基于区域协方差的惯性组合导航景象匹配算法

针对景象匹配辅助惯性组合导航系统需要快速准确获取飞行器位置和航向偏差的要求,提出了一种基于区域协方差的实时图像匹配算法.算法采用区域协方差矩阵的距离作为图像匹配时的相似性度量.首先,对图像进行高斯平滑滤波,提取图像的多种特征计算区域协方差矩阵,利用金字塔多级匹配技术进行全局搜索,获得测试图在参考图中像素级匹配位置.然后...     

基于二进制比特串描述符的惯性组合导航高速景象匹配算法

针对景象匹配辅助惯性组合导航系统需要快速准确获取飞行器位置、航向偏差的要求,提出了一种基于二进制比特串描述符的高速景象匹配算法,尤其适合于计算资源有限的景象匹配场合.算法首先提取环绕中心极值局部特征,然后计算特征点的二进制比特串描述符,接着利用描述符之间的汉明距离进行快速特征匹配.最后,利用分组采样一致算法和最小二乘算法获取高准确度的航向和位置偏差信息.景象匹配性能评价实验表明：在匹配适应性、匹配速度、准确度和鲁棒性方面,算法都很优越,在参考图为250×250 pixels,实测图为160×160 pixels情况下,整个算法的计算约为40 ms,可以满足景象匹配导航系统高速匹配修正的要求,优于传统的景象匹配算法.     

基于二进制比特串描述符的惯性组合导航高速景象匹配算法

针对景象匹配辅助惯性组合导航系统需要快速准确获取飞行器位置、航向偏差的要求,提出了一种基于二进制比特串描述符的高速景象匹配算法,尤其适合于计算资源有限的景象匹配场合.算法首先提取环绕中心极值局部特征,然后计算特征点的二进制比特串描述符,接着利用描述符之间的汉明距离进行快速特征匹配.最后,利用分组采样一致算法和最小二乘算...     

基于LTS-HD的像素跳跃式快速景象匹配算法

在分析Hausdorff距离特性的基础上,提出了一种两级实时景象匹配算法.与传统各种利用图像多尺度特征的多级匹配方法不同,该算法利用Hausdorff距离特性直接在原分辨率图像上进行匹配,通过"减少匹配位置"以及"减少匹配位置相似性测度计算量"两种途径缩短匹配时间.跳跃式搜索极大地减少了参与匹配的位置数;而在每个匹配位置,只计算由特征点组成的两个点集间的LTS-HD相似性测度,非特征点不参与计算,从而大大减少了该匹配位置的相似性测度计算量.为了保证匹配准确度,采用由粗到精的两级匹配策略,第一级采用像素跳跃式全局搜索获得粗匹配点,第二级以第一级匹配为基础,在以粗匹配点为中心的δ邻域内局部遍历搜索获得精匹配点.仿真分析表明,提出的算法相比传统的遍历搜索及遗传算法耗时短且定位准确,在实时图存在严重遮挡的情况下仍能正确匹配.     

基于LTS-HD的像素跳跃式快速景象匹配算法

在分析Hausdorff距离特性的基础上,提出了一种两级实时景象匹配算法.与传统各种利用图像多尺度特征的多级匹配方法不同,该算法利用Hausdorff 距离特性直接在原分辨率图像上进行匹配,通过“减少匹配位置”以及“减少匹配位置相似性测度计算量”两种途径缩短匹配时间.跳跃式搜索极大地减少了参与匹配的位置数;而在每个匹配位置,只计算由特征点组成的两个点集间的LTS-HD相似性测度,非特征点不参与计算,从而大大减少了该匹配位置的相似性测度计算量.为了保证匹配准确度,采用由粗到精的两级匹配策略,第一级采用像素跳跃式全局搜索获得粗匹配点,第二级以第一级匹配为基础,在以粗匹配点为中心的δ邻域内局部遍历搜索获得精匹配点.仿真分析表明,提出的算法相比传统的遍历搜索及遗传算法耗时短且定位准确,在实时图存在严重遮挡的情况下仍能正确匹配.     

