一种快速景象匹配方法的研究

将变阈值SSDA算法、遗传算法及分层搜索三者结合起来用于景象匹配中，从而既保留了SSDA算法的强抗干扰能力及其对匹配景象几何畸变有较好的鲁棒性，又进一步改善了SSDA算法的匹配速度，使景象匹配具有较高的实时性。     

基于空间关系约束的雷达景象匹配算法研究

通过改变雷达景象匹配策略,根据预定的选择方法,从参考图中截取多子区图像作为模板,在实时图上进行多子区相关匹配,并利用各子区间的空间关系约束对匹配结果进行综合及可信度判断,实验结果表明,该方法可有效提高相关匹配方法的性能,并能提供可靠的匹配置信度判断,     

利用计算机自动识别和匹配标靶校正摄影镜头畸变

给出了一套通过近景摄影来进行摄影镜头畸变校正的完整方法,它包括准备标靶并摄影、计算机自动识别和匹配标靶标志点、运用最小二乘法解镜头畸变校正系数等步骤,详细讨论了自动识别和匹配配标靶算法的各个步骤,包括预处理,二值化,图像分割、细化,线条检测,标志点判别,重建标靶网格和标靶匹配等,在这些等法的基础上,实现了一个完整的系统,通过实例证明了这套方法的正确性和有效性。     

干扰条件下的景象匹配模型分析

在景象匹配系统中，实时图由于受到噪声和畸变等因素的影响，经常无法有效、准确地找到其实时匹配位置。建立了实时图的受干扰模型，得出了信噪比和相关值之间的定量关系式；然后通过分析实时图的畸变模型，得出了可匹配条件下，实时图畸变方差的上限值。这些研究工作，对于分析受干扰实时图对景象匹配的影响，具有重要意义。     

一种鱼眼镜头畸变校正算法的FPGA实现

鱼眼镜头具有较大视场优势的同时,也会引入大量畸变.现有校正方法基本上都是采用PC为实现平台,虽然能取得很好的校正效果,但是实时性很差.在实时性要求稍高的场合,就很难满足实际需求.鉴于问题本身的比较复杂,算法的时间复杂度较高,单纯寻求简单的算法不太可行.本文依据球面模型校正技术,基于FPGA架构来实现鱼眼镜头的畸变校正,大大降低了校正所花费的时间,提高了校正的实时性,并取得了较好的校正效果.     

基于控制点鲁棒提取的视觉成像畸变校正方法

基于控制点的摄像机视觉成像畸变校正过程中,控制点自动提取困难且误差较大,因此难以实现动态图像的在线准确校正.针对目前控制点提取校正方法的局限性,提出了基于鲁棒性好的控制点匹配提取校正方法.该方法在实现控制点的自动、精确、鲁棒提取的基础上,建立畸变图像与原始图像的最优次数多项式映射模型,并结合双线性插值运算对图像进行校正.该校正算法应用结果表明:该方法在图像识别系统中实现了快速、精确的图像畸变校正,校正误差为0.037像素.     

景象匹配相似性测度准则研究

对基于灰度的互信息、归一化积相关、序贯相似性检测和基于特征的点重复率、改进的Hausdorff距离以及AB匹配等几种典型的相似性测度方法进行了研究,探讨了这些方法在2种不同传感器、不同空间分辨率和不同季节拍摄的遥感景象匹配中的匹配成功率和匹配效率.试验表明,对于各种不同的地表景观,互信息、特征点重复率和改进的Hausdorff距离方法的匹配性能均好于归一化积相关以及序贯相似性检测算法,尤其当景象存在明显的灰度反转时,前者的匹配性能明显优于后者.对相似性测度准则的分析比较研究,有助于在实际应用中选择最合适的相似性测度匹配方法.     

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.     

一种新的景象匹配的度量方法

介绍一种新的景象匹配的度量测度：不变线矩。并给出了证明。不变线矩的计算只涉及到线上的象素点，其运算量比面矩要小。该测度可用于实际景像匹配的研究。     

基于非下采样Contourlet变换的无人机景象匹配算法

卫星导航作为无人机重要的导航方式常因受到干扰而不可用,针对此问题,提出一种同样可辅助惯性设备进行导航的景象匹配算法。首先采用非下采样Contourlet变换(NSCT)对基准图和实测图进行多层级分解,以获得不同分辨和方向的稀疏表示图像,然后以基于稳健统计量的Hausdorff距离(LTS-HD)作为相似性测度进行由粗到精的分级匹配。仿真结果表明,基于NSCT方法的图像匹配概率相对于小波分解提高了14%;景象匹配辅助惯导后,可有效抑制位置误差发散,误差被控制在30 m以内,可满足无人机中等精度导航要求。     

一种基于子图特征的快速图像配准算法

针对大面积图像配准鲁棒性和实时性差的问题,提出一种基于子图特征的快速图像配准算法. 提取对比度强、 结构清晰的子图,依次采用改进的Harris检测算法提取角点,4阶梯度向量对角点进行描述,欧氏距离进行特征向量相似性度量,并利用最小二乘法进行变换参数估计,采用双线性插值法重建待配准图像. 实验结果表明,子图法不但比大图法的配准精度高,配准速度快,而且这种思想可以推广到FMT和MI配准法等其他配准算法.      

