,能对图像进行有效的配准．     

多传感器遥感图像配准方法的研究

根据多传感器遥感图像的成像特点,需要对获得的遥感图像进行配准融合后才能获得所需要的信息.傅立叶变换应用在多传感器遥感图像配准中可以达到预期的配准效果,能够分析出所需要的数据信息.     

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。     

基于结构特征和稀疏表示的多模态遥感图像配准研究

<正>我校计算机与信息技术学院樊建伟博士2020年获批国家自然科学基金青年项目:基于结构特征和稀疏表示的多模态遥感图像配准研究.项目批准号:62002307.随着对地观测平台和多传感器的不断应用,多模态遥感数据日益丰富,如合成孔径雷达(SAR)图像、可见光图像、红外图像等.不同模态图像间存在着一定的差异性和互补性.因此,如何实现多模态遥感图像间的融合,以充分发挥不同模态遥感图像的优势,是值得研究的问题.在此背景下,开展多模态遥感图像配准算法的研究对于推动高分辨率对地观测系统的发展,具有重要的研究价值和科学意义,符合国家中长期科技发展战略需求.然而,由于不同传感器的成像机理不同,所获取图像的时间、角度等也存在差异,导致在实际应用中传统配准方法很难提取多模态遥感图像的共有特征,造成特征匹配异常困难.     

基于小波域改进SURF的遥感图像配准算法

为了进一步加快遥感图像配准速度,同时使其配准精度有所提高,提出了一种基于小波域改进加速鲁棒特征(speeded up robust features,SURF)的遥感图像配准算法.首先采用小波变换将基准图像和待配准图像分别分解获得其低频和高频分量;然后对低频分量提出改进SURF以得到粗配准点对:采用主成分分析(principal component analysis,PCA)对描述子降维,依据双向配准准则实现特征点的粗配准;接着利用两次距离阈值不同的随机抽样一致(random sample consensus,RANSAC)算法分级筛选出精配准点对;最后运用最小二乘法拟合几何变换参数完成配准.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、多尺度配准小波域SURF算法、基于NSCT(non-subsampled contourlet transform)和SURF的算法相比,本文算法不仅配准速度大大加快,同时配准精度也得到提高.     

TIN图像配准中的同名特征点的可靠性提高

图像配准是对多时相、多传感器或多角度的同一场景的两幅或者多幅图像进行匹配处理,使得同名点在相同的坐标系中具有相同的空间位置.图像配准是评价两幅或多幅影像的相似性,以确定同名点的过程.要把对同一对象的不同波段、不同时间、不同分辨率或不同传感器的遥感影像进行融合或识别其变化,就必须首先进行影像配准.图像配准被广泛应用于遥感图像、医学影像、三维重建、机器视觉等诸多领域中.本论述系统地介绍了TIN图像配准的基本缺陷,接着详细地论述TIN优化方法,在此基础上提出了基于TIN优化的图像配准步骤,同名特征点的可靠性得到提高.     

多传感器遥感图像配准方法研究

目的对来自多传感器的同质或异质遥感图像进行自动配准。方法对传统的相关系数相似性量度进行深入分析,通过对其推广,提出一种也适用于异质遥感图像相似性度量的基于联合概率的方法,并通过具体的图像进行实验验证。结果利用基于联合概率的相似性度量方法分别实现了同质图像间、异质图像间的配准。结论利用基于联合概率的相似性度量方法可以很好地对多传感器异质图像进行自动配准,并且自动寻找同名点的精度,使其可达到子像素级。     

基于平行线型对数差值模板的显微图像配准

提出了平行线型对数差值模板和基于该模板的显微图像配准方法.平行线型对数差值模板由图像空间中2条平行线段的像素间灰度变化信息组成.基于此模板的显微图像配准方法用灰度值对数差值函数来评价2像素间的灰度变化,在该函数引导下自动创建模板并实现图像配准.该方法具有简单易行、计算量小、配准速度快等优点,适用于配准显微图像.实验结果证明了该方法的正确性,能加快图像配准的速度.     

基于小波分解和最大互信息的图像配准方法研究

研究了基于最大互信息图像配准的理论和实现算法,提出了将小波分解与之相结合的算法,证明了该算法优于基于最大互信息的图像配准。通过实验数据比较可以得出,提出的基于小波分解和最大互信息的图像配准的算法可以有效地提高配准的速度和具有较好的配准效果。     

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。     

一种基于快速傅里叶变换的分区域图像配准方法

为提高图像配准的速度,提出了一种基于快速傅里叶变换的分区域图像配准方法.在图像中选取一块小区域代替整体区域,根据对数-极坐标变换、傅里叶变换的特性确定图像间的比例和旋转变化,利用傅里叶的相位相关技术确定图像间的平移关系,从而求出图像的配准参数,最后利用这个配准参数对待配准图像进行全局配准.此方法改进了利用全图求取配准参数的过程,利用小区域变换得到配准参数,减少了运算量,提高了运算速度.     

