一种准自动高精度图像配准算法

为了增强图像配准的鲁棒性，提出了一种人机交互的图像配准算法，该算法首先利用人工选择控制点的方式得到变化模型的初始参数，然后利用初始参数寻找其他可能匹配的特征点对，最后利用加权最小二乘法精确求解变化模型的参数，并完成图像的配准。该算法不仅降低了计算量，而且减少了误配的可能性，并且对灰度差异较大的图像也是适用的。大量实验表明，提出的方法对同种传感器或者不同传感器图像之间的配准都是有效的。     

基于最小二乘曲线拟合的时间配准方法研究

针对单一手段探测低慢小目标能力不足的问题,提出了运用雷达/红外手段联合探测的方法.但在雷达红外数据融合之前,需要解决时间配准的问题.为解决这个问题,提出了一种基于最小二乘曲线拟合的时间配准改进方法,推导出了改进的最小二乘曲线拟合公式,分析了影响拟合精度的因素,通过仿真分析验证了该方法的有效性.     

SAR图像多尺度配准的小波域最小割模型方法

 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.     

一种新的图像配准和超分辨率重建算法

对低分辨率观测图像进行精确配准是实现图像超分辨率重建的关键。然而,当低分辨率图像中的混叠分量达到一定程度时,许多配准算法不能满足超分辨率重建的精度要求。将图像配准和超分辨率重建联合实现的方法受混叠影响较小,该文分析其原因并提出实现这类方法的新算法,该算法采用类似于变量投影的思想,改善问题求解的条件,从而克服常用的坐标轮转下降法的一些不足。新算法利用Lanczos方法和Gauss求积原理高效地实现,并且能够处理低分辨率图像之间平移和旋转等形式的运动。实验结果证明了该方法的有效性。     

一种改进的基于不变描述子的图像自动配准方法

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.     

基于互匹配的图像自动配准方法

图像配准是将同一场景的不同图像对齐或进行广义的匹配,其中基于特征点的方法是应用最广泛的一类方法,而单一的特征点提取和匹配算法难以实现精确的匹配.文中提出了一种基于互相关双向匹配与匹配支持度相结合的高精度匹配方法,利用互相关法进行双向匹配得到粗匹配点对;依据初始候选匹配点对的匹配支持度对其排序,选取支持度位于前面的候选匹配点对,即可排除误匹配点对,优选出真实的匹配点对.采用粗精两次匹配建立特征点之间的对应关系,相对于传统的单向匹配法有较高的可靠性和有效性.实验表明,这种匹配方法对于旋转、平移、缩放等多种几何变换的情形都是十分有效的.     

一种基于对象的动态视频超分辨率复原算法

从视频序列中复原高分辨率的运动对象在众多研究领域具有重要的应用意义.本文针对动态视频中整体运动的刚性或准刚性对象,提出一种基于对象的超分辨率复原方案,首先引入基于6参数仿射模型的对象跟踪和匹配算法,用于视频中运动对象的自动跟踪和匹配.进而将该运动模型与最大后验概率(MAP)算法相结合实现了所跟踪对象的超分辨率复原.对仿真和实测序列的实验结果表明,这种基于对象的处理方法能够实现更为准确的运动估计,因而收到了更好的复原效果.     

多特征匹配的高光谱图像配准方法

基于区域的配准方法从处于离散性图像坐标点中,检索配准特征点完成高光谱图像配准,而离散性图像坐标点导致图像特征点提取存在一定误差,导致配准后高光谱图像结构特征缺失。为此,提出多特征匹配的高光谱图像配准方法,首先使用基于Forstner算子的高光谱图像特征提取方法,提取两幅待配准高光谱图像中目标特征,然后基于提取的特征,采用基于多特征匹配的高光谱图像配准方法实现配准。经实验结果验证,该方法提取的高光谱图像特征完整度系数最大值为0.989 9,配准后的同类型、不同类型的多特征高光谱图像结构相似度指数始终大于0.980 0,且与同类配准方法相比,配准速度提高了6倍与8倍左右,应用性能较为显著。     

