基于改进量子遗传算法的图像匹配算法研究

量子遗传算法是目前较成熟的全局优化算法,对于多目标的优化有独特的高效性和精确性。图像的匹配过程可以近似地看作在搜索目标函数图像相似性的最优解,而目标函数的变量则可用几何参数代替,因此对图像匹配算法的研究可以归结到量子遗传算法的全局寻优。然而,图像匹配中特征参数较多,维度较高,如果使用量子遗传算法(QGA)匹配,就会陷入局部寻优的状况,为了避免此现象的出现以及提高多维高峰环境下的匹配成功率,提出了改进的量子遗传算法,新算法在迭代中后期得到优秀解之时发挥作用,保留最优解,初始化其余个体。该方法一方面帮助算法跳出局部寻优,另一方面增加了群体多样性,进而提高了图像匹配的成功率以及效率。     

基于风格迁移不变特征的SAR与光学图像配准算法

针对异源遥感图像的匹配难题, 提出一种基于风格迁移不变特征的合成孔径雷达(synthetic aperture radar, SAR)图像与光学图像配准算法。首先, 训练SAR图像转换为光学图像的风格迁移网络。然后, 基于风格迁移网络生成人工光学图像及其与原SAR图像之间的差异图, 并利用小波多尺度特性增强人工光学图像和差异图的边缘区域, 二值分割后提取人工光学图像的边缘不变特征。同时, 提取光学基准图像的边缘特征。最后, 通过互相关性准则进行边缘特征匹配, 进而实现原始SAR图像与光学基准图像的精确配准。实验结果表明, 较同类算法, 即使在训练样本不足的条件下, 生成的人工光学图像也能与光学基准图像实现精确配准, 增强了算法的适应性。     

基于全局匹配的颜色传递算法

图像由黑白转换到彩色的处理功能,在医学成像处理、数字娱乐和科学数据可视化等方面有着广泛的应用前景。本文针对已有的彩色图像之间的颜色传递方法进行了改进,采用基于全局的像素颜色匹配方法,从而提出一种新的颜色传递算法。实验结果表明,算法的整体效果良好。     

图像匹配的模糊合成多维决策

针对传统的图像匹配算法(如MSD、CF和CCF等)难以实现复杂背景下目标的高准确率识别的问题,提出了一种目标图像匹配的模糊合成多维决策方法,利用模糊合成相似度函数来寻求模板和现场的相互关系。采用该决策方法,在运算量增加不多的情况下,可以大幅度提高复杂背景下的目标图像识别准确率,为同类研究提供一种有价值的思路和技术手段。     

一种基于共性特征的SAR图像与卫星光学图像匹配方法

提出了一种新的基于边缘的合成孔径雷达(SAR)图像与卫星光学图像匹配算法.在这种算法中,针对SAR图像固有特性提出了一种边缘特征的提取方法,并提出了一种新的基于边缘连续性密度加权的子模板Hausdorff距离矩阵度量方式,采用子模板Hausdorff距离矩阵的Frobenius范数来描述整个矩阵的"大小"的尺度,从而建立图像相似性测度.这种测度具有可靠,鲁棒,易于并行实现的优点.试验结果表明,这种算法鲁棒性好,匹配精度高,计算速度快.     

基于主成份分析的仿射不变特征图像匹配方法

从理论和实验上分析比较了尺度不变特征图像匹配方法和仿射不变特征图像匹配方法的异同,为提高图像匹配的速度和图像特征描述的准确性,提出了一种利用主成份分析对仿射不变特征匹配特征描述向量降维的方法。实验结果表明该方法能加速仿射不变特征图像匹配方法,在不降低匹配效果的前提下,将128维特征向量降低至15维。     

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。     

基于运动边界和能量函数最优的图像匹配算法

基于能量函数最优来获取密集视差图(Disparity Map)是图像匹配的新方法.视差图反映了图像中各个景物的深度信息量,因此视差图的边缘并非是对应图像的边缘.而现有方法中能量函数的正则项都依照图像梯度场对初始视差图内部进行平滑并保持边缘的不连续性,这导致了最终获取的密集视差图的平滑区域具有较多的图像边界残留痕迹.光流反映了目标物体的运动状态且包含的运动边界与物体边界相吻合,但光流计算中的正则项导致其在边界上是模糊不准确的,因此采用了多分辨率框架下由粗到精的策略计算大基线时左右图像中的光流场,并联合图像边界和光流来确定准确的运动边界.最后利用所得运动边界构造新的能量函数对视差图进行后处理,实验结果表明无论从视觉效果还是视差图客观评价指标来看,方法都可提取更精准的视差图.     

结合边缘和统计特征的末制导SAR图像匹配

提出一种用于末制导的合成孔径雷达（synthetic aperture radar, SAR）图像实时匹配方法。考虑参考图与实时图尺度、方向等差异,制备多幅参考图像,基于最小错误概率准则,对每幅参考图像提取边缘,由边缘图形成用于匹配的包含边缘两侧地物区域信息的参考模板。提出一种利用边缘信息和SAR图像统计特性的相似性度量准则。采用金字塔分层结构的搜索策略,提高了匹配速度。该方法综合利用了边缘和灰度统计信息,避免了对实时图的边缘提取。实验验证了算法的有效性。     

双目体视粒子图像测速系统优化设计

基于视觉原理提出了基于匹配查询的体视粒子图像测速算法.该方法首先使用互相关算法对双目像平面上的粒子像进行匹配,通过相关结果进行同名区域查询;然后通过回归检测对错误的匹配点进行别除.该算法不仅可以成功的对四个像平面上的兴趣区域进行同名域的判断,而且具有较高的信噪比.最后,使用人工合成的粒子图进行了算法验证及误差分析.结果表明:所提算法可以有效地对空间流场进行运动信息的提取.