基于相位相关的匀速直线运动模糊图像位移参数估计

为估算匀速直线运动模糊图像的运动参数,提出了一种基于相位相关分析的图像配准方法。该方法利用傅里叶变换的平移特性,对产生平移的目标图像进行傅里叶变换并计算归一化互功率谱,其傅里叶逆变换对应二维脉冲函数,通过计算脉冲函数峰值坐标获取位移图像之间的亚像元级位移量。结合相位相关配准原理和线性空间不变退化模型,给出了匀速直线运动点扩散函数及其光学传递函数的数学描述;讨论了匀速直线运动模糊对相位相关配准结果的影响,证明了图像经过匀速直线运动退化后,位移图像之间归一化互功率谱具有不变性。实验结果表明：动态运动模糊图像最大检测误差为0.489 pixel,标准差为0.16 pixel。     

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。     

基于相位相关的亚像素配准技术及其在电子稳像中的应用

介绍一种基于相位相关的图像配准方法,并将该方法应用于序列图像的运动检测,通过运动补偿,实现了序列图像的稳定输出。采用相位相关配准方法对序列图像进行亚像素精度配准,运用基于最小二乘的曲面拟合法,估计当前图像相对参考图像的亚像素级的平移量。在补偿图像运动时,为保证亚像素级的补偿精度,采用平滑算法,避免在图像补偿时出现马赛克现象。最后,对样本图像进行了亚像素级位移配准和图像补偿对比实验。实验结果表明,提出的方法可以检测到0．01pixel的运动量,最大配准误差为0．008pixel;采用亚像素级运动量补偿图像,最大误差〈0．5。     

基于特征点匹配的图像配准算法精度提升方法研究

图像配准是多种图像后续处理的基础,较为常见的有图像融合,图像拼接、图像的三维重建等,这些后续操作都需要在一个好的配准前提下才能完成,因此,对于图像配准精度改进的研究具有很重要的实际应用价值。对基于特征点匹配的图像配准算法提出了几个配准精度提升的方法,这些方法分别针对特征检测精度的提升和特征匹配精度的提升来达到图像配准精度提升的目的。     

基于相位方向和尺度的光学、SAR影像自动匹配方法

由于影像之间有显著的几何和辐射差异,光学、合成孔径雷达(SAR)影像的自动匹配一直是研究的难点。介绍具有辐射不变的相位一致性模型,并引入索引图对相位一致性的方向和尺度信息进行统计;借助相位响应方向特征形成方向索引图,借助相位响应尺度特征形成尺度索引图;建立一种对影像局部特征的描述符——局部相位一致性统计图(LPCS),最后利用LPCS在光学、SAR影像中获取同名点,运用仿射变换模型实现匹配。实验表明,方法对光学、SAR影像之间的辐射差异有很强的适应性,并且匹配精度较高。     

一种用于钣金零件视觉测量的图像拼接方法

在钣金零件视觉测量中,大尺寸零件超出图像采集摄像机的视场范围,不能一次性获得该零件的完整图像,需要将存在一定重叠区域的图像进行图像拼接。针对特征稀少、灰度信息少、轮廓对称的钣金零件图像不易拼接问题进行了分析和研究,提出了一种在待拼接图像中选择包含重叠部分的等大小区域作为待配准区域,并对其提取轮廓,然后对轮廓图利用相位相关法求待配准区域的配准参数,再根据待配准区域图像与待拼接图像的坐标关系转换求待拼接图像的配准参数并对图像进行配准,实现钣金零件图像拼接的方法。通过实验表明,该拼接方法对特征稀少、灰度信息少和轮廓对称的钣金零件图像具有速度快、较好的准确性和抗干扰能力,能够满足工业应用的要求。     

基于印刷缺陷检测的图像配准方法研究

图像配准是机器视觉和图像处理的重要研究内容,针对印刷缺陷检测中图像配准效率低、误差大等问题,提出了区别于普通连续色调图像的新方法。采用数学形态学和Hough变换的方法检测图像配准的旋转角和缩放因子,并基于相位相关原理对傅里叶变换的范围进行改进,求取待检图像和标准图像之间的相对偏移量,最终实现文本印刷图像的高效配准。实验结果表明,平均配准误差控制在1个像素范围以内,而且整个配准过程在1s内完成,对文本图像具有较好地配准效果,能为文本印刷品的质量检测奠定良好的基础。     

