基于Shape Context和尺度不变特征变换的多模图像自动配准方法

提出了基于修正的尺度不变特征变换（SIFT）特征提取和Shape Context特征描述算子相结合的多模图像自动配准算法,该算法利用修正的SIFT算法提取多模图像中的特征点,然后采用Shape Context算子描述特征点,利用特征点周围区域边缘点的梯度方向形成特征向量。采用欧氏距离作为匹配标准对多模图像中特征点进行初始匹配,然后通过RANSAC算法消除误匹配的特征点对,并采用最小二乘法计算仿射变换参数,最后通过仿射变换和双线性插值实现图像配准。对红外图像和可见光图像的配准实验结果表明了本算法的有效性和稳定性。     

基于边缘与SURF算子的SAR与可见光图像配准方法

鉴于SAR(synthetic aperture radar)与可见光图像的成像机理存在很大差别,使得其同名特征的提取和配准十分困难,但在某些情况下,这两类图像的边缘存在一定的相关性。提出一种基于边缘与SURF(speed-up robust feature)算子的图像配准方法。通过适当预处理增强图像间的共性,采用综合性能比较好的Canny算子提取两幅图像共有的边缘特征,在边缘图像的基础上提取SURF特征;通过比值提纯法进行特征点粗匹配,RANSAC(random sample consensus)算法剔除误匹配点,计算仿射变换模型从而实现SAR与可见光图像的自动配准。实验结果表明:该算法的正确匹配率为100%,均方根误差为0.852个像素,配准精度达到亚像素水平。     

舰船小目标图像配准算法

当舰船目标距离红外/可见光复合导引头较远的时候,红外与可见光图像中的目标信息微弱,可供提取的特征较少且差异较大,传统的图像配准算法很难适用.针对该问题,本文提出一种基于传感器参量的图像配准算法,首先根据红外与可见光传感器的成像模型将图像配准分解简化为视场配准与平移配准两个相对分离的步骤;然后利用传感器参量进行图像的视场配准;最后基于海天线和水平高通能量分布确定匹配点完成平移配准.仿真实验结果表明,该算法具有较高的配准准确度,可以应用于实际远距离海上舰船的红外和可见光图像配准.     

一种红外与可见光图像的自动配准方法

针对红外和可见光图像配准问题，采用仿射变换实现图像的几何变换，利用Canny算子边界相关运算求出边界相关性最强时对应的仿射变换参数，从而有效地实现了对原始红外和可见光图像的自动配准。实验结果表明，该算法有效，可以应用于实际的红外和可见光图像配准中。     

基于PHLST的红外与可见光图像融合算法

针对图像融合过程中边缘处理和区域一致性的问题,提出一种基于多重调和局部正弦变换的红外与可见光图像融合新算法.多重调和局部正弦变换的多重调和分量μ代表了图像缓慢变化的"趋势",在空域进行加权融合;残差分量υ体现了源图像的"波动",在傅里叶正弦变换域进行融合,以充分提取可见光图像的细节信息.由于不存在边缘效应,同时残差分量...     

非下采样变换的红外与可见光图像融合

基于非下采样Contourlet变换（NSCT）,提出了一种红外和可见光图像融合算法。针对低频子带系数和各带通方向子带系数分别提出了基于图像物理特征的系数加权选择方式与基于区域能量匹配的系数选择方式,即低频基于区域梯度信息、高频基于区域特征因子的加权与选择结合的图像融合算法。实验结果表明：非下采样Contourlet变换具有较快的运算速度,且经非下采样变换后能量更加集中,可提供更多的图像信息。相对于基于像素的图像融合算法,本文的图像融合算法具有更高的融合性能,是一种更适合图像融合的多尺度几何分析（MGA）工具。     

基于SIFT特征的彩色图像拼接方法研究

针对传统特征提取拼接算法在复杂图像中配准过程中出现的过多误匹配,导致拼接后图像出现鬼影、模糊等问题,从而影响拼接图像的质量,提出一种改进的SIFT配准算法。在对目标图像提取SIFT特征后,利用SIFT描述子的尺度以及梯度方向信息建立最小邻域匹配剔除误匹配点,之后利用局部均方根误差(RMSE)评价映射矩阵与RANSAC算法相结合,迭代出精确变换模型。在对图像进行几何矫正后,提出一种自适应的混合线性算法对重合区域图像变换至HIS颜色空间进行图像拼接,最后得到平滑无缝的完整彩色全景拼接图像。实验结果证明,该算法在拼接复杂场景并且重合区域不多时仍有较好的准确性及稳定性。     

