基于图像局部投影特征的目标匹配算法(英文)

鉴于传统的灰度相关匹配和基于边缘特征的匹配方法抗噪能力和抗几何失真能力较差,将图像熵和投影特征的概念结合引入到图像匹配中,定义了图像局部投影熵,并由此提出一种新颖的、基于局部投影熵差的图像匹配方法.由于局部投影熵反映的是图像的局部统计特征,因此基于局部投影熵差的图像匹配方法具有较好的抗几何失真能力.图像熵结合了投影特征后,提高了抗噪能力和在强光照条件下的匹配能力.结合采用分块、序贯检测及分层搜索等技术,进一步减少了计算量,实验结果表明这是一种简单而行之有效的图像匹配方法.     

鲁棒Hausdorff距离在SAR／惯性组合导航图像匹配中的应用研究

分析了适用于SAR景象匹配辅助导航系统的图像匹配算法的特点，提出了一种新型Hausdorff距离的鲁棒型图像匹配算法．首先分析了传统的Hausdorff距离算法的不足，然后引入了一种能有效消除高斯噪声影响的新算法．同时针对此算法图像匹配时全局搜索的不足，提出了扫描终止法技术，以有效解决图像匹配实时性的问题．针对高斯噪声的大小对图像匹配的影响进行了仿真实验．仿真结果表明，新图像匹配算法能大大提高合成孔径雷达图像的匹配精度和实时性，对组合导航系统的精度提高有重要的意义，是一种行之有效的方法．     

一种SAR图像与光学图像匹配算法研究

INS/SAR组合导航系统对SAR实时图像与光学参考图像的匹配算法提出了较高的实时性和准确性要求。针对以往直线匹配算法与角点匹配算法的缺陷,首先提取SAR实时图像与光学参考图像直线中的直线与角点特征,然后在干线对粗匹配的基础上利用精确的角点特征进行小参数变化下SAR图像与光学图像的精匹配。经实验验证,该方法实时性与匹配精度高,可较好的应用于INS/SAR组合导航系统的图像匹配中。     

一种用于螺纹桶内壁图像拼接的匹配方法

针对传统螺纹图像匹配方法误匹配率高、难以实现图像拼接的问题,提出了基于尺度不变特征变换(SIFT)改进的匹配算法。先将采集图片进行枕形失真校正,在此基础上构建图像尺度空间,并在标定重叠区域内搜索高斯差分(DoG)金字塔的SIFT特征点。利用快速最近邻逼近搜索函数库(FLANN)匹配特征点,结合坐标比较和随机抽样一致性算法(RANSAC)进一步剔除误匹配,最终匹配正确率达到99%以上。实验结果表明:基于标定区域内的特征提取及匹配约束条件可提高匹配速度和精度。相比传统匹配方法,本文匹配方法对相似性较高的螺纹图像匹配具有鲁棒性和优越性,适用于螺纹桶内壁图像的全景拼接。     

鲁棒Hausdorff距离在SAR/惯性组合导航图像匹配中的应用研究

分析了适用于SAR景象匹配辅助导航系统的图像匹配算法的特点 ,提出了一种新型Hausdorff距离的鲁棒型图像匹配算法 .首先分析了传统的Hausdorff距离算法的不足 ,然后引入了一种能有效消除高斯噪声影响的新算法 .同时针对此算法图像匹配时全局搜索的不足 ,提出了扫描终止法技术 ,以有效解决图像匹配实时性的问题 .针对高斯噪声的大小对图像匹配的影响进行了仿真实验 .仿真结果表明 ,新图像匹配算法能大大提高合成孔径雷达图像的匹配精度和实时性 ,对组合导航系统的精度提高有重要的意义 ,是一种行之有效的方法 .     

基于图像分割的SAR图像匹配方法

针对单一背景的海岛合成孔径雷达（SAR）图像,提出一种基于图像分割的图像匹配方法．该方法采用静态小波对原实时图分解滤波,抑制噪声;利用最大类间方差阈值法分割图像,分割出特定目标;选择结构元素进行形态腐蚀和膨胀,去掉细小背景杂波干扰;对二值化的图像进行面积统计,搜索出面积最大的目标．在原实时图中,以最大面积目标的外切矩形裁剪图像作为新的实时图．实践证明,利用裁剪的新实时图进行匹配,可以有效去除背景对匹配的不利影响,弥补了传统方法匹配精度低、实时性差的缺点．     

结合空间金字塔局部特征的谱匹配算法

为提高基于谱分解的图像匹配算法的匹配精度,通过对中心对称局部二值模式(CS-LBP)进行修正,并引入空间金字塔尺度划分方法,获取图像局部特征描述向量;并以此向量之间相似性作为度量方式,重构邻接矩阵,通过谱分解获取特征点匹配关系.通过对比实验,结果表明,该算法匹配精度较高.     