基于最佳搜索域的水下图像区域匹配算法研究

针对水下双目图像匹配时不再满足空气中极线约束条件以及归一化互相关(NCC)算法处理水下图像计算量大等问题,提出了一种基于最佳搜索域的水下图像区域匹配算法。对双目摄像机进行标定得到相关参数,并获取参考图和待匹配图;运用曲线极线约束计算出与空气中极线的最大偏离值,确定最佳搜索域;用NCC进行匹配,将原来的线性搜索改为在最佳搜索域中进行多行搜索,提高匹配精度;并应用盒滤波技术加速,提高匹配速度。实验结果表明,该算法达到了尺度不变特征变换(SIFT)算法的匹配精度,可以应用在整幅图中进行稠密匹配,且运算速度比原有NCC匹配算法大大提高,成功将区域匹配算法应用于水下环境中。     

基于色彩分割的水下立体匹配算法的研究

针对空气中极线几何不再适用于水下双目图像匹配以及尺度不变特征转换(SIFT)算法只能实现稀疏匹配的问题,提出了基于色彩分割的水下立体匹配算法。获取双目摄像机标定参数、参考图和待匹配图;推导参考图的特征点在待匹配图上对应的曲线表达式,同时利用均值漂移算法对参考图进行图像分割;用像素灰度差的绝对误差和算法进行匹配,根据图像分割结果对窗口内像素分配不同权重,并将搜索范围改为在对应曲线上,提高匹配精度。实验结果表明,该算法优于特征匹配SIFT算法,匹配精度有所提高,成功将区域匹配算法应用于水下图像稠密匹配。     

水下环境中基于曲线约束的SIFT特征匹配算法研究

针对水下双目图像匹配时不再满足空气中极线约束条件以及尺度不变特征变换(SIFT)特征匹配算法处理水下图像误匹配率较高等问题,提出一种基于曲线约束的水下特征匹配算法。对双目摄像机进行标定获取相关参数,再获取参考图和待匹配图;利用SIFT算法对两幅图像进行匹配,同时利用由参考图提取的特征点推导出其在待匹配图上对应的曲线,将该曲线作为约束条件判定待匹配图上对应特征点是否在曲线上,从而剔除误匹配点,以达到提高精度的目的。实验结果表明,该算法优于SIFT算法,可以有效地剔除误匹配点,比SIFT算法匹配精度提高约12%,解决了SIFT算法在水下双目立体匹配中误匹配率高的问题。     

复杂地物条件下基于线特征的异源景象匹配

为了寻求应用于复杂地物条件下异源景象匹配的算法,使其满足尺度和旋转不变性,受视觉成像系统的启发,利用初始简图可以表征图像大部分信息的特点,提出了一种新的基于线段对的异源图像匹配算法。首先,提取并筛选图像中能够表征图像信息的线段;然后,利用线段自身信息及线段的相对位置关系构建线段对特征;接着,通过线段对之间的相似性对图像进行粗匹配;最后,利用线段之间的拓扑关系进行精匹配。实验表明,本文方法对具有旋转、缩放和平移变换的异源图像的匹配正确率达到了75%以上,运算时间是传统匹配算法的1/5左右,基本满足了异源景象匹配应用对算法实时性和准确性的要求。     

基于投票加权累积度量的模板匹配算法

从点集相关性的角度提出了一种新的模板边缘图像匹配度量——投票加权累积度量(WVAM),在该度量中融入了抗几何畸变以及抗杂点与相似区域干扰的机制,能够实现异源情况下模板边缘图像的匹配定位。为了进一步提高WVAM匹配的单相关峰特性,转换点的坐标投票为局部结构信息投票,形成了融入局部结构相似性的投票加权累积度量(LSS-WVAM),该度量能够表征模板边缘图像与待匹配区域的整体结构相似性,更具有稳健性。在仿真实验中利用全局与局部度量信噪比作为评价指标,证明了WVAM具有比LTS-HD(Least trimmed square Hausdorff distance)更好的全局单峰与局部梯度特性。与WVAM相比,LSS-WVAM在全局和局部性能上约提高30%和4%。     

基于Markov随机场的新型景像匹配算法

为了提高景像匹配导航系统的定位精度,给出了一种基于Markov随机场理论和极大后验概率估计的新型景像匹配算法。考虑到在x方向和y方向位置偏差的实时图与基准图之间的灰度分布关系,利用图像上的灰度分布服从Markvov随机场分布这一特性,建立了景像匹配问题的条件概率分布模型。应用最小二乘法和噪声的先验统计信息估计位置偏差的方差,给出了描述基准图与实时图之间灰度偏差的测量模型,确定了测量的统计特性。基于极大后验概率估计准则计算了位置偏差的估值。由于新算法在计算位置偏差估值时用到了被估量和噪声的统计信息,因此具有很高的精度。将该算法与最小二乘景像匹配算法进行了仿真比较。仿真结果表明,新算法的匹配精度达到了0.1~0.2像素,高于最小二乘匹配算法的匹配精度。     