基于对比度Harris的快速鲁棒图像配准算法

为进一步提高配准算法的鲁棒性、速度及自适应程度,提出了一种基于对比度Harris的快速鲁棒图像配准算法.依据中心像素与其邻域像素灰度值差异计算分块图像对比度,自适应地确定其角点检测的阈值,并通过灰度相似性剔除伪角点;在构建的尺度空间中检测角点,解决了Harris算法需凭经验手动设定阈值,所提取的角点分布不均匀,对尺度敏感且含有伪角点的问题;采用斜率和距离约束剔除粗匹配后的部分误配准点对,再通过随机抽样一致性(random sample consensus, RANSAC)进行精配准.实验结果表明,与4种同类配准算法相比,所提出的配准算法对于JPEG压缩、模糊、视角、光照及尺度变化图像都具有更好的鲁棒性,配准正确率更高,自适应性更强,且配准时间大幅减少.     

利用空间序列描述子的快速准确的图像配准算法

针对基于局部结构特征的图像配准算法对特征描述不够精确、外点剔除过程运算复杂度高的问题,提出了一种利用空间序列描述子的快速准确的图像配准算法。算法定义了一种基于空间序列的特征点描述子,通过定义特征点间的连接权值和排列顺序构成点的特征来描述,融合了图像局部结构和全局信息;通过对随机采样一致性检验的改进,采用投票策略和随机采样一致性检测的方法,解决外点剔除问题;利用空间序列描述子进行图像配准,通过配准和外点剔除交替迭代进一步提高配准精度。定量分析与实验结果表明:与传统的特征点匹配算法相比,该算法具有结构简单、易于实现的特点,具有配准精度高和计算时间少的优点,具有较高的复现率和准确率。     

一种快速图像定位方法在赛艇训练中的应用研究

在人体点棍图模型的基础上,对赛艇运动图像的技术动作进行了一种自动解析方法的研究.在序贯相似检测算法(SSDA)和线性矩模型的基础上,结合一种解析方法(AA),实现了解析邻域搜索算法(ANSA)对赛艇运动图像的快速解析,分析了人体关节点的有关运动学参数,为赛艇运动员的优化训练提供了依据.     

基于相干点漂移的图像配准算法

为解决图像配准问题,结合点集GMM建模思想和相干点漂移思想的影响,设计了一种新的点集配准目标函数。首先对特征点集进行归一化处理,然后利用似然函数梯度下降求解配准参数,同时剔除不满足匹配要求的溢出点,利用实际图像序列对算法进行了验证,结果表明该方法具有良好的性能。     

一种基于RANSAC的柱面图像配准算法

提出了一种基于RANSAC的柱面图像配准算法.首先采用NCC算法对检测出来的Harris角点进行粗匹配,然后采用两次改进的RANSAC算法删除误配,提高正确匹配角点的数量,最后对仿射变换模型参数进行Levenberg-Marquardt非线性优化以进一步降低图像的配准误差.实验结果表明:通过一次改进RANSAC去错配后角点有效匹配率达到约99.2%,通过二次改进RANSAC去错配后角点有效匹配率达到约99.6%,与现有算法相比,在同等条件下获得了更高的匹配有效率.     

基于形状匹配的快速图像配准

为了发挥基于特征的图像配准方法和基于像素的配准方法的优点,提出了一种将特征匹配和最大互信息法相结合的配准方案：先提取参考图像和浮动图像中的目标形状进行匹配,利用匹配结果求出互信息搜索算法的初始值再进行搜索．实验表明,该方法计算量小、速度快且精度高,可避免参数搜索陷于局部极值,有效地提高了配准的速度和精度．     

A Fast Algorithm for Automated Image Mosaicing

This paper presents a fast image mosaic algorithm based on the characteristic of the edge grads. Unlike some previous algorithms, which require pure horizontal camera panning, this algorithm doesn't require constraints on how the imagc is taken. The algorithm can determine the matching regions of the two adjacent images by finding out the feature points and can piece up images both horizontally and vertically. Experimental results show that this algorithm is effective.     

一种用于加快图像矢量量化的算法

提出了一种应用于正交矢量空间,加快图像矢量化的新算法。该算法图像信号在正交矢量空间中的能量集中性,有效地减小了码书的搜索范围,加快了矢量量化速度。计算机模拟结果表明,在相同的技术指标下,与其他一些方法相比,该算法有效地减少矢量量化的编码时间。     

一种改进的雾化图像快速复原算法

基于暗通道理论,提出一种改进的单幅图像去雾算法,对雾化图像快速去雾.改进算法采用自适应中值滤波与双边滤波相结合的方法,计算边缘细致清晰的暗通道,根据雾天成像的物理模型估算透射图.与传统算法相比,估算出的透射图细致清晰,无需优化,克服了传统算法用大量时间优化透射图的缺点,大幅降低了算法的复杂度.试验结果表明,该算法可以实现对单幅图像的高质量快速去雾.