基于多模光纤传感器的面阵CCD显示匹配技术

传统的面阵CCD图像匹配多采用二维矩阵排列组成光敏区,并通过点对点特征识别约束完成匹配,这种技术在外来光线干扰的环境下存在光学拖影,造成图像识别匹配过程中存在较大误差。提出一种新的多模光纤传感器面阵下的CCD显示匹配方法,通过构建多模光纤场的传输面阵CCD结构模型,描述CCD成像检测过程,采用分段拟合的方式对光学拖影尺寸进行修正,通过信息融合及噪声测量标定方法实现光学成像,计算图像尺寸相关的脉冲数,以此作为匹配过程的约束条件,从而提高面阵CCD图像匹配性能。仿真结果表明,该CCD图像显示匹配算法能提高CCD光敏面上图像的匹配精度,消除光学拖影,算法简单有效,在多模光纤图像传感器设计图像采集和处理中具有较好的应用价值。     

采用MAD算法进行地形匹配的精度分析

在实测地形剖面数据含有噪声的假设下,对采用MAD(MinimumAbsoluteDifference)算法进行地形匹配的精度进行了分析.讨论了几种参数对精度上界的影响.分析结果对地形匹配区的选择和地形跟踪技术的研究将有帮助.     

基于B-CFAR预处理的自动匹配目标识别法

针对传统模板匹配识别算法中 ,受目标旋转带来的识别率与运算速度难以两全的问题 ,文章采用了一种改进算法。首先在匹配之前用双参数恒虚警检测 (B-CFAR)提取感兴趣的区域 (ROI) ,这样排除了一些干扰 ,不仅能提高识别率 ,而且对于数据量很大的合成孔径雷达 (SAR)图像匹配速度也有所提高 ,然后对图像上每点窗口内计算方向性并依此选取相应方向的模板 ,最后用相应模板对图像进行匹配。将此算法运用在复杂二维 SAR图像飞机识别中 ,结果表明得到了良好的识别效果     

基于codon特征的图像精匹配方法研究

在分形特征粗分类结果的基础上,提出了一种基于ｃｏｄｏｎ特征的图像精匹配方法。详细研究了ｃｏｄｏｎ模型,将基于封闭光滑轮廓的ｃｏｄｏｎ特征编码推广至任意非封闭曲线,使ｃｏｄｏｎ特征在保持原有的抗旋转和尺度变化等几何失真特性基础上,更完备地表示图像轮廓,有效提高匹配精度。实验结果表明基于ｃｏｄｏｎ特征的图像精匹配方法性能优越于传统方法。     

抗几何失真的数字水印检测算法

基于傅里叶-梅林变换特性和相位相关性,提出了一种新的抗几何失真数字水印算法.这种算法的特点是:在水印系统的检测端对水印图像进行基于傅里叶-梅林变换的图像匹配分析,并对水印图像的几何变化做出判断,然后在对水印图像进行逆变换后,再进行相似性计算.在线性相关检测水印系统中应用该算法进行对比实验,表明该算法能够有效改善水印系统抗几何失真的性能,不仅降低了嵌入匹配模板引入的图像失真,而且减少了计算的复杂度.     

基于 codon 特征的图像精匹配方法研究

在分形特征粗分类结果的基础上,提出了一种基于ｃｏｄｏｎ特征的图像精匹配方法．详细研究了ｃｏｄｏｎ模型,将基于封闭光滑轮廓的ｃｏｄｏｎ特征编码推广至任意非封闭曲线,使ｃｏｄｏｎ特征在保持原有的抗旋转和尺度变化等几何失真特性基础上,更完备地表示图像轮廓,有效提高匹配精度．实验结果表明基于ｃｏｄｏｎ特征的图像精匹配方法性能优越于传统方法．     

多特征融合的图像格贴近度匹配方法

针对目前基于内容的图像检索方法中存在噪声、边界划分模糊及相似匹配算法复杂而检索精度不高的问题,提出了一种多特征融合的格贴近度图像内容匹配方法。为了抑制噪声,对像素间的灰度关系S~g_(ij)与空间关系S~s_(ij)进行合成,提出了邻域窗口像素灰度特征描述子;为了对组成图像的对象的边界进行分割,设计了一个像素密度分布特征描述子;在对图像的灰度、纹理及密度特征进行融合的基础上,提出了一种格贴近度图像匹配方法,实现了两图像相似性比较。实验结果表明:在灰度图像的相似性检索中,多特征融合的格贴近度匹配方法与特征压缩匹配及兴趣区域匹配等其他方法相比,平均归一化修正检索秩低10%左右,查准率-查全率综合评价指标高5%左右,该方法不仅设计简单,而且具有较高的检索精度。     