基于聚类分割和形态学的可见光与SAR图像配准

针对可见光与SAR图像灰度差异大,共有特征提取难的问题,提出了一种基于k-均值聚类分割和形态学处理的轮廓特征配准方法。利用k-均值聚类算法对两类图像进行分割,得到图像分割区域;通过形态学处理,有效减少SAR图像斑点噪声影响,准确提取两类图像的封闭轮廓;采用轮廓不变矩理论,引入矩变量距离均值、方差约束机制和一致性检查的匹配策略,获取最佳匹配对,实现了两类图像的配准。通过实验,三组图像的配准精度分别达到0.3450、0.2163和0.1810,结果表明该法可行且能达到亚像素的配准精度。     

一种改进的无人机航空影像配准方法

针对目前无人机航空影像非同源、畸变大、处理量多的问题,提出一种改进的无人机航空影像配准方法。首先利用传统SIFT方法得到特征点,其次利用C均值聚类方法可实现准确的非监督分类的特点,对传统SIFT方法得到的特征点进行筛选,从而得出同名点。最后根据得到的同名点完成待匹配图像的投影变换完成配准。通过实验仿真证明该方法精度有较大提高,且可自适应处理不同图像,是一种有效的无人机航空影像匹配改良方法。     

一种基于相位相关的亚像素红外图像配准算法

图像匹配技术广泛应用于各种图像处理任务,如图像拼接、机器视觉等。通常匹配算法的精确度只能达到像素级别,但在很多图像处理任务如超分辨率重建中需要亚像素精度的图像配准。提出了一种基于相位相关的亚像素图像配准算法。根据两幅离散数字图像的相位相关矩阵中的最大值以及其附近若干点可以拟合估计出实际的峰值位置,进而实现两幅图像的亚像素运动估计。提出的算法针对热像仪采集的红外图像进行匹配实验,实验结果表明该算法精度相比通常的亚像素匹配算法较高,且具有更好的实用性。     

基于特征点自动匹配的红外图像配准研究

在模糊和含噪声的红外图像配准中,利用角点检测实现特征点的选择,在提高角点提取效率的同时又保证了角点提取的精度。根据互相关的双向匹配实现对应特征点的自动匹配,然后由对应的特征点对估计出仿射变换的参数。实测的数据和计算结果表明,这种方法对于双波段红外图像的配准是有效的,而且有利于后续的图像融合。     

一种从粗到精的红外和可见光卫星图像配准方法

气象卫星所携带的多种传感器可以获得可见光、红外、多光谱等多模态的卫星图像,目前处理这些多模态图像的一个重要手段是数据融合分析方法,而获取不同模态图像空间对应关系的图像配准是数据融合分析的前提和基础。针对多模态气象卫星图像的配准问题,重点研究红外图像和可见光图像的配准问题,并根据红外图像和可见光图像的特点,提出了一种由粗到精的两阶段配准方法。在粗配准阶段,将Fourier-Mellin变换应用于红外和可见光图像的边缘图像上,并通过变换图像在频域的关系实现了图像配准仿射变换参数的快速计算;在精配准阶段,基于图像的Harris算子检测红外图像和可见光图像的特征点,并通过特征点局部区域的互相关函数实现特征点的匹配,最终通过匹配特征点求得精确配准的变换参数。文章提出的由粗到精的图像配准方法,有效结合了Fourier-Mellin变换对边缘图像配准的高效性和Harris算子图像配准的准确性,是红外和可见光图像配准的一种新方法。利用FY-2D气象卫星获取的红外和可见光图像进行了配准实验,实验结果表明所提出的方法具有良好的鲁棒性和较高的配准精度。     

一种稳健的特征点配准算法

为了能准确快速提取特征和可靠匹配特征点对,提出一种稳健的基于特征点的配准算法。首先改进了Plessey角点检测算法,有效提高所提取特征点的速度和精度。然后利用相似测度归一化互相关(Normalized cross correlation,NCC),通过双向最大相关系数匹配的方法提取出初始特征点对,用随机采样符合法(Random sample consensus,RANSAC)来剔除伪特征点对,实现特征点对的精确匹配。最后用正确匹配特征点对实现图像的配准。实验表明,该方法能够快速准确地提取两幅图像间的对应特征点,大大降低了误匹配的概率,两幅图像光照不一致、重复性纹理、旋转角度比较大等较难自动匹配情形下,仍能有效地实现图像的配准。     

