共查询到19条相似文献,搜索用时 62 毫秒
1.
2.
提出了一种针对多通道GMTI的SAR复图像精确配准算法。首先,系统分析了配准误差对干涉相位的影响,推导出了对应配准误差的干涉相位Cramer-Rao界,并利用Monte Carlo仿真数据对配准误差的影响进行了量化。在此基础上,通过对待配准图像进行二维精确插值处理,生成模板图像库和相应的相关系数库,以适合多通道GMTI的复图像的相位相关为准则,找出模板图像库和相关系数库中与参考图像具有最大相位相关值的图像作为配准图像,从而实现多通道SAR复图像之间的精确配准。对基于所提算法的实测三通道SAR复图像进行慢动目标检测实验,结果表明所提算法能够提供多通道GMTI所需要的配准精度,证明了该算法的有效性和实用性。 相似文献
3.
4.
5.
多波段红外图像配准和融合是得到更高质量夜视图像的关键步骤。过去,这两种方法被定义为两个独立的图像处理过程。因此,在融合过程中忽略配准误差会严重影响最后的融合质量。为解决上述问题,该文提出一种新的迭代优化方法,该方法通过寻找最优配准参数来获得最佳的融合性能,采用基于人眼感兴趣区域的清晰度指标作为融合质量评价函数来完善配准过程,采用模拟退火法解决联合优化问题。实验结果表明,针对夜视领域的多波段红外图像,该方法在配准精度、融合质量以及稳定性上明显优于常用的配准和融合算法。 相似文献
6.
该文提出了一种新的利用非线性扩散方程与Hausdorff测度的合成孔径雷达(SAR)图像与可见光图像的配准算法。在此算法中,首先利用非线性扩散方程的SAR图像分割算法获得SAR图像与光学二值图像中相对应的闭合区域特征,将闭合区域质心坐标重合后,被提取特征可通过Hausdorff测度与遗传算法对图像进行快速粗匹配。在粗配准的基础上最后使用二值图像的相关度来进行精配准。实验结果表明,本文方法鲁棒性好,配准精度高,能自动完成存在较大坐标平移、角度变换、尺度缩放的待配图像的配准。 相似文献
7.
8.
SAR与TM图像自动配准算法研究 总被引:1,自引:0,他引:1
为了克服SAR(合成孔径雷达)和TM(专题制图仪)图像配准时受SAR图像中相干斑噪声影响大,以及手工选取配准点精度低的缺点,提出了一种基于闭合区域的图像配准方法,先对SAR图像和TM图像进行处理得到闭合边缘图像后,采用区域生长的方法确定闭合区域,并以其所含像素点数为依据对闭合区域进行匹配,实现图像配准。实验结果表明:该方法稳定有效,对于待配准图像的波段无限制,适应性强。 相似文献
9.
针对合成孔径雷达(Synthetic Aperture Radar,简称SAR)图像提出了一种基于小波域改进最小割(Improved Minimum Cut,简称IMC)模型的多尺度配准方法.该方法首先将小波分解后的高频信息与SAR图像的特性相结合,用以指导在低频子图像中基于IMC模型的图像分割,从而获得两幅图像中完整的区域轮廓特征,然后通过融合开闭轮廓的信息,分别利用统计直方图和Hausdorff距离获取配准参数并对之细化,最后通过逐层校正参数完成多尺度的配准.实验结果表明,该方法能避免斑点噪声对轮廓提取和匹配的影响,能够实现具有平移、尺度和旋转变化的亚像素级精度的SAR图像配准. 相似文献
10.
11.
针对现有频域法 FFT 和 PPFFT 对于大倍率图像配准精度和计算效率难以同时保证的问题,研究了一种基于多重频谱叠加的频域算法,为最大限度减小插值误差噪声,该算法采用多分辨率频谱插值,构造出更接近对数极坐标网格。文中给出分辨率参数设置和算法流程。最后通过算例验证,结果表明:本算法对无裁减图像最大配准倍率可至10,对裁减图像可至5,而FFT和PPFFT(无迭代)对于两种类型图像都约为2;相对于特征点匹配法,本算法也适用于更大倍率的图像配准,从而验证了该算法的准确性和可行性。 相似文献
12.
一种基于虚拟三角形的图像自动配准方法 总被引:1,自引:0,他引:1
图像配准是图像处理和分析的关键技术之一.本文提出了一种基于虚拟三角形的图像自动配准方法来处理具有全局刚体变换的图像配准问题.该方法主要分三步:首先采用改进的Harris算子从参考图像和待配准图像中分别提取角点特征,将每三个角点顺次连接起来构成一个虚拟三角形;然后运用刚体变换模型下匹配虚拟三角形对全等的准则找到全等性最好的一对虚拟三角形,利用它们的对应顶点求解刚体变换模型参数的初始值;最后根据刚体变换模型参数的初始值和一个预设的门限得到所有的匹配角点特征,通过它们求得最终的刚体变换模型参数.实际图像实验结果表明:本文提出的图像自动配准方法是正确和有效的,并具有较高的配准精度. 相似文献
13.
14.
一种改进的基于不变描述子的图像自动配准方法 总被引:1,自引:0,他引:1
本文提出了一种改进的基于不变描述子的图像自动配准方法来处理具有全局仿射变换的图像配准问题.该方法主要分为三步:首先,利用Mean-shift算法和区域标记算法分别从参考图像和待配准图像中提取区域特征作为配准基元,采用7个仿射不变矩作为不变描述子;其次,通过组合仿射不变矩的最小距离准则和行、列匹配概率系数算法获得一个候选匹配区域特征集,运用穷举策略从中得到三个最好的匹配区域特征,利用它们的重心点坐标计算仿射变换模型参数的初始值;最后,根据空间一致性检测获得所有正确的匹配区域特征,利用它们的重心点坐标和最小二乘算法估计最优的仿射变换模型参数.仿真和实际图像数据的配准实验和对比实验结果表明本文方法具有较高的可靠性和配准精度. 相似文献
15.
16.
17.
18.
基于区域选择和特征点匹配的图像配准算法 总被引:3,自引:0,他引:3
提出了一种新的基于圆形区域和Harris角点检测的图像配准算法.该方法采用Harris算子检测特征点信息,自动选取有效特征点,充分利用圆形区域的旋转不变性和互信息量最大原则进行特征点匹配,避免了传统的图像配准算法计算数据量过大、特征点匹配不准确等问题.仿真结果表明,该方法能在27.8 s内完成配准过程,优于传统的图像配准方法;在旋转角度上有0.07°的误差,但并不影响平移距离的正确配准. 相似文献