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。     

A Hybrid Rao-NM Algorithm for Image Template Matching

This paper proposes a hybrid Rao-Nelder–Mead (Rao-NM) algorithm for image template matching is proposed. The developed algorithm incorporates the Rao-1 algorithm and NM algorithm serially. Thus, the powerful global search capability of the Rao-1 algorithm and local search capability of NM algorithm is fully exploited. It can quickly and accurately search for the high-quality optimal solution on the basis of ensuring global convergence. The computing time is highly reduced, while the matching accuracy is significantly improved. Four commonly applied optimization problems and three image datasets are employed to assess the performance of the proposed method. Meanwhile, three commonly used algorithms, including generic Rao-1 algorithm, particle swarm optimization (PSO), genetic algorithm (GA), are considered as benchmarking algorithms. The experiment results demonstrate that the proposed method is effective and efficient in solving image matching problems.     

高分辨率遥感图像SIFT和SURF算法匹配性能研究

遥感图像匹配是图像校正、拼接的基础。由于遥感图像特征相似度大,重叠区域小,遥感图像对匹配算法的要求更高。本文首先从特征检测、特征描述和特征匹配三个方面,比较了SIFT算法和SURF算法在计算速度和准确度方面性能,然后研究了算法对遥感图像重叠度、度量距离的要求,并针对SURF算法对特征方向误差敏感的特点,提出一种oSURF算法;最后利用卫星1A级条带遥感图像分析各个算法优劣性。测试结果表明,相比于SIFT算法,SURF算法计算速度为SIFT的3倍,需要的图像重叠宽度仅为1.25倍描述向量尺寸,而在保证同样匹配率的情况下,SIFT算法则需要图像重叠宽度为1.5倍描述向量尺寸。本文提出的oSURF算法在保证计算速度的同时,准确度相对于SURF算法提升5%~10%,因此,oSURF算法更适合1A级条带遥感图像的拼接。     

标准互相关的灰度无关特性及其应用

对用于图像特征定位的标准互相关算子灰度无关特性展开了研究.由于在显微视觉中的大多数图像灰阶较低,接近于三值甚至二值图像;可籍此灰度无关特性对模板匹配的算法进行优化.实验结果表明,标准互相关的灰度无关特性可以在实际中指导设计模板图像,降低相关运算计算速度,以及指导改善照明条件.     

基于BP神经网络的景象匹配算法

针对以可见光图像为基准、红外图像为实测的景象匹配问题,提出了一种基于BP神经网络的景象匹配方法。该方法首先抽取满足平移、旋转、尺度不变性的Krawtchouk不变矩作为红外目标的特征描述并构造特征向量,随后,基于主分量分析法消除特征向量各个分量间的相关性,去掉多个对目标匹配识别贡献不大的特征的影响,形成描述目标的有效特征向量。接下来,构造三层BP神经网络,以有效匹配特征作为输入,匹配位置作为输出,按照经验公式确定隐层节点个数,基于样本集对红外目标在可见光基准图像中的匹配过程进行训练,最终形成智能化景象匹配识别器。实验结果表明,与常用的景象匹配算法相比,提出方法不仅具有更高的匹配精度和速度,而且鲁棒性好,能抵抗实测图像的旋转几何畸变。     

一种改进的块匹配运动目标识别算法

鉴于传统的块匹配法在图像特征提取、匹配以及搜索等方面有诸多不足,复杂的边缘提取处理与基于灰度的匹配准则都使得系统的处理速度与精度降低,为了使识别处理更加快速精确,提出了一种改进的块匹配识别算法。通过拉普拉斯算子对图像特征进行增强,提高图像的特征信息;实验表明,针对320像素240像素大小的图像,改进算法的特征增强计算时间在Matlab中平均约为0005 4 s。     

相邻帧间匹配的迎头点目标跟踪算法

针对海空复杂背景下迎头点目标检测与跟踪难题,提出了一种基于相邻帧间匹配的边检测边跟踪算法.算法对相邻红外图像序列帧间点与点的邻域匹配,标记匹配结果兴趣区域像素点,统计标记次数,与输入单帧图像同步显示迎头目标检测结果.算法主要特点在于无需提前假定疑似目标点位置,单个匹配过程与当前相邻两帧外的其它序列帧无关,整个匹配过程不随目标数目多少或运动状态变化而改变.根据仿真和实拍照片实验,证实了理论上区别于传统算法的上述优点,在军事应用中具有较高的参考价值.     

A hybrid Particle Chemical Reaction Optimization for biological image matching based on lateral inhibition

In this paper, a hybrid Particle Chemical Reaction Optimization (PCRO) algorithm and lateral inhibition is proposed to solve the image matching problem. Lateral inhibition has the ability to enhance the characters of image, which can help to improve the accuracy of image matching. In order to overcome the shortcomings of basic Chemical Reaction Optimization (CRO) algorithm, we improve CRO by proposing PCRO which inspired from the thought of Particle Swarm Optimization (PSO). Comparative experimental results in image matching show that our proposed hybrid method performs much better than other bio-inspired algorithms.     