基于免疫模板聚类的模糊中波红外图像目标提取

借鉴生物先天性免疫与适应性免疫的协调作用机制,综合考虑中波红外图像的光谱成像机理和频域模板统计特征,提出一种免疫模板聚类目标提取算法。借鉴先天性免疫对抗原表面分子模式的识别作用,以最大类间方差,将模糊中波红外图像初分割为目标像素集、背景像素集和模糊像素集;借鉴先天性免疫的特征提呈作用,提取中波红外图像模糊像素的频域模板特征,将图像的像素灰度特征空间映射为频域模板特征空间;基于提呈得到的模板特征,对模糊像素集进行适应性免疫聚类,将模糊像素划分为目标像素或背景像素。用手部痕迹的模糊中波红外图像进行实验,并与经典边缘检测模板法和传统区域模板法进行了效果比较和定量评价,结果表明免疫模板聚类算法的目标提取率、与参考标准的重合度、绝对误差率均优于现有模板方法,能够有效实现模糊中波红外图像的目标提取。     

基于Fourier-Mellin变换的气象卫星光谱图像配准

气象卫星光谱图像是气象科学和环境遥感科学研究的重要工具,而图像配准是气象卫星图像数据应用的前提。文章针对气象卫星光谱图像的配准问题,提出了一种基于Fourier-Mellin变换的自动配准方法。首先利用全球海岸线矢量图数据构造地标模板,地标模板是气象卫星光谱图像配准的参考图像;其次,根据云通道数据选择无云区域红外子图像,并利用Sobel算子对红外光谱图像提取边缘特征;最后利用Fourier-Mellin变换确定地标模板图像和红外边缘图像之间的仿射变换参数,从而实现红外光谱图像的配准。该方法本质是基于曲线匹配的思想,无需特征点提取,大大简化了配准流程。利用FY-2D气象卫星上获取的红外通道数据进行了实验,结果表明：该方法鲁棒性好,运算速度快,配准精度较高。     

基于图像集拓扑中心的群体配准方法

传统的图像配准通常指定一幅参考图像在配准过程中保持不变,将另一幅图像变换到参考图像空间,使得两幅图像在空间上互相匹配,从而可以精确比较两者之间的差异.针对多幅个体差异较大的图像配准问题,如果指定一幅作为参考,将其他图像配准到参考图像空间,则会引入该幅参考图像的个体形状偏差,从而影响最终的对比结果.为此,本文首先介绍了目前针对该问题的主要解决方法,然后提出了基于图像集拓扑中心的群体配准方法——TopologyCenter.为验证所提出的群体配准方法的性能,通过使用国外公开的数据集,详细比较了本文提出的方法与当前两种主要方法的群体配准结果的差异.实验结果表明,本文提出的方法具有更小的群体配准偏差,群体配准结果更好;同时,在对实验结果的评价中,本文还提出了一种简捷的群体偏差度量指标.     

基于摄影测量校正的斜光轴数字图像相关方法

提出一种针对单相机、斜光轴测量条件下,基于摄影测量校正的二维数字图像相关法(DIC).变形前,在被测物表面粘贴不少于3个控制点(圆形标志点),通过摄影测量技术得到控制点的三维坐标,利用控制点的三维坐标及其在图像上对应的二维坐标,通过空间后方交会法得到斜光轴相机的三维空间方位,拟合控制点的三维坐标得到控制面.变形过程中,...     

基于AM测度及混合优化算法的图像配准方法

介绍了一种基于边缘特征的图像配准方法。首先利用Canny算子提取图像的边缘;然后以AM测度作为配准准则,在优化AM峰值和配准参数的时候,先用遗传算法将配准参数收敛到最优值附近,再使用Powell法进行局部搜索;最后对待配准图像进行刚体变换及双线性插值,从而实现图像配准。实验结果表明,此优化方法不仅提高了计算速度,而且提高了配准精度,配准结果达到了亚像素级水平。