基于人工免疫算法的光学影像与SAR影像配准方法

提出了一种基于人工免疫算法的光学影像和SAR影像配准方法,该方法从影像上的面状地物入手,仅从识别性较好的光学影像上提取面状地物,先随机给定一组配准参数,将光学影像上面状地物的坐标经仿射变换获得新的坐标,以转换后新坐标在SAR影像上对应区域的均质性为评价标准,并利用人工免疫算法对配准参数进行优化,从而得到影像配准结果.最后,利用WorldView-2和RadarSat-2影像的配准实验验证该方法的有效性,结果表明该方法配准精度可优于2像素.     

基于模拟影像的山地SAR影像配准方法研究

针对目前常规SAR影像配准方法在困难地区配准可靠性较低的问题,提出了一种基于模拟影像的山地SAR影像配准方法.该方法借助研究区的辅助DEM数据、真实SAR影像的卫星轨道数据和RD模型生成模拟SAR影像,并创建DEM地理坐标相一致的查找表.利用SIFT匹配算法对模拟影像和真实影像进行匹配,间接获取真实SAR影像的特征点,再利用仿射变换通过最小二乘法确定参考影像和待配准影像的变换模型,并进行重采样,最终实现山地SAR影像的配准.采用两种传感器类型的山地SAR影像数据进行了实验验证.结果表明,在地形起伏较大的山地区域,所提方法的配准精度相对于传统配准算法有明显提高,较好地克服了传统SAR影像配准方法对山地SAR影像配准适应性较差、精度较低的缺点,能够有效解决山地SAR影像配准问题.     

基于主动轮廓线模型的道路矢量与影像配准研究

针对道路矢量与影像空间位置不一致的问题,提出了基于主动轮廓线模型的道路矢量与影像配准方法.此方法利用主动轮廓线模型使道路矢量向影像上的道路特征移动逼近,实现了先验信息匮乏情况下的道路矢量与影像的自动配准,为提高影像地图生产效率提供了一种有效的技术手段.     

航空影像自动配准技术浅析

图像配准技术正在被得到越来越广泛的应用,所涉及到的领域已经包含了遥感、自动目标识别、智能机器人和医学图像处理等等。通过在上述领域中的不断应用,图像配准技术受到了广泛的关注。鉴于此,本文选择航空影像自动配准技术为研究对象,针对相关问题进行了分析与阐释。文章首先分析了待配准影像坐标变换模型,然后阐述了仿射变换参数的最小二乘解,在分析航空影像图像重采样的基础上最后介绍了航空影像图像配准基本方法的步骤。希望本文的研究能够为航空影像自动配准技术的进一步研究和应用提供指导和帮助,同时对于相关领域的其他研究也能起到抛砖引玉的作用。     

一种高精度遥感影像配准融合方法

介绍了一种实用的高精度遥感影像配准、纠正、融合方法．该方法将数字摄影测量技术应用于遥感影像定量化处理，不仅解决了长期困惑遥感信息定量化处理的理论和实际应用问题，而且为大规模生产提供了实用的手段，使遥感信息定量化处理步入实际应用的新阶段．     

遥感影像与地形图自动配准方法的研究

通过提出一种遥感影像与地形图进行自动配准的方法,自动获取大量精确的,分布均匀的控制点.     

遥感影像配准方法探讨

影像匹配是指从数字影像上识别相关影像,它是计算机视觉和数字摄影测量中的一个基本问题。遥感影像的配准技术直接关系到图像融合等地形分析的精度和效果,针对不同的应用目的和条件可以选择不同的匹配算法,本文在三种经典的配准方法的基础上提出了两种图像配准的新方法。     

基于空间结构约束的改进迭代最近点影像配准

提出了一种改进的基于空间结构约束的迭代最近点(ICP)影像配准方法.该方法通过结合特征点的空间结构相似性和特征相似性获得特征点的匹配矩阵,其中特征相似性通过特征点的局部特征描述算子进行计算,空间相似性则通过特征点的空间位置进行计算.特征点之间的空间结构相似性不仅包括了对应特征点之间的空间距离,还包含了特征点到邻近特征点的空间距离.在匹配过程中,分别从参考影像和待配准影像的角度出发,实现了匹配的对称性处理.通过对具有不同影像特征的真实遥感影像进行实验,结果表明该算法具有较高的配准精度.     

基于回归神经网络的误差配准算法

神经网络系统理论已受到广泛关注。它的理论和方法已被应用到许多研究领域。本文介绍了神经网络雷达配准原理。并推导了基于回归神经网络的误差配准算法。     

基于改进SIFT算法的无人机图像拼接研究

图像拼接是图像处理中的一项重要技术,近年来发展迅速,图像拼接中算法是该技术的核心部分。为了提高图像拼接的效果和精度,研究了基于无人机图像拼接的改进SIFT算法,介绍了图像拼接的流程,详细叙述了SIFT算法及改进原理,实验证明该算法效果良好。     

基于无人机沙漠图像的道路检测

针对沙漠道路对比度低,遥感影像检测沙漠道路效果差的问题,提出一种基于无人机图像的沙漠道路检测方法。该方法首先采用直方图均衡化增强道路目标,再利用互惠最近邻聚类算法剔除噪声点,最后,通过最小二乘法拟合道路参数。经实验测试,该方法有较高的准确性和鲁棒性,具有较强的应用性。     