改进SIFT变换与客观评价结合的图像配准算法

针对SIFT(Scale Invariant Feature Transform)算子在大幅复杂图像中提取的过多不稳定特征点及在只有少量重合区域下图像配准过程中出现的过多误匹配,导致图像配准精度下降。提出一种改进的SIFT算法,在对目标图像提取SIFT特征后,利用双向BBF(Best-Bin-First)匹配算法对提取的特征点进行匹配,采用SIFT描述子的尺度以及梯度方向信息建立最小邻域匹配剔除误匹配点,通过随机抽取一致性算法(RANSAC)进一步筛选匹配点,并利用最小二乘法结合多项式近似拟合出变换模型,利用局部均方根有效值(RMS)评价映射矩阵与实际图像的误差,找出并删除引起误差的误匹配点,迭代至配准图像符合评价标准后,计算出精确变换模型。实验结果表明,该算法提高了大幅复杂图像在少量重合区域时的配准精度。     

Lock-in thermographic inspection of squats on rail steel head

The development of squat defects has become a major concern in numerous railway systems throughout the world. Infrared thermography is a relatively new non-destructive inspection technique used for a wide range of applications. However, it has not been used for rail squat detection. Lock-in thermography is a non-destructive inspection technique that utilizes an infrared camera to detect the thermal waves. A thermal image is produced, which displays the local thermal wave variation in phase or amplitude. In inhomogeneous materials, the amplitude and phase of the thermal wave carries information related to both the local thermal properties and the nature of the structure being inspected. By examining the infrared thermal signature of squat damage on the head of steel rails, it was possible to generate a relationship matching squat depth to thermal image phase angle, using appropriate experimental/numerical calibration. The results showed that with the additional data sets obtained from further experimental tests, the clarity of this relationship will be greatly improved to a level whereby infrared thermal contours can be directly translated into the precise subsurface behaviour of a squat.     

基于线性不变矩的特征图象配准算法研究

针对图象差异较大的光学图象与合成孔径雷达图象(SAR)的特点,设计了一种基于特征的图象配准的算法,包括特征提取、匹配、控制点选取、变换系数计算和误差计算等步骤.在特征提取中,对于雷达图象需要进行预处理并采用LOG提取图象轮廓.在匹配算法中,以线性不变矩作为特征量,对现有基于图象轮廓特征的匹配算法进行了改进.采用上海浦东地区的Radarsat-1S2模式图象与LandsatTM-5波段图象作为待配准图象.实验结果表明,该方法可以较好地完成光学图象与SAR图象的配准,有着较高的应用价值.     

一种基于Canny边缘的红外与可见光图像配准算法

针对异源传感器在图像配准时如何精确地找到相应的匹配特征问题,结合红外图像与可见光图像的特征,利用2种传感器对同一场景成像时具有一定的边缘轮廓相似特性,提出了提取图像的Canny边缘,在边缘轮廓上根据边缘曲线上像素点的位置夹角的相似性寻找对应匹配点,通过仿真和实验数据与真实值的比较验证算法的有效性和配准的精度.     

基于相位一致性和Hough变换的多源图像配准方法

由于红外图像与可见光图像对比度不同,常用基于梯度幅值的特征匹配方法难以正确配准。在分析红外图像与可见光图像成像机制的基础上,提出了一种结合相位一致性边缘检测与Hough变换的多源图像配准新方法。该算法首先采用高通滤波和平台直方图均衡方法对红外图像进行预处理以提高红外图像的对比度,再利用具有图像对比度不变性的相位一致性边缘检测法提取两幅图像的边缘,结合Hough变换选取图像空间中最长的线作为特征,采用改进相位相关法作为相似性度量,在对数极坐标域下计算出两幅图像的几何变形参数。仿真实验结果表明,该方法能够以较高查准率实现红外与可见光图像自动配准,并具有较强的鲁棒性。     

基于区域分维和非采样Contourlet变换的图像融合算法

针对源图像有用信息的提取,提出了基于区域分维和非下采样Contourlet变换相结合的红外与可见光图像融合算法.将图像的区域属性、区域大小、边缘强度以及纹理显著程度等特点用图像不同尺度上的区域分维进行描述,对于非下采样Contourlet变换低频系数,根据源图像不同尺度上的区域分维进行基于系数选择的融合.针对带通子带系数设计了系数局部匹配度算子,依据匹配度不同采用加权和系数选取相结合的融合规则.与其他常规融合方法进行比较,该算法可有效实现红外与可见光图像的融合.     