基于极线局部校正的特征匹配方法

针对利用多视图像进行目标三维测量、结构重建时在极线约束下对直接区域灰度相关进行同名特征匹配常常失效的问题,提出了一种基于极线局部校正的特征匹配算法。介绍了极线约束匹配的原理,分析了相关方法在极线约束匹配中的缺陷以及在多种像机位姿配置下的图像特征间的约束关系,在此基础上提出了一种极线局部区域校正的方法,对待匹配区域进行校正使自动相关匹配能有效执行,结合最小二乘匹配得到了高精度的匹配结果。实验结果证明了新算法的有效性,大大提高了自动匹配的可靠性、速度和精度。     

基于单景遥感影像的去云处理研究

去云处理是遥感图像处理以及大气纠正的重要步骤。常规的去云处理算法会随云的覆盖类型的不同而不同,如同态滤波或时间平均法,这些算法在去除云对影像影响的同时,往往会伴随地物信息的丢失。提出了基于单景遥感影像的去云处理算法———基于遥感影像分类结果及云检测结果的去云处理算法,目的是去除影像中云的散射影响,恢复地物的光谱信息。算法是针对局部有云的单景Landsat7 ETM+影像进行的。根据Landsat7 ETM+波段4,5,7对影像进行聚类分析,确定不同地物的覆盖类型;利用波段1,2,3及波段6划分出影像中的无云区以及不同覆盖厚度的云层;按照相同地物覆盖类型对非云区与不同云区进行平均反射率匹配,以达到去云的效果。结果表明,经过去云处理的影像,在分类运算中能够明显地提高分类精度,能够很好地恢复地物的光谱信息。     

基于RGB-NIR图像匹配的作物光谱指数特征可视化分析

归一化植被指数(NDVI)基于可见光的红色波段(630～680 nm)和近红外区(780～1 100 nm)的反射光谱进行计算,被认为是作物营养与长势诊断的重要指标。为了低成本、快速、无损的检测作物叶绿素含量,计算植株的NDVI并呈现作物的NDVI分布情况,并通过不同角度图像的分析,监测作物营养分布与动态。利用可见光和近红外波段双目成像技术获取图像,在讨论可见光(RGB)和近红外(NIR)图像的匹配算法的基础上,经图像分割与光照影响校正后,针对不同测试角度建立了作物植被指数空间分布图,并对其空间分布特征与影响因素进行了可视化分析。试验利用可见光和近红外双目相机对51株玉米植株,分别在90°,54°和35°视角下同步采集RGB和NIR图像。对RGB和NIR图像分别进行高斯滤波和拉普拉斯算子增强预处理后,选取了SURF,SIFT和ORB共3种图像匹配算法,并首先利用其进行RGB-NIR图像匹配对齐,以匹配时间(Time), 峰值信噪比(PSNR), 信息熵(MI)和结构相似性(SSIM)4个参数作为匹配性能评价指标,分别从时间、准确性、稳定性三个方面综合确定最优匹配方法。其次,研究玉米植株的分割方法包括超绿算法(ExG)和最大类间方差算法(OTSU),分别实现图像中作物和背景的分离,提取分割后的RGB图像R(Red), G(Green), B(Blue)分量和NIR图像分量。基于HSI颜色模型,提取I分量讨论了光照对图像的影响,并利用多灰度级标准板建立了植株光谱反射率校正线性公式。然后,利用R(Red)和NIR图像分量计算图像中每个像素的NDVI值,绘制作物植被指数的空间分布图,从而对比分析了不同拍摄角度下光谱植被指数的分布特征。通过不同角度图像的NDVI分布情况,展示监测作物植株不同位置的叶绿素分布情况。结果显示,RGB-NIR图像匹配时间SIFT(1.865 s)>SURF(1.412 s)>ORB(1.121 s),匹配准确性上SURF≈SIFT>ORB,匹配稳定性上SURF>SIFT>ORB,综合比较选取SURF为最优匹配算法。采用4灰度级标准板对R, G, B, NIR分量校正模型的R2分别为0.78,0.76,0.74,0.77。90°和35°视角分别展现了作物叶和茎的NDVI植被指数分布情况,可为分析和监测作物的营养分布提供技术支持。     

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。     

AKAZE结合自适应局部仿射匹配的视差图像特征匹配算法

针对常用的图像特征匹配算法对具有视差的图像在图像特征匹配阶段会产生大量误匹配点的问题,提出了一种AKAZE（accelerated-KAZE）算法结合自适应局部仿射匹配的特征匹配算法。首先,采用AKAZE算法提取特征点;接着,采用二进制描述符M-LDB(modified-local difference binary)进行描述并进行暴力匹配产生粗匹配点对;最后,基于图像的仿射变换可以提供较强的几何约束这一特性,采用自适应局部仿射匹配完成精匹配。实验结果表明,该算法针对具有旋转变化、尺度变化、视角变化的图像匹配,具有提取特征点均匀、匹配准确等效果,提取的正确特征点数量分别平均相对于SIFT算法提升了1.66倍、SURF算法提升了1.08倍、ORB算法提升了6.92倍、GMS算法提升了1.23倍,能够满足具有较大视差图像匹配的需求。     

