一种基于视频的水下场景复原算法

为了从由水面波动引起严重失真的视频中快速恢复出真实的水下场景图像,提出了一种结合序列图像配准和最优图像块选择的复原算法。首先通过一种迭代的序列图像配准算法消除视频帧中严重的几何畸变,并获得任意时刻水表面的三维形状,然后利用最优图像块选择算法从校正后的图像序列中合成出无失真的水下场景图像。实验结果表明,与主流的图像配准结合稀疏噪声去除的方法相比,算法能够获得更加准确清晰的视觉效果,同时具有更高的计算效率。     

基于优化回波数据的图像配准InSAR干涉相位估计

提出一种基于优化回波数据的自适应图像配准InSAR干涉相位估计方法.该方法充分利用相应像素对及其相邻像素的相干信息,通过获得的最优加权向量对SAR图像进行自适应配准处理,实现对回波数据优化从而获得地形干涉相位最优估计.实验结果表明了该方法有效性的同时,能够在SAR图像配准误差较大(可以允许达到一个分辨单元)的情况下,得到稳健的干涉相位估计结果.     

基于模板匹配约束下的光学与SAR图像配准

主要研究光学与合成孔径雷达(synthetic aperture radar, SAR)图像的配准。光学图像与SAR图像间完全不同的成像特性以及后者中斑点噪声的影响,增加了二者之间的配准难度。此外,SAR图像数据量随着分辨率的升高而增大,这也对配准算法的实时性提出了更高的要求。针对这些问题,提出了一种逐步求精的光学与SAR图像配准方法,首先对SAR图像提取感兴趣区域用于图像间的粗配准,以减少算法压力,之后提取图像中稳定结构特征,构建光学图像与SAR图像间精确变换关系。通过实测数据实验,证明了该算法的有效性。     

基于决策融合的多无人机协同目标检测识别算法

针对现阶段单无人机不能高效完成大区域巡视的问题,提出一种多无人机决策融合的目标检测识别算法。首先改进Retinanet算法进行单无人机的目标检测,根据航拍图像目标特性,调整anchor参数和训练策略。同时利用特征提取算子配准多无人机航拍图像,实现多机图像坐标一致,并进行图像拼接。然后综合目标的位置信息和属性信息对多机图像进行目标关联。最后提出一种基于冲突度量的动态切换策略,自适应选择DST(dempster-shafer theory)或DSmT(desert-smarandache theory)融合关联目标信息。在多无人机协同目标识别数据集上进行实验,结果表明所提算法能在增大单次巡视范围的同时,提高无人机巡视系统的检测精度。     

大口径舰炮图像配准方式射击精度仿真

阐述了对岸射击采用图像配准方式的必要性,说明了该射击方式的过程,并对图像配准方式射击进行了误差分析,给出了基于蒙特卡罗法的误差计算模型,并进行了仿真,指出了模型中存在的问题以及需要做的改进。     

融合图像语义的动态视频拼接方法

针对当前视频拼接方法仅考虑图像低阶几何特征而没有考虑图像高阶语义特征的问题,提出融合图像高阶语义信息的视频拼接方法,并采用多线程编程方式提高拼接速度。主要贡献包括:①自适应动态视频拼接系统框架;②融合语义的高效特征匹配算法;③融合语义的视频拼接质量评价算法。为验证提出算法的有效性,使用车载摄像机在校园环境内进行动态视频拼接实车实验。实验结果显示,相比于传统方法,该匹配算法正确率提升了50%左右,拼接评价算法更符合人眼视觉,方法的拼接质量提升了25%左右,具有较高的鲁棒性与准确性。     

基于角点特征的KLT跟踪全景图像拼接算法

虚拟现实技术在航空航天、机器人遥操作和生物医学等领域得到了广泛应用，已成为研究问题的一种重要手段，全景图像的拼接技术则是其中一个非常重要的环节。通过SUSAN检测算子提取图像特征角点，利用快速RANSAC算法来实现图像的初配准．然后把检测到特征角点作为图像中的运动目标，利用KLT跟踪算法，确定各特征角点的精确位置，从而得到图像之间精确的单应性变换矩阵。在图像融合过程中，提出了消除图像拼接过程中“鬼影”的办法。实验结果表明，该算法能够大大提高图像配准精确度，并具有较好的鲁棒性。     