鲁棒惯性地形辅助导航算法研究

传统的地形轮廓匹配(terrain contour matching, TERCOM)算法在速度误差和航向误差较大时可靠性下降,基于扩展Kalman滤波的北航惯性地形辅助惯性导航(BUAA inertial terrain aided navigation, BITAN) 算法在初始位置误差或高度表测量噪声较大时,系统无法准确定位,导致系统的鲁棒性降低. 为解决上述问题,对BITAN算法进行改进,发展了鲁棒北航惯性地形辅助导航(robust BUAA inertial terrain aided navigation, RBITAN)算法. RBITAN算法根据平均绝对差、均方差和交叉相关算法的统计决策信息设计了搜索模式算法,以基于扩展Kalman滤波原理的BITAN算法作为跟踪算法, 综合了TERCOM算法和BITAN算法的优点,提高了算法的鲁棒性.利用真实的数字高程模型和试飞数据进行仿真验证, 并和BITAN算法进行比较.仿真结果验证了RBITAN算法可以在较大初始位置误差和较大高度表测量噪声时准确定位, 提高了算法的鲁棒性.     

自适应混沌蚁群径向分析算法求解重力辅助导航匹配问题

针对现有重力导航匹配算法的匹配精度、匹配率受惯导初始位置误差影响较大以及实时性较差等不足,提出了一种基于自适应混沌蚁群径向分析的实时重力辅助导航匹配算法,新算法引入改进的连续域蚁群算法进行优化模型求解,通过进行连续域蚁群算法的信息素的自适应调整,同时对蚁群算法的搜索策略、计算参数、局部信息素进行混沌自适应处理,最终达到提高算法搜索效率、匹配率、抗噪性能的效果,实验结果表明,新算法对惯导初始误差不敏感,匹配率高,实时性强。     

微光景像匹配实时图模拟生成技术研究

景像匹配实时图模拟生成是导弹制导系统仿真和景像匹配算法验证的关键技术。研究了光照条件、气象条件、像增强型电荷耦合器(ICCD)相机特性以及地面光谱反射特性等因素对微光成像的影响,建立了微光视景像生成的数学模型,包括:地面反射特性模型、像增强型电荷耦合器相机特性模型、大气传输模型和噪声模型,研究了白天与夜间地面反射特性造成的日光图像与微光图像的衬比度差异,提出了微光景像匹配实时图仿真方案,并在此基础上研制了一个完整的蕴含LOWTRAN7计算内核和像增强型电荷耦合器后段仿真的微光景像匹配实时图生成系统。仿真实验结果说明了该方案的有效性。     

A real-time image matching algorithm for integrated navigation system

In this paper we introduced a kind of real-time image matching navigation algorithm based on ORB which can meet the requirement for high speed aircraft. We combined image matching with INS to fix the accumulative error of INS and get high accuracy position data of the aircraft. In order to improve the accuracy and robust of system, we used SIFT feature as a supplement of ORB and introduced the Kalman filter to optimize the output of image matching and INS. Based on maneuverability law, we did wrong point deleting with RANSAC. Finally, we designed a software system to simulate the image matching/INS navigation system. From the result of experiments, we can draw a conclusion that the algorithm has good real-time performance, play a good matching effect and get high accuracy position value.     

基于灰度相关的图像匹配算法的改进

针对目前图像匹配算法中存在的匹配精度不高和匹配速度慢的缺点，对基于灰度相关的2类匹配算法——最小误差法和相关系数法进行了改进。最小误差法采用新的ML距离法，提出动态调整阈值的方法，既保证了匹配精度，又避免了局部噪声的影响；相关系数法对相关系数的计算公式进行了简化，并采用三步搜索策略进行匹配，以达到减少计算量和搜索位置的目的。实验证明：改进后的算法，在保证一定匹配精度的条件下，匹配速度大大提高，能够满足实际应用中的实时性要求。     

一种基于局部投影熵的图像匹配新算法

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,并提出一种基于局部投影熵的图像匹配方法.基于局部投影熵的图像匹配方法具有较好的抗几何失真能力,并且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.