改进的SIFT特征匹配算法

针对SIFT特征匹配算法在特征空间中进行历遍搜索,匹配速度慢的问题,提出一种金字塔层间匹配算法。首先,根据特征点所处金字塔层不同将特征点划分为不同的集合,其次,选择待配准图像金字塔中某一层集合,在基准图像金字塔中寻找相似层,并确定待配准图像金字塔与基准图像金字塔层之间的相似关系,最后,在相似层之间寻找匹配点。待配准图像中的选择层集合由金字塔底层到顶层,寻找相似层所用时间依次缩短。与原算法相比,该算法具有相同的旋转稳定性。将该算法与原算法分别应用实际图像配准中,结果表明:可见光图像配准中,匹配速度提高了3.2倍,正确匹配率提高了10.3％,红外图像配准中,匹配速度提高1.4倍,正确匹配率达到100％。     

一种改进的快速归一化互相关算法

根据模板和全局最优子图的特点及其相互关系给出2个判据,对归一化互相关算法进行了改进.首先计算模板自相关值,再利用快速傅里叶变换方法计算互相关矩阵,利用第1个判据大幅缩小可能解的范围,减少匹配时间,然后利用第2个判据生成一个规模更小的候选最优解集合,最后确定全局最优解.实验结果说明,改进的归一化互相关算法能加快匹配速度,且能有效地提高图像匹配的准确率.     

玻璃瓶凸性字符的快速投影模板匹配

由传统的模板匹配,提出了快速投影模板匹配的算法。该算法将二维图像进行水平投影处理后使匹配转化为一维数轴上的运算,在失测的情况下,通过二维模板匹配来进一步识别,从而在不影响匹配精度的前提下提高了匹配效率。试验表明,这种算法可以满足生产实践中对识别精度和速度的要求。     

基于压缩感知的图像检索方法研究

针对大尺寸图像的特征提取算法复杂度高、特征信息容易缺失的问题,利用压缩感知理论中关于少量测量值可以精确重构原始信号的特性,提出了一种基于压缩感知的图像检索方法。首先对图像进行小波变换、分块预处理;然后构造分块多项式确定性测量矩阵,并对分块图像进行压缩感知快速测量,得到少量的压缩测量值代表图像的特征;最后采用加权距离方法计算图像测量值特征的相似度,实现图像的精确检索。仿真结果表明,该方法在图像检索速度和查准率、查全率等指标上具有更高的性能,能应用于大量复杂图像的检索。     

基于细分小波与局部投影熵相结合的图像匹配算法

利用第二代小波-细分小波计算量小和其具有多分辨分析的特点,结合局部投影熵的优势,提出了一种基于细分小波与局部投影熵相结合的图像匹配算法．该算法首先利用立方B-样条细分小波对模板图像和实时图像进行多尺度分解;然后在粗尺度上利用局部投影熵进行匹配,确定细一层的候选匹配区域;重复这一过程,直到尺度为零时止,便得到最终匹配结果．通过仿真实验表明该算法可以有效地提高匹配速度,并具有一定抗噪能力和较高的匹配精度．     

基于小波和分形的遥感图像快速编码

在分析分形编码的匹配过程和小波变换系数分布特点的基础上,提出了一种卫星遥感图像的快速编码算法,即对分形编码的定义域块和值域块分别进行小波交换,并通过计算域块信息库来匹配值域块和定义域块。分别对长春地区的SPOTS影像和广州地区的,TM影像的试验表明,该算法在峰值信噪比下降极小的情况下显著地提高了图像编码速度,在多分辨率卫星遥感数据的可视化表达领域可望有较好的应用前景。     

基于复小波变换的图像镶嵌

提出了一种新的图像镶嵌算法,首先根据图像采样的几何约束和相关特性,求得图像序列的初始拼接区域.然后采用满足平移不变性的复数小波变换对相邻图像序列进行了多分辨率的匹配,在每一层分辨率下,均采用8参数的投影变换模型进行了图像的变换.该方法将图像的匹配和摄像机的标定统一在一起,采集方法简单,既能保证匹配的精度,又提高了运算的速度.实验结果表明,图像合成效果非常理想.     

基于模板匹配和光流法的图像配准方法

光流法是一种广泛应用的像素级非刚性图像配准方法。该方法对发生平移、旋转以及放缩变换的图像能够很好地配准,但是光流法在待配准图像比较大且初始位置远离目标位置时,配准速度及位置较差。文章提出了结合模板匹配和光流法的改进算法,首先通过模板匹配算法进行粗定位,再使用光流法进行精确定位。实验表明,该方法大大提高了原算法的配准能力。     

基于形状的遥感图像检索系统

研究了基于内容的遥感图像库的快速检索系统．系统采用基于形状全局特征与局部特征相结合的两步检索策略，由简单的全局特征来过滤掉大部分的非相关形状，利用矢量近似方法来对所属类别进行快速定位，缩小搜索空间；局部特征相似性是通过形状小波变换系数之间的距离直接计算的．仿真试验表明，该查询结构能够高效准确地对高分辨遥感图像和航片进行检索．