基于改进的协方差矩阵描述子的点云配准方法

点云配准是数字化文物保护的关键一环，提高配准精度与抗噪性是文物点云配准的主要目标。针对该问题，提出一种基于协方差矩阵描述子的三维点云配准方法。使用张量投票法剔除噪声点，对剔除噪声后的点云，使用内在形状签名法提取关键点；对提取的关键点构建邻域信息，利用该信息建立协方差矩阵描述子；通过计算最近距离寻找匹配点对，使用法向量夹角对其约束，剔除误匹配点对；选取匹配点对计算变换矩阵完成粗配准，再通过迭代最近点对方法进行精配准。实验结果表明，相比于常用配准算法，本文算法配准精度更高，且适用于低重叠率模型与含噪声模型。     

基于语言偏好信息的满意公平稳定双边匹配方法

针对语言偏好信息下的双边匹配问题,提出一种考虑匹配满意性、公平性和稳定性的双边匹配方法.首先,通过构造匹配满意度计算规则,将双边主体的语言偏好信息转化为匹配满意度;然后,给出满意匹配、公平匹配和稳定匹配的定义,在此基础上,考虑稳定匹配约束条件,建立双边匹配多目标优化模型,采用理想点法将多目标优化模型转化为单目标规划模型进行求解;最后,通过一个算例验证了提出方法的可行性和有效性.     

SAR图像最佳欧式空间距离矩阵匹配方法

在基于尺度不变特征变换算法的合成孔径雷达图像配准算法中,一个特征点通常具有多个主方向,虽然该主方向分配方式可以有效增加正确匹配对数,但是匹配性能会受到特征向量之间的相互影响而下降。文章提出了一种最佳欧式距离匹配方法,该方法通过欧式空间距离矩阵计算待匹配图像两组特征向量集的相似度,获得最佳相似特征点。此外,文章引入代表位置关系的转换距离作为判断特征点空间一致性的依据,有效地消除错误匹配点。与DM等匹配方法相比较,最佳欧式空间距离矩阵匹配方法在匹配精度和匹配效率上验证了其有效性。     

一种基于非降采样Contourlet变换和MLESAC的星空图像配准算法

针对不同时刻拍摄的星空图像进行叠加,提出一种基于非降采样Contourlet 变换（nonsubsampled Contourlet transform, NSCT）和随机抽样最大似然算法(maximum likelihood estimation sample consensus, MLESAC)的图像配准算法。该方法首先对星空图像进行NSCT变换,以提取特征星体的边缘,接着以特征星体的质心为顶点,构造特征三角形,根据三角形全等准则对其进行匹配;然后利用MLESAC算法对已匹配三角形的重心进行验证,将满足要求的特征点带入仿射变换模型,求取变换参数,实现图像的配准。该方法在保证配准精度的条件下,降低了经典配准算法的复杂度,能够有效处理光照变化以及噪声的影响。采用50组空间图像进行验证,结果表明,该算法能够在有效抑制星空图像光照和噪声的情况下,实现星空图像的精确配准,均方根误差达到0.374 1。     

非刚体图像配准中一种改进的点匹配方法

为了解决在非刚体点匹配过程中,由于点集之间相对位置变化的复杂性,导致配准结果易收敛于局部最小值点的问题,提出了基于预中心配准的非刚体点匹配联合估计法。在用迭代最近点算法确定两个点集中的点之间的对应关系前,通过预先进行两个点集的中心配准的方法,可以更加合理地确定点之间的对应关系,从而使匹配结果可以最大程度地收敛于全局最优点。仿真实验表明,此方法和传统算法相比,在没有明显增加运算量的前提下,匹配效果更佳。     

基于结构的SAR图像配准

由于SAR图像中相干斑的存在，使得已有用于光学遥感图像自动配准的算法往往无法直接应用。基于人工通过地物结构推毫匹配关系进行配准的想法。提出了一种基于结构的SAR图像自动配准算法，该算法首先通过检测出的点目标构造“虚拟结构”，然后再综合新提出的“虚拟结构”不变量及结构区域不变矩作为相似测度完成匹配检测，最后用LMS算法估计出变换参数从而实现SAR图像的自动配准。实验结果表明，该算法不仅能够有效实现SAR图像的自动配准，而且能有效避免SAR图像中相干斑对配准过程中特征检测和匹配造成的影响。     

