景象匹配相似性测度准则研究

对基于灰度的互信息、归一化积相关、序贯相似性检测和基于特征的点重复率、改进的Hausdorff距离以及AB匹配等几种典型的相似性测度方法进行了研究,探讨了这些方法在2种不同传感器、不同空间分辨率和不同季节拍摄的遥感景象匹配中的匹配成功率和匹配效率.试验表明,对于各种不同的地表景观,互信息、特征点重复率和改进的Hausdorff距离方法的匹配性能均好于归一化积相关以及序贯相似性检测算法,尤其当景象存在明显的灰度反转时,前者的匹配性能明显优于后者.对相似性测度准则的分析比较研究,有助于在实际应用中选择最合适的相似性测度匹配方法.     

一种新的景象匹配的度量方法

介绍一种新的景象匹配的度量测度：不变线矩。并给出了证明。不变线矩的计算只涉及到线上的象素点，其运算量比面矩要小。该测度可用于实际景像匹配的研究。     

层次景象匹配区选取准则

提出了由粗到细的层次景象匹配区选取准则,定义了稳定强度和广义最高峰尖锐度,从匹配区选取的策略上分析了匹配区的选取问题.首先选出信息量足够多的匹配区,再从中筛选出信息量足够强的匹配区,最后利用唯一性的判断,排除匹配区相关面多峰值的情况,选出最佳匹配区.通过这样的逐层筛选,实现了匹配区选取的逻辑性和合理性,可以满足景象匹配的要求.     

一种快速景象匹配方法的研究

将变阈值SSDA算法、遗传算法及分层搜索三者结合起来用于景象匹配中，从而既保留了SSDA算法的强抗干扰能力及其对匹配景象几何畸变有较好的鲁棒性，又进一步改善了SSDA算法的匹配速度，使景象匹配具有较高的实时性。     

景象匹配中的快速畸变校正算法

景象匹配在精确制导中具有非常重要的地位,快速实现不同环境下图像畸变校正是其中的一个棘手问题.在常用的方法中,基于区域灰度平均的算法使图像模糊,而基于样条插值的算法计算耗时.提出了基于欧几里德距离的畸变校正方法,该算法不仅满足实时性的要求,而且具有保持图像细节的良好特性.利用傅里叶相关技术对姿态校正后的实时图与基准图进行匹配,整个过程大约耗时0.3s.     

基于支持向量机的景象匹配区选择方法

考虑景象匹配区选择结果与参考图像信息之间的联系与制约,提出了基于支持向量机的景象匹配区选择方法.首先合理选择基于灰度和基于特征的2级测度参数,准确有效地表示参考图图像信息;其次将多个测度参数归一化组成样本集的输入属性向量,并使用去均值归一化算法得到匹配结果作为样本集的输出;最后选择合适的核函数与最佳参数训练样本集数据,得到具有自动区分景象适配区与非景象匹配区能力的决策函数,并用其分类实现任意候选参考图的匹配区选择.实验结果表明该方法具有较大的适应性和抗干扰性,能够对复杂参考图的匹配区选择进行正确决策指导.     

基于检测识别的实孔径雷达景象匹配定位方法

针对恶劣成像条件下的机场目标实孔径雷达图像匹配问题，提出了一种基于目标检测识别的定位方法，通过线特征滤波预处理和投影变换检测机场跑道线，进一步用模板匹配识别跑道端点以进行定位．对实际图像试验结果表明该算法能够准确定位灰度相关算法难以正确匹配的强噪声、低对比度实时图像，并且具有参考图制备简单，实时性强的特点．     

基于非下采样Contourlet变换的无人机景象匹配算法

卫星导航作为无人机重要的导航方式常因受到干扰而不可用,针对此问题,提出一种同样可辅助惯性设备进行导航的景象匹配算法。首先采用非下采样Contourlet变换(NSCT)对基准图和实测图进行多层级分解,以获得不同分辨和方向的稀疏表示图像,然后以基于稳健统计量的Hausdorff距离(LTS-HD)作为相似性测度进行由粗到精的分级匹配。仿真结果表明,基于NSCT方法的图像匹配概率相对于小波分解提高了14%;景象匹配辅助惯导后,可有效抑制位置误差发散,误差被控制在30 m以内,可满足无人机中等精度导航要求。     

基于空间关系约束的雷达景象匹配算法研究

通过改变雷达景象匹配策略,根据预定的选择方法,从参考图中截取多子区图像作为模板,在实时图上进行多子区相关匹配,并利用各子区间的空间关系约束对匹配结果进行综合及可信度判断,实验结果表明,该方法可有效提高相关匹配方法的性能,并能提供可靠的匹配置信度判断,     