水下地形匹配导航中地形水深斜率序列研究

为提高水下地形匹配导航精度,针对传统地形特征参数在统计意义上局限性,根据经典TERCOM地形匹配算法的基本原理,提出了地形水深斜率序列这一地形特征参数,并从理论上证明了地形水深斜率序列均值越大,匹配误差越小,匹配导航性能越优的结论,从而进一步提出了结合路径的地形匹配区选取方法.仿真结果表明:地形水深斜率序列均值越大,匹配导航性能越优.同时,验证了基于地形水深斜率的地形匹配区选取方法的正确性和可行性,为水下地形匹配导航匹配区的选择和航迹规划提供理论依据.     

数控成形砂轮磨齿机床几何误差建模与补偿

文章以QCYK7332A数控成形砂轮磨齿机为例,对机床误差进行了分析,利用齐次坐标变换建立了空间误差数学模型;针对几何误差模型提出了一种对机床误差进行预测以及实时误差补偿的方法,并用Renishaw激光干涉仪测量机床的x轴角度误差,说明机床误差预测以及实时误差补偿的过程,为提高数控成形砂轮磨齿机精度和减少机床的几何误差提供了理论依据.     

鲁棒KAZE算法的SAR图像配准

针对传统的SIFT算法及其改进算法在多波段SAR图像匹配性能低下,对非线性扩散滤波的KAZE特征检测算法分别从构建尺度空间和特征点检测两个方面进行改进,来提高多波段SAR图像匹配性能。尺度空间构建方面:提出采用高斯引导滤波取代KAZE算法中的非线性扩散滤波,充分利用高斯引导滤波的算法实时性、尺度不变性和良好的边缘保持性来克服非线性扩散滤波构建尺度空间的算法耗时较高的问题。特征点检测方面:提出采用引入指数加权均值比例算子(ROEWA)结合多尺度Harris角点检测的改进方法,充分利用ROEWA算子抑制相干斑噪声和多尺度Harris算子计算简单、旋转、尺度不变等优点,克服了传统的梯度差分方法检测SAR图像特征点时在SAR图像强散射纹理区造成大量错误率。描述符构建阶段,在梯度比例图像上采用原始的KAZE算法相同原理构建MSURF描述符。最后通过最近邻匹配和一致性倒数(RANSAC)进行错误匹配剔除。实验结果表明本文提出的改进KAZE算法应用于SAR图像配准优于原始KAZE特征算法。     

一种基于贝叶斯的渐进式图像匹配框架研究

提出了一种新的渐进式图像匹配框架,将图像匹配与图像概率更新结合在一起解决这一问题.该框架在当前匹配结果上,利用贝叶斯方法对最可信目标图像进行高效的重新估算,并且可保证提高后续的图像匹配效果.实验结果表明,与一次性图像匹配方法相比,所提方法的匹配性能更优.此外,即使是对外观发生变化及包含远离主体对象的图像场合,所提方法性能仍然健壮.     

立体视频镜头误差检测和质量分析

针对立体视频在拍摄过程中由于镜头配置和调整导致的立体效果的失真, 如左右眼图像的高度误差、旋转误差、尺寸误差、亮度色度误差等, 提出一种立体镜头误差检测的方法。在对左右眼图像进行立体匹配的基础上, 根据图像的几何关系计算每对匹配特征点的各种误差值, 然后计算所有误差值的统计特征, 得到图像的总体误差值。在收录的实际拍摄的3DTV电视节目视频库中进行的实验表明, 该方法能够有效识别存在立体镜头误差的视频片段。进一步的主观视频质量实验分析了立体镜头误差与主观质量的关系。     

利用分形维数实现亚像素图像匹配

图像匹配是图像分析领域中的一个很重要的研究内容.图像相关性的研究是提高图像匹配精度的关键,分形由于具有自相似这一重要特征在充分利用图像相关性方面独具潜力.本文提出了一种基于分形维数的亚像素图像匹配算法,该方法通过在被匹配图中遍历搜索模板子区和对子区进行次子区划分,采用最优盒计数法求取模板子区和搜索子区中次子区的分形维数,根据统计相关性原理找到相似性最大位置,然后利用分形插值法将匹配点定位到亚像素级,实现高精度的图像匹配.实验证明,该方法具有良好的匹配效果.