基于轮廓特征的多模态医学图像的配准

多模态医学图像的配准在医学诊断和治疗计划中起着重要的作用。提出一种基于轮廓特征的迭代最近点 (SVD -ICP)的配准方法。这种方法是将最优化解析方法与迭代搜索相结合来解决图像轮廓点匹配问题的 ,适用于不同模态医学图像之间的配准。关于CT -MRI和PET -MRI图像的配准实验证明 ,该方法是有效的。     

利用轮廓特征的多视点几何数据配准

以三维激光扫描仪为获取数据平台,针对扫描过程中存在的数据配准问题,提出了利用轮廓特征的大规模三维场景多视点几何数据自动配准算法。首先采用自适应曲线拟合技术提取三维轮廓特征,在此基础上建立八叉树数据检索结构。引入马氏距离,以八叉树叶结点为匹配单元计算初始转换矩阵,并经ICRP算法逐步优化直至获得两视点的最佳配准。最后,采用就近原则,给出大规模三维场景多视点全局配准策略。并通过对室内、室外和古建等场景的三维配准实验,证明算法的鲁棒性。     

基于轮廓多边形拟合的红外与可见光图像配准算法

针对红外图像和可见光图像配准问题,提出一种基于轮廓多边形拟合的图像自动配准算法。首先,为获得较好的主轮廓信息,对提取的轮廓进行多边形拟合,有效剔除轮廓上的冗余点和噪声。然后选取拟合轮廓上的多边形顶点为特征点,将轮廓划分为特征轮廓段,以特征轮廓段作为匹配单元匹配轮廓并得到匹配特征点。采用修剪的最小二乘法,在获取变换参数的同时不断剔除误匹配。实验证明,该算法可实现性强,配准精度高,配准速度快,较好地实现了刚体变换下红外图像与可见光图像的配准。     

具有序区间偏好信息的双边稳定匹配决策方法

针对具有序区间偏好信息的双边匹配决策问题,提出了一种新的决策方法.首先,给出了具有序区间偏好信息的双边匹配决策问题的描述,并给出了序区间偏好信息下的可接受对和个体理性匹配的定义;然后,给出了基于可能度的弱稳定匹配、α-稳定匹配、强稳定匹配和超稳定匹配的定义,并分析了各种稳定匹配之间的关系;在此基础上,分别构建了获得弱稳定匹配、α-稳定匹配、强稳定匹配和超稳定匹配的多目标优化模型,并给出了获得相应最优匹配方案的求解方法.最后,通过一个算例说明了该方法的有效性和可行性.     

基于递归标记的红外图像变分辨率相关匹配算法

提出了一种新的红外图像分析算法。该算法根据图像预处理分割后的二值图像,对目标图像进行递归标记,避免了基于点的连通体检测中“1”像素点可能被重复扫描的现象,实现了只考虑提取目标特征,不用得到最终的标记图像本身的要求。获取对应红外图像的二进制编号后,根据目标形心特征进行变分辨率相关匹配,实验结果表明对理想及带噪声的输入均有较好识别率。该算法在提高了目标单帧检测概率同时,尽可能地降低了相关匹配的运算量。     

基于K近邻局部结构的截断二次谱匹配算法

针对存在大量非对应点的点模式匹配问题,提出了一种基于K-近邻局部结构的截断二次谱匹配算法。该算法首先对点模式利用截断模式谱方法匹配得到初步匹配结果。再以匹配点对为参考点构造K-近邻局部结构,对局部结构利用谱方法进行二次匹配来寻找剩下的匹配点。两次匹配的点对合并得到最终的匹配结果。仿真结果表明该方法在不同条件下都具有较好的性能。     

基于多尺度信息综合的快速地图匹配算法研究

针对航片数字地图与实时图像的景象匹配实时性问题 ,提出了一种快速地图匹配方法———基于多尺度信息综合的数字地图匹配算法。该算法采用了多尺度分析与综合的思想 ,通过实时图像和参考图像在多尺度信息下的综合变换以及在同一尺度下的比较、综合 ,并结合一般常规图像匹配算法中的粗匹配和精匹配方法 ,实现了真实匹配位置的快速逼近 ,有效地提高了图像匹配的速度。通过PC机软件模拟仿真 ,该算法在匹配精度和匹配速度上都达到了较满意的效果。     