一种基于改进SURF的遥感图像自动配准方法

现有的遥感图像自动匹配方法存在匹配准确度低、计算量大、配准效率低的问题,在经典SURF算法基础上,提出一种改进的SURF算法,首先提取遥感图像放射不变闭合区域,然后利用SURF算法提取该区域内的特征点,建立特征点筛选机制剔除信息含量低且分布不均匀的特征点,最后结合最小二乘法完成图像自动配准。研究结果表明,该配准方法在提高配准精度的同时,减少了运算时间,提高了算法的整体性能。     

一种基于子像素配准视频超分辨率重建方法

为了提高视频的空间分辨率,提出了一种利用帧间运动信息进行超分辨率重建的方法。对于整个视频的重建,提出了一种基于滑动窗的分段重建模型。在每一个滑动窗中,首先对相邻帧进行子像素级精度的运动配准;然后通过迭代反投影算法进行超分辨率重建。在配准算法中,提出了一种基于四参数刚体变换模型的配准方法,通过迭代求解和高斯金字塔图像模型由粗及精地进行运动估计。分别对模拟图像及实拍彩色视频进行重建,实验结果表明,该配准算法具有较高的精度,重建算法取得了较高的峰值信噪比(PSNR)值,重建视频具有更好的视觉效果和更高的分辨率能力,可被广泛应用于在帧间主要存在平移和旋转运动的视频序列的超分辨率重建。     

基于场景复杂度与不变特征的航拍视频实时配准算法

实时、鲁棒的图像配准是航拍视频电子稳像、全景图拼接和地面运动目标自动检测与跟踪的前提和关键技术.本文以航拍视频序列为处理对象,提出了一种新的基于场景复杂度与不变特征的实时配准算法,其主要特点包括：(1)在对航拍视频配准难点进行详细分析的基础上,有针对性的提出基于积分图的快速图像尺度空间构建、依据场景复杂度的检测特征点数量在线精确控制、基于描述子误差分布统计特性级的联分类器构造等新方法,使得算法配准性能不随场景的复杂度发生改变,能够在各种地貌条件下实时、稳定的进行图像配准;(2)将多尺度Harris角点和SIFT描述子相结合,并通过对帧间变换模型参数进行鲁棒估计,保证了算法具有良好的旋转、尺度、亮度不变性和配准精度.实验结果表明,算法可在场景变化、图像大幅度平移、尺度缩放和任意角度旋转等复杂条件下实时、精确的进行图像配准,对分辨率为320×240的航拍序列的平均处理速度达到20.7帧/秒.     

一种基于边缘的图像配准方法

图像配准是多传感器图像融合研究中的一项关键技术,多传感器图像特别是波段相距较远的相关性较小的图像,要实现图像配准存在很大的困难。对于能够用仿射变换模型来描述的图像,图像之间比较明显的特征是各个物体之间的边缘。该文研究利用小波变换的方法提取图像的边缘,并对边缘图像作交互方差分析,搜索出最佳交互方差的配准参数。通过对SPOT和TM图像的处理,达到了精度较高的配准效果。     

Object-based Super Resolution for intelligent visual surveillance video

Construction of high resolution images from low resolution sequences is often important in surveillance applications. In this letter, an affine based multi-scale block-matching image registration algorithm is first proposed. The images to be registered are divided into overlapped blocks of different size according to its motions. The Least Square （LS） image registration algorithm is extended to match the blocks. Then an object based Super Resolution （SR） scheme is designed, the Maximum A Priori （MAP） super resolution algorithm is extended to enhance the resolution of the interest objects. Experimental results show that the proposed multi-scale registration method provides more accurate registration between frames. Further more, the object based super resolution scheme shows an enhanced performance compared with the traditional MAP method.     