一个匹配是导出匹配的条件

称图G的一个匹配M是导出的,如果M是由M所覆盖的顶点导出的子图的边集．分别给出二部图的一个匹配是导出匹配的条件及存在一个最大匹配是导出匹配的条件．     

一种基于金字塔结构的图象匹配算法

提出一种用于改善算法效率和鲁棒性的多分辨率图象匹配方法,在该方法中我们设计了一个新颖的与基于个人计算机的图象处理系统联用的金字塔计算结构,用以加速系统计算速度。与单纯由ＰＣ机驱动的图象处理相比,该系统的处理速度提高了一个数量级。这种基本的金字塔结构还可用作建立更大规模的金字塔结构的＂砖石＂．本文还对该金字塔结构的性能作了分析。     

基于最小二乘影像匹配的畸变图像矫正算法研究

针对高精度的畸变图像,提出了一种基于最小二乘影像匹配的高精度畸变图像矫正算法.算法首先利用特征提取与边缘检测对图像进行预处理,并且将特征匹配与最小二乘算法相结合,从而实现了图像与模板之间精确的子像素定位与匹配.实验表明,该算法较好的解决了目前高精度畸变图像矫正算法中普遍存在的定位和匹配精度较差的缺陷,图像矫正效果良好,是一种有效的畸变图像矫正算法.     

基于改进演化算法的快速图像相关匹配

提出了一种基于演化算法的快速图像相关匹配的新方法,详细介绍了染色体编码的编码方法选取、适应度函数设计及演化算子设计,并对演化算子设计做出了部分改进．实验结果表明：与传统的遗传算法相比较,改进的演化算法能够更快而且有效地实现灰度图像的相关匹配．     

基于图像片段匹配的立体匹配算法

提出一种以图像片段为单位进行立体匹配的方法,与传统的以像素为单位的立体方法不同的是,本文使用图像的边缘信息将参考图像分成小的片段,同时在水平和垂直方向上以小的片段为单位进行立体匹配,然后进行视差图像的融合,提高了匹配的准确性.在片段内,本文将匹配代价分为高代价与低代价,以不同的计算方式统计两种代价值对整个片段的代价贡献,这种计算方式可以准确地匹配物体被部分遮挡时的情况;接下来对原参考图像进行低位数放大,对片段内的视差值根据低位数放大后的参考图像再次查找精确视差;最后,依据原始的参考图像,使用同色域均值滤波对获得的视差图进行填补与平滑操作.经实验证明,本方法具有算法运算复杂度低,速度快,匹配准确和物体的边缘视差清晰的特点,在Middlebury图像库的测试中获得了较好的实验结果.     

典型相关分析在图像匹配技术中的应用研究

典型相关分析是多元统计分析的一个重要研究课题,它借助主成分的思想,用少数几对综合变量来反映两组变量间的线性相关性质.文章采用典型相关分析方法,对相邻图像进行匹配拼接,确定出合适的拼接点,并选用不同场景的图像进行试验,取得了较好的结果.     

A New Algorithm of Sub-pixels Image Matching

This paper discusses a new algorithm of sub-pixels image matching and analyzes the characteristics of resampling and surface fitting methods. In order to meet the matching demands and to alleviate the computation workload, the following improvement algorithms are used. First, resample the model n-times,putt out (2n - 1) sub-models, and calculate the NCs between each sub-model and image. Then choose the maximum between the sub-model and the displacement corresponding to this sub-model which requires the sub-pixel displacement. Finally, put forward a new algorithm that combines the resampling with surface fitting methods. Experimental results show the validity of the algorithm.     

采用图像增强的图像特征点匹配算法

首先,利用直方图均衡化、基于照明-反射模型的同态滤波和基于Retinex理论的3种图像增强方法,对收集到的图像进行预处理;然后,对预处理后的图像应用SIFT,SURF和ASIFT算法进行图像特征提取和匹配.研究结果表明:经直方图均衡化处理的图像,用SURF提取的图像特征点匹配率较高;同态滤波预处理图像的方法,经SIFT算法提取图像特征点的匹配率较高.     

基于角点检测的图像匹配算法及其在图像拼接中的应用

研究了图像匹配与图像角点匹配之间的关系．并在此基础上提出一种基于角点检测的图像匹配算法，成功地应用于图像拼接中．该算法将角点作为图像的特征点，并通过角点值、邻域角点数、角点间距及参数一致性等4个指标对角点集进行逐级筛选，有效地剔除了不匹配的角点，保证了匹配精度，同时避免了传统算法中进行模板匹配的繁重计算，大大提高了匹配速度．图像拼接实验验证了本文算法的快速、准确和稳定的特性．     

一种镜像立体匹配改进算法

基于图像视差的三维扫描技术中,计算样本外形需要从存在干扰的图像中寻找匹配对应点,提出一种镜像立体匹配改进算法,处理场景存在镜面的情况下物体和镜像的点点对应问题.新算法通过计算像素点与其邻域的灰度值之差,结合变权构建多维判别向量,通过判断物体空间和像空间中对应点的多维向量夹角的大小,来确定两个像素是否匹配.实验结果表明,相比传统的SAD,NSAD,SSD,NSSD立体匹配方法,新算法能够更好地处理有衰减模糊和色差的图像匹配问题,提高重现物体的几何外形精度.