结合测地线-灰度直方图的谱匹配算法

针对单纯依赖奇异值分解的谱匹配方法的局限性,提出了一种结合测地线-灰度直方图和松弛迭代的Laplace谱匹配算法。首先,利用图像待匹配点集构造Laplace矩阵,〖JP3〗通过对该Laplace矩阵进行奇异值分解,将得到的特征向量用于计算匹配概率;然后,引入具有局部特征的测地线-灰度直方图作为相容性约束,通过迭代的方式对匹配概率进行优化。实验结果表明,该算法实现了多特征、多算法的优势互补,提高了谱匹配算法的匹配精度和应用范围。     

基于递归标记和神经网络的红外目标匹配识别

提出了一种红外图像匹配算法。选取实际红外目标,依据图像预处理后的图像,提取对应目标的递归标记,作为BP网络的输入样本,目标的形心为输出样本构建BP神经网络。对网络进行抗干扰训练后,根据目标形心特征进行变分辨率相关匹配。该算法在提高了目标识别率的同时,极大地增强了图像处理的实时性,具有工程实用价值。     

基于快速模型匹配的飞行目标三维姿态角估计算法

采用动态模型匹配的基本原理,提出了一种基于二维图像序列的飞行目标三维姿态角估计算法。算法根据目标机动特点和姿态角约束关系,建立了降维动态模型库,在保证模型库完备性的同时减小了规模。根据相似性矩阵的分布规律提出了十字搜索法,加快了最佳匹配模型的搜索速度。仿真表明,该算法具有较好的准确性和实时性,对提高机动目标跟踪性能具有一定的理论意义。     

基于WMF与LSE的序列图像匹配制导滤波融合算法

为了改善匹配制导系统可靠性及匹配精度,提出了一种新的基于WMF与LSE的序列图像匹配结果滤波融合算法。分析了序列图像匹配制导滤波融合的基本问题,设计了一种加窗中值滤波器,并将其应用于纵向匹配位置序列的滤波处理,采用LSE对匹配位置序列进行最优参数估计,给出了滤波融合算法的基本原理及实现框图。仿真实验及实例分析验证了本文算法在消除误匹配点及减小随机匹配误差干扰方面的有效性、实用性。     

利用SIFT特征联合匹配的非刚体目标跟踪算法

为了解决非刚体目标跟踪过程中由目标形状快速变化带来的困难,提出了利用SIFT特征联合匹配的非刚体目标跟踪算法。首先分别提取目标模板和当前搜索区域的SIFT特征点;然后利用改进的联合匹配策略在目标模板和当前搜索区域之间进行特征匹配;最后根据匹配结果确定目标在当前帧的位置和尺度。改进的联合匹配策略在构建相似度矩阵时,不但利用了具有旋转和尺度不变性的SIFT特征向量,并且充分考虑了特征点的空间位置信息,有效提高了特征匹配的准确性。将这种改进的联合匹配策略成功地引入到SIFT匹配跟踪中,克服了传统SIFT匹配算法用于非刚体目标跟踪时的缺陷。实验结果表明,该算法对目标的非刚性形变、尺度变化以及背景干扰都具有较强的鲁棒性。     

一种基于极几何和单应约束的图像匹配算法

提出一种综合应用极几何和单应约束的图像特征点匹配算法,首先使用互相关法对图像特征点集进行初始匹配,然后运用RANSAC方法鲁棒地估计基本矩阵和单应矩阵并相应地剔除错误匹配点,最后利用优化后的基本矩阵和单应矩阵引导匹配以获得更多、更精确的匹配点。大量真实图像实验表明,所提出的算法能够产生更多的匹配点并具有较高的匹配精度。     

基于稳定匹配机制的网格任务调度算法

任务调度和资源分配是网格计算的关键技术.提出了一种基于稳定匹配机制的网格任务调度算法(SMM:Stable Matching Mechanism),以及根据各奈件因素值及其所占比率进行量化匹配的思想.用户和资源可以根据自身特点动态地设置各条件因素的基准值,通过与实际提供的条件因素值进行比较,得到匹配度,按照匹配度的高低顺序循环匹配最终达到稳定.算法综合考虑用户和资源双方的需求而得出相应的稳定匹配调度策略.给出了算法的数学模型和描述,在Matlab语言环境下仿真表明,SMM算法可以有效地实现网格任务调度,满足任务和资源双方的需求,得到稳定匹配.