多源图像实时配准融合系统

多源图像配准融合方法的理论研究较多,已有的融合系统往往针对特定应用通用性差,并且不具备实时性,而具有并行分布式计算机体系结构的通用实时图像融合系统有望解决这一问题。该系统的核心是基于标准总线上实时操作系统,以ADSP并行完成多源图像实时配准和融合,CPLD实现总线和视频同步控制。具有运算能力强、I/O带宽大、可扩展性和通用性强的特点,并以此构成了高速实时融合系统。实用表明此方案是可行的。     

基于最大模糊熵原理的多阈值图像分割新算法

基于最大模糊熵准则,提出了一种新的多阈值图像分割算法。该算法通过定义一种简单的线性模糊隶属度函数,将图像模糊划分为若干个不同的区域;同时采用自适应遗传算法搜索最大模糊熵准则下图像的一组最佳分割阈值,并对遗传算法中的编码方式及交叉算子、变异算子进行了一些有益的改进,极大地减少了计算量和存储空间,加快了算法的搜索速度。通过仿真实验证明该算法对复杂图像良好的分割效果和较强的实时处理能力。     

一种新的多通道SAR地面动目标检测定位方法

提出了一种对图像配准误差稳健的多通道合成孔径雷达地面动目标检测定位方法。该方法根据图像配准误差的方向确定观测矢量,计算特征系数矢量,利用动目标的空域导向矢量和特征系数矢量构造特征导向矢量,然后利用自适应波束形成技术进行杂波抑制的同时估计动目标的运动速度,最后对目标重新定位。该方法能够在图像配准误差较大的情况下获得满意的动目标检测性能和较高的测速定位精度。仿真结果验证了方法的有效性。     

两类阈值对图像小波边缘提取的影响研究

对Mallat的多尺度小波变换边缘提取算法中阈值的选取[1] 作了改进 ,提出了对整幅图像设置链平均幅度阈值 (Tm)的下限和链长度阈值 (Tn)后 ,再采用矩形自适应法选取链平均幅度阈值 (Tm)来对局部模极大值进行删取 ,在不同尺度上提取图像边缘 ,而后综合形成图像的真正的边缘。实验表明 ,这种对链平均幅度阈值 (Tm)先设定下限再采用矩形自适应法选取阈值的方法 ,是一种更加有效的边缘提取方法。     

基于PC的大屏幕立体投影与快速边缘拼接

针对当前显示技术成为虚拟环境系统追求高分辨率与高沉浸感的瓶颈,提出基于PC的大屏幕立体投影系统,实现虚拟环境的高分辨率及高沉浸感;该系统需要多台投影机进行投影,因此带来多投影机投影图像的配准与无缝拼接,提出一种快速边缘拼接技术,实现复杂场景漫游中的大屏幕立体投影多投影之间的无缝拼接。     

刚体变换下基于轮廓的多传感器图像配准算法

提出了一种基于轮廓的多传感器图像配准算法,输入图像之间的几何变换假设为刚体变换。该配准算法的特点是根据匹配轮廓对的质心和长轴计算配准参数,克服了传统的基于特征的图像配准算法控制点检测与匹配的问题,算法鲁棒性较高。首先提取输入图像中的明显轮廓,然后对提取的轮廓进行匹配,并将其中匹配的开轮廓对转化为闭合轮廓对,然后根据所有闭合轮廓对的质心和长轴估计配准参数。实验结果表明,所提算法能精确解决输入图像之间仅存在旋转和平移情况时的图像配准问题。     