A novel 2nd-order shape function based digital image correlation method for large deformation measurements

Compared with the traditional forward compositional matching strategy, the inverse compositional matching strategy has almost the same accuracy, but has an obviously higher efficiency than the former in digital image correlation (DIC) algorithms. Based on the inverse compositional matching strategy and the auxiliary displacement functions, a more accurate inverse compositional Gauss-Newton (IC-GN2) algorithm with a new second-order shape operator is proposed for nonuniform and large deformation measurements. A theoretical deduction showed that the new proposed second-order shape operator is invertible and can steadily attain second-order precision. The result of the numerical simulation showed that the matching accuracy of the new IC-GN2 algorithm is the same as that of the forward compositional Gauss-Newton (FC-GN2) algorithm and is relatively better than in IC-GN2 algorithm. Finally, a rubber tension experiment with a large deformation of 27% was performed to validate the feasibility of the proposed algorithm.     

基于时间序列预测的电子稳像算法研究

块匹配电子稳像算法是一种稳定性好、准确度高的电子稳像算法.块匹配算法在目标区域中从起始点到匹配点进行搜索时,需要对图像块进行反复匹配,计算量大、实时性差成为限制其应用的主要问题.本文从缩小块匹配算法搜索范围的思想出发,提出了一种利用时间序列预测来确定最优搜索起始点的电子稳像算法.根据图像序列全局运动矢量的内部统计特性,选择合适的时间序列模型;采用AIC准则和Durbin-Levinson递推算法估计模型的阶次和参量,并通过残差检验对模型进行检验和更新.利用建立的时间序列模型和历史数据对当前时刻全局运动矢量进行最优预测,并将其作为搜索起点来进行下一步精确搜索.实验结果证明,时间序列预测方法有效缩小了块匹配算法的搜索范围,使计算速度得到较大幅度的提高,并可直接推广到其它电子稳像算法中.     

基于灰度投影的数字近景摄影立体影像匹配

根据数字近景摄影测量的特点,针对建筑物三维建模的需要,提出了基于灰度投影的影像匹配算法。该算法将影像行、列两个方向上的一维灰度投影,拓展为行、列、主对角线和次对角线四个方向上的一维灰度投影,计算左右影像的四个一维投影向量间的相似性测度的加权平均值作为最后的匹配测度。利用相对定向线性变换（RLT）算法来确定同名核线,以改进的动态定界法来控制待匹配点序列中后续点沿核线匹配的搜索范围,以减少匹配的搜索空间并提高匹配的准确度。利用该算法对建筑物数字近景摄影影像进行了实验,结果表明该算法具有较高的匹配速度和匹配准确率。     

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,利用全局匹配的结果,在实测图上选取多个局部区域,分别进行局部搜索匹配,获取参考图和实测图中一一对应的局部匹配集.最后,利用RANSAC算法和最小二乘算法计算出两幅图像间的最优相似变换参量.仿真分析表明,该算法能满足景象匹配辅助惯性组合导航系统实时性、精确性和鲁棒性的要求.     

Improved keypoint descriptors based on Delaunay triangulation for image matching

In the current keypoint-based image matching methods, not all the keypoints can be reliably matched because of the influence of noise, illumination, and image distortion. In the paper, we propose a novel method based on the Delaunay triangulation to detect and remove possible mismatches. Given previously matched keypoints by a detector in two images, the proposed method utilizes four steps to remove the mismatched point pairs: first, triangulating keypoints in the reference image, and producing a graph consisting of edges that connects the keypoints; second, drawing a graph in the test image by connecting the corresponding points as same as in the reference image; third, detecting abnormal edges in the test image using special constraints; fourth, detecting and removing mismatched point pairs based on the abnormal edges. The experimental results show that the method can detect the mismatches accurately and improve the robustness of current matching algorithms.     

基于深度约束的水下稠密立体匹配

针对双目水下图像匹配不满足空气中常规极线约束的问题,提出一种基于深度约束的半全局算法以实现水下稠密立体匹配.首先采用深度约束确定匹配过程的深度约束搜索区域.然后,基于深度约束区域将绝对差值和梯度计算推广到二维区域并进行加权融合.在深度约束区域内的搜索过程中,采用胜者为王的策略确定某一视差值下的最佳行差及最佳行差下的匹配代价,并将其作为能量函数的数据项应用于半全局算法中,进行匹配代价的聚合.最后采用抛物线拟合法得到亚像素级的稠密视差图.在水下图片上进行的稠密立体匹配结果表明:相较于其他半全局匹配算法,本文算法在极大提高运行速度的前提下,可以获得良好的水下稠密立体匹配效果.