基于互信息和改进PV插值算法的医学图像配准

基于体素的配准方法中最有效的就是最大互信息的配准方法;该方法在计算互信息的时候,采用部分体积插值计算联合直方图,这样就无法避免出现的局部极值,有可能导致误配准。文中提出了改进的部分体积插值方法,有效地避免陷入局部极值,减少误配率。     

基于最大互信息的分层图像配准方法

基于互信息的图像配准算法具有精度高,鲁棒性强的特点,但是容易陷入局部极值,产生误匹配。本文在配准中采用归一化互信息(NMI)做价值函数,考虑了计算中的出界点和插值问题,将Powell算法与分层策略相结合来进行优化处理,并通过计算图像的灰度重心设置初始参数。实验结果验证了算法在匹配精度和速度上的有效性。     

基于结构风险最小化的图像配准之改进方法

目前的基于多项式、正交多项式和加权正交多项式的图像配准方法是以误差平方和为度量标准的．此度量会导致图像配准结果出现过溢出现象，并且泛化能力差．根据结构风险最小化原则，重新定义误差函数，即在误差函数中引入系数惩罚项，提出了改进的多项式、正交多项式和加权正交多项式三种图像配准方法．实验结果表明，基于新的误差函数的图像配准方法较好地提高了图像配准的准确度。     

人工智能在无人机军事领域的应用发展研究：基于WOS核心数据库的文献计量分析

人工智能赋能下的无人机将推动未来战争向着无人化、智能化趋势发展,自主化的感知、判断、决策、行动的作战单元或群体,具备颠覆战争规则,改变战争形态的能力,受到世界各主要军事国家的高度重视。使用CiteSpace可视化软件,以近10 年Web of Science核心数据库收录的主题相关文献为数据源,开展人工智能在无人机军事领域应用的研究现状、研究发展脉络以及研究热点分析。主要研究内容包括时间分布、空间分布、研究机构分布、关键节点核心文献、关键词共现、关键词聚类以及时间线等7个方面。结果表明：近10年人工智能在无人机作军事领域应用研究的发文量总体上呈现稳中有升的发展趋势,且以2017年为分界点,年平均发文量明显增多;我国在该领域发文量排名第一,在国际发文量排名前十的研究机构中占比80％,且形成了节点数最多的研究机构合作集群,具备较大的贡献度和影响力;研究热点按照应用划分为情报侦察、任务规划、自主作战决策,本文对每一热点进行了技术发展脉络、研究难点、技术路径优缺点的总结分析,涉及的主要算法包括群体智能、深度学习、强化学习、深度强化学习等,以期为我国人工智能与无人机作战融合创新发展提供相关参考,提升研究水平。     

小型长航时太阳能无人机总体设计优化方法

为解决小型长航时太阳能无人机总体设计中能量获取过程精确度低、设计参数区间寻优困难的问题,基于能量平衡原理提出了"小型低空长航时太阳能无人机总体设计优化方法"。为准确表征太阳辐射强度,引入了大气质量和大气透明度系数,用直射辐射强度和散射辐射强度建立了无人机的太阳辐射模型;基于太阳能飞机能量原理,结合太阳辐射模型和能量关系,统计无人机质量分配并参数化建模,建立了能量平衡模型并进行了验证;提出跨夜剩余航时的概念,以跨夜剩余航时最大化为目标,利用遗传算法进行优化,得到最优设计参数和方案。以6月22日在西安执飞为例进行优化设计,研制试验样机进行了飞行试验。研究表明,验证机具备跨夜飞行能力。     

医学图像粗匹配的主轴质心法

图像配准是图像分析和处理的基本问题,在医学影像、遥感遥测、计算机视觉等领域有着广泛的应用。根据当前国内外医学图像配准技术的发展现状,发现主轴质心法作为混合配准算法中的粗匹配算法,具有速度快、鲁棒性相对较高,易实现等优点。通过实验,得出主轴质心法对256×256的图像配准速度在0.45 s以内,对512×512的图像配准速度在1.70 s以内,角度误差在3°以内,平移误差在5个像素以内,配准效果良好。     

基于形状特征的图像配准

针对图像配准,提出了一种高效的配准方法,结合小波变换与传统的配准方法,检测形状的轮廓,利用小波分解后的系数分层提取图像形状信息,并进行由粗到细的逐次配准,然后利用最小距离函数对两轮廓进行判别,减少了计算量,得到了高精确的配准结果,有效地提高了配准效率。     

一种基于图像的套印参数测量方法

提出了一种新的基于图像套印参数的检测方法.该方法在应用蜂窝分裂法实现图像量化的基础上,确定色标分割的颜色中心和阈值距离.经过计算色标质心间横向和纵向距离得到印刷套印偏差参数.经过计算色标与标准图像颜色的色差,建立色度与密度的转换关系,将色度值转换为对应的密度值,由网点参数与供墨系统的数学模型,计算出被检测处的实际墨量.理论分析与实验结果均表明:套印偏差检测精度高,有利于提高套印的准确性,油墨的质量和供墨量的实时检测,有利于实现墨量的自动控制,保证印刷图像整个画面阶调和色调的正确复制.