H.264视频流自适应多纹理方向错误隐藏方案研究

H.264标准的错误隐藏算法对于纹理信息复杂的错误宏块,视频图像恢复后的平滑性较差。针对H.264标准算法存在的不足,提出了一种自适应的视频流多纹理方向错误隐藏方案,采用两个阈值设定策略自适应的设定Sobel边缘检测算法的阈值,通过改进的Sobel算法,检测出错误宏块的相邻块可能边缘方向,同时结合边缘像素差值成本函数自适应的确定错误数据块中每个像素点的插值方向,并根据其插值方向进行方向插值来恢复。JM8.6仿真结果表明,与标准算法相比,其隐藏效果在主观视觉判断和客观数值计算上都有一定的提高。     

基于加权子空间拟合的干涉相位估计方法

提出复合导向矢量的概念,并通过对测量的信号子空间与复合导向矢量张成的子空间进行拟和,推导出一种基于加权子空间拟合思想的干涉相位估计方法,该方法具有自适应图像配准和降低相位噪声功能,因而可以在图像配准精度很差(可以允许达到一个分辨单元)的条件下准确地估计相应像素间的干涉相位.仿真和实验数据表明估计结果优于基于子空间投影方法的估计结果.     

一种全景图构造与全局调整的新方法

提出一种由图像序列来构造和调整全景图的新方法.首先利用基于Fourier-Mellin变换的相位相关算法进行相邻图像的初匹配;然后在迭代优化算法中加入光照变化模型,使用一种新的重叠区域亮度方差和公式来求解透视投影参数,进一步提高局部配准精度;最后,为满足整幅全景图的首尾一致性,我们提出一种新的全局调整策略来减少积累误差的影响,生成完整的360度柱面全景图.与现有其它算法相比,在手持相机无法精确控制其运动以及相邻照片存在亮度差别等情况下,使用该算法可以有效提高自动配准与拼接的成功率.实验结果表明该方法具有较高的准确度和较强的实用价值.     

全仿射形变下基于点特征的SAR图像配准方法

全仿射形变条件下,待配准合成孔径雷达(synthetic aperture radar, SAR)图像与参考SAR图像之间存在各向异性尺度变化,导致传统的点特征图像配准算法难以提取到足够多的匹配特征点进行图像配准。为此,提出了一种基于仿射形变矩阵分解与尺度变化矩阵估计的点特征图像配准算法。该方法首先将仿射形变矩阵分解为图像旋转矩阵、尺度变化矩阵以及常数矩阵的乘积,而后利用粒子群优化(particle swarm optimization, PSO)算法对尺度变化矩阵中的未知参数进行搜索估计,并根据估计结果对图像进行尺度规范处理,以抑制图像间的各向异性尺度变化,在此基础上再利用尺度不变特征转换(scale invariant feature transform, SIFT)算子提取匹配特征点进行配准处理。实验结果表明,与现有方法相比,对于全仿射形变条件下的SAR图像配准,本文所述算法可以提取到更多的匹配特征点,因而具有更好的配准性能。     

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。     

基于像素合作博弈的非刚性图像配准方法

用离散位移场表示形变,将非刚性图像配准问题转化为马尔可夫随机场中的最大后验概率推理问题,从而等价于吉布斯随机场中的能量极小问题。为获得能量极小点,将配准视为像素间的博弈,提出了基于多人合作博弈的非刚性图像配准方法,设计了相应的确定性算法。博弈配准时,每个像素尝试与邻居结盟选择一致的位移向量,使自身和联盟的收益都最大化,迭代地完成配准。新方法能配准复杂的形变,精度高、鲁棒性好,非常适用于图像的精配准。实验结果验证了合作博弈配准方法的可行性和有效性。     

一种改进的雷达组网误差配准算法

雷达组网系统首先要解决误差配准问题，来准确地估计和消除系统误差。对一种经典的误差配准技术广义最小二乘估计GLSE配准算法进行了研究，讨论了系统偏差增大时，配准精度退化的原因，并针对这一问题提出了一种改进的误差配准算法(MGLSE算法)。通过循环配准，MGLSE算法不但可以对真实的系统偏差进行逼近，而且当GLSE算法失效时，可以自动退出配准循环，放弃配准。仿真结果表明，系统偏差较大时MGLSE算法优于GLSE算法和其他传统的配准算法，并具有配准效果自动检验功能，防止配准后系统偏差反而增大。