Defects’ geometric feature recognition based on infrared image edge detection

Edge detection is an important technology in image segmentation, feature extraction and other digital image processing areas. Boundary contains a wealth of information in the image, so to extract defects’ edges in infrared images effectively enables the identification of defects’ geometric features. This paper analyzed the detection effect of classic edge detection operators, and proposed fuzzy C-means (FCM) clustering-Canny operator algorithm to achieve defects’ edges in the infrared images. Results show that the proposed algorithm has better effect than the classic edge detection operators, which can identify the defects’ geometric feature much more completely and clearly. The defects’ diameters have been calculated based on the image edge detection results.     

基于无人机红外光谱技术的影像数据匹配方法研究

无人机加载红外光谱载荷对区域内影像进行获取现已成为遥感领域一种重要的技术手段,可通过对携带位置信息的影像进行分类提取,得到植被盖度、温度指数等一系列因子指标。利用FREE BIRD(自由鸟)小型低空无人机系统挂载Tetracam红外相机(310万像素)对新疆玛纳斯县一河道进行影像获取。无人机飞行面积约为20.5 km2,为了得到更加精确的植被、温度等因子,需要对无人机红外影像进行配准,通过优化SIFT匹配参数和RANSAC粗差剔除后,获取了可靠的匹配结果,即经过算法匹配后的影像与原影像进行了误差比对,能够满足后期的应用需要, 这也是本文的创新点之一。将影像进行配准后进行二维影像拼接,将多张红外影像按照航向重叠度不低于60%,旁向重叠度不低于50%的概率进行拼接,得到拼接后的红外影像图。另外比较了SIFT和SUFT两种算法,利用优化的SIFT算法及改进的FLIR传感器获取1 600张热红外影像,利用地面同步测量数据对拼接后的红外影像进行算法匹配,并利用ENVI(完整的遥感图像处理平台)软件进行温度及植被盖度的影像反演,得到了研究区域的单一影像及红外影像的温度反演图及植被反演图。通过对两种算法的对比得到更加优化的算法模型,并对该模型进行回归分析和精度检验,得到该模型的相关系数R2为0.767,匹配精度为81.51%,模型精度较高。本模型的建立对日后无人机红外影像的配准及提取反演奠定了理论和实践基础。     

Fusion of visible and infrared images using global entropy and gradient constrained regularization

Infrared and visible image fusion has been an important and popular topic in imaging science. Dual-band image fusion aims to extract both target regions in infrared image and abundant detail information in visible image into fused result, preserving even enhancing the information that inherits from source images. In our study, we propose an optimization-based fusion method by combining global entropy and gradient constrained regularization. We design a cost function by taking the advantages of global maximum entropy as the first term, together with gradient constraint as the regularized term. In this cost function, global maximum entropy could make the fused result inherit as more information as possible from sources. And using gradient constraint, the fused result would have clear details and edges with noise suppression. The fusion is achieved based on the minimization of the cost function by adding weight value matrix. Experimental results indicate that the proposed method performs well and has obvious superiorities over other typical algorithms in both subjective visual performance and objective criteria.     

Infrared and visible image fusion method based on saliency detection in sparse domain

Infrared and visible image fusion is a key problem in the field of multi-sensor image fusion. To better preserve the significant information of the infrared and visible images in the final fused image, the saliency maps of the source images is introduced into the fusion procedure. Firstly, under the framework of the joint sparse representation (JSR) model, the global and local saliency maps of the source images are obtained based on sparse coefficients. Then, a saliency detection model is proposed, which combines the global and local saliency maps to generate an integrated saliency map. Finally, a weighted fusion algorithm based on the integrated saliency map is developed to achieve the fusion progress. The experimental results show that our method is superior to the state-of-the-art methods in terms of several universal quality evaluation indexes, as well as in the visual quality.