基于改进SIFT算法的视频序列图像配准

针对尺度不变特征SIFT配准算法中匹配阶段的距离比阈值参数不具有普遍适用性,并且误配点没有得到有效剔除的问题,分别提出了参数自适应和相邻平行性约束的相应改进方法。距离比阈值的参数自适应使得阈值能够对不同的图像进行调整,相邻平行性的约束则进一步减少了误配的特征点对,最终得到更加精确的图像变换关系。将改进后的SIFT算法应用于视频序列图像的配准,实验表明改进算法的性能得到有效提高。     

一种基于ASIFT的图像配准算法

ASIFT算法能实现全仿射不变性,适用范围广,但匹配效率较低,鲁棒性不够好,匹配有重复特征的图像时出现误配。对ASIFT算法进行改进,与SURF算法的优点结合,通过采用性能更好的Hessian矩阵来检测特征点,计算Haar小波响应值构建特征描述向量,并提出一种新的特征匹配策略,对特征描述向量进行分段匹配。实验结果证明,改进后的算法比ASIFT算法鲁棒性得到增强,匹配效率和精度均有所提高。     

电阻抗成像的修正阻尼最小二乘重建算法

本文给出了一种新的电阻抗成像的图像重建算法,该算法是对Ｎｅｗｔｏｎ－Ｒａｐｈｓｏｎ类算法的改进。算法根据 目标函数的分析,将以前常用的,对正规方程组的求解。转化为 解一个条件数更好的超定方程组的最小二乘解。理论分析和数值试验都表明,这种新的重建算法较常用的Ｎｅｗｔｏｎ－Ｒａｐｈｓｏｎ类算法,不仅数值稳定性有较大的提高,而且计算量有所减少,同时这种算法也适用于其他最小二乘问题的求解。     

基于BRISK特征匹配航拍图像自动配准方法

针对航拍图像存在平移、旋转、尺度和亮度变化的问题,提出了一种新的基于二进制鲁棒不变尺度特征(BRISK)的快速图像自动配准算法.首先提取BRISK特征点,其次采用引导互匹配策略得到初始匹配点对,然后采用预检测的随机抽样一致(RANSAC)算法剔除误匹配点对,最后用最小二乘法求出帧间的变换模型参数,采用双线性插值得到配准后的图像.实验结果表明,该算法不但满足配准精度的要求,而且运行速度远远快于SURF算法,具有一定的理论和应用价值.     

基于BRISK特征匹配航拍图像自动配准方法

采用基于Cortex A8内核的AM3354工业级CPU, 搭载稳定的Linux操作系统, 设计了一款具有多种通信接口、可扩展性强并具有本地图像分析处理能力的工业相机。同时还提出了一种基于vivi的摄像头驱动开发方法, 可快速而高效地为各种CPU开发Linux摄像头驱动程序。     

基于参数分步估计的红外与可见光图像自动配准算法

 提出了一种仿射模型参数分步估计的红外与可见光图像自动配准算法.首先,使用矩阵正交分解方法,将仿射变换的6个自由度分离为易于估计的切变、尺度比例、旋转、尺度缩放以及x和y方向上的平移量等参数;然后基于方向一致性约束和线段间的对齐度分别构建用于参数分步估计的目标函数,并使用SGA(Stud Genetic Algorithm)算法搜索使目标函数取得近似全局最优解的参数值;最后,基于Powell算法对参数估计值进行局部求精.实验结果表明,当两幅需要配准的图像中含有丰富的关联线段及多样的线段方向分布时,本文算法能够利用这些线段间的方向一致性约束和位置分布信息,有效地实现红外与可见光图像的自动配准,且算法具有较好的配准精度.     

基于积分投影的图像快速配准算法研究

提出了一种基于积分投影技术的抗噪声实时图像配准算法.该算法通过将图像序列中的每一帧图像分别沿水平和垂直方向进行积分投影形成两个积分投影向量,并应用基于梯度的一维平移估计技术处理,从而精确地获取二维空间上的平移量.实验证明,该算法具有较好的抗噪声性能和较小的计算量,尤其适合硬件实时实现.