用于飞行器导航的边缘匹配方法研究

地图匹配制导由于具有良好的自主性而成为飞行器导航的一种重要方式。本文首先从飞行器导航的应用出发，对于可用于地图匹配制导的匹配方法的特点进行了分析；然后，提出了一种基于二值边缘新的匹配度量，并给出了基于距离变换的边缘二值图像匹配方法；通过采用航片与卫片、可见光图像与合成孔径雷达图像等所进行的大量实验，结果表明本文所提出的方法比常用的平均绝对算法和归一化互相关算法速度更快、匹配定位精度更高     

一种基于可操纵金字塔的鲁棒图像匹配算法

图像匹配是计算机视觉和图像处理领域中一个比较活跃的研究课题。针对离散小波变换对于图像平移和旋转的敏感性，提出了一种基于可操纵金字塔的图像匹配算法。算法考虑的是图像之间存在平移和旋转变换的情况。首先，变换的近似旋转角在图像分解的最底层采用环映射算法得到，然后在图像分解的其余层提取兴趣点作为匹配特征，并使用Hausdom距离来度量参考图像和待匹配图像之间的相似性，依次得到由粗到细的匹配结果。实验表明该算法具有较高的匹配精度和较强的鲁棒性。     

一种基于边缘测度的加权Hausdorff景象匹配方法

针对经典Hausdorff距离匹配算法中仅考虑图像间边缘点的几何关系,而未充分考虑边缘点边缘测度显著性差异对Hausdorff有向距离贡献不同的特点,提出一种基于边缘测度的加权Hausdorff距离(EM-WHD)景象匹配方法.该方法集合结构张量和局部均值比方法构造出边缘测度图像,并根据测度图提取图像边缘;在图像匹配过程中.基于边缘测度的显著性不同,对每个边缘点采用不同权值的加权Hausdorff距离进行图像匹配定位.仿真实验结果证明了本文方法的有效性和计算快速性.     

一种基于Contourlet变换的图像匹配算法

在高维情况下,小波分析方法不能充分利用数据本身特有的几何特征,并不是最优的 或者说“最稀疏的”函数表示方法。针对这一问题,提出了一种基于多尺度几何分析方 法—Contourlet变换的图像匹配算法。首先对图像进行Contourlet分解并获得低频子图像 和带通子图像,然后对低频子图像使用LTS-HD和投影熵计算得到粗匹配点,接着将粗匹配点 的位置反演计算到原始图像,并通过归一化积相关算法得到精匹配结果,仿真实验表明了算 法的高精度和快速性。     

基于遥感图像的无固定标志点卫星自主定轨

目前基于事先选取地面标志点的卫星自主导航可能会造成误匹配和漏匹配,并且不包含地标点的遥感图像也有可能存在导航信息。为了解决这两个问题,本文提出了一种不依赖事先标定地面标志点的自主导航方法,通过YOLOv3深度学习对获得的遥感图像进行目标识别缩小图像匹配区域,将识别后的目标区域进行图像匹配获得匹配特征点及其像平面坐标,最后利用成像模型计算特征点的地理坐标用于自主导航。仿真结果表明:本文方法相比于有控点精度更高,平均误差为31.943 8 m,平均速度误差为0.038 4 m/s。在引入测角信息与本文所提出的无地面标志点构成多源信息情况下,可以较为快速准确地实现航天器自主定轨。     

一种实用的边缘强度互相关匹配可信度分析方法

匹配可信度是衡量匹配质量的重要指标，针对归一化边缘强度互相关匹配算法，研究了基于神经网络的匹配可信度判别方法。通过对参考图进行加噪实验获得训练样本，对BP网络进行训练，并将训练后的网络用于匹配可信度的判别。针对实际卫片与航片图像对的实验结果，平均判决正确率达到90％以上，证实了该方法的有效性。     

小天体探测器着陆图像匹配改进算法

针对小天体探测器着陆图像匹配信息存在数据量大、计算机存储空间有限等问题,提出一种基于改进BRISK和RANSAC的小天体探测器着陆图像匹配算法。首先,在Harris角点检测算法中引入尺度估计和尺度空间,在特征描述子建立阶段改进BRISK算法,提出降低相关性的采样点对选择策略,以减少计算量;然后,利用改进的RANSAC算法去除误匹配。在图像旋转、光照强度、高斯噪声、尺度因子的干扰影响下,仿真分析改进算法与基于BRISK的经典算法的匹配结果。分析结果表明:改进算法减少了计算量和存储空间,并在一定干扰情况下具有鲁棒性,可为后续视觉导航提供有效的陆标信息。     

基于像素抽样的快速互相关图像匹配算法

在不同大小的实时图像(假定为小)和基准图像(假定为大)的匹配算法中，最常用的方法是互相关匹配算法，但如果对每个点都计算二维相关函数则计算量非常大。文章提出对图像的匹配采用粗、精两步快速匹配的方法：首先将实时图像每一列灰度值相加，形成一个一维信号，用此一维信号到基准图生成的一维信号中用一维相关函数进行粗匹配，实现降维和提高速度的目的。然后将相关函数值中较大的一些点作为备选点，在原图中利用这些不多的备选点计算二维相关函数，相关函数值最大的点即为最佳匹配点，实现精匹配。在一维匹配中采用隔4列、隔3行取一个点的像素抽样方法以提高粗匹配速度。实验结果表明了文章算法的快速性和准确性。     

基于改进Hausdorff测度和遗传算法的SAR图像与光学图像匹配

提出了一种新的基于边缘的合成孔径雷达（SAR）图像与光学图像匹配算法。在这种算法中，首先针对SAR图像低信噪比（SNR）与乘性噪声模型的固有特性提出了一种边缘特征的提取方法。在获取光学图像与SAR图像边缘图的基础上，根据Hausdorff距离具有强抗干扰能力和容错能力的特点，采用了改进的Hausdorff距离作为相似性测度。在搜索策略上，根据遗传算法的固有的并行性，采用遗传算法来加快搜索的速度。通过大量基于同一地区的光学图像与SAR图像匹配的试验结果表明，这种算法鲁棒性好，匹配精度高，计算速度快。     

具有同一性多同名点匹配问题研究

自动报靶评估系统对多弹齐发情况的远程监测与自动评估是亟待解决的问题,基于此背景本文重点研究了具有同一性多同名点的匹配问题。通过分析多种经典图像匹配算法,本文提出了基于双目立体视觉的极线约束匹配算法并进行了详细阐述,同时给出了实验结果。     

基于RCS曲线的SAR图像点目标变化检测

地物目标的物理结构、表面粗糙度或地物目标类型发生了变化,则其后向散射能量一 般会发生相应的变化,对应的雷达散射截面(Radar Cross Section,RCS)也会发生变化,这 将导致合成孔径雷达(Synthetic Aperture Radar, SAR)图像的亮度和色泽发生变化。提出 了一种新的基于RCS曲线特性的SAR图像目标变化检测算法。该算法不同于以往的基 于图像域的变化检测算法,从目标的散射特性提取目标的变化信息,避免了不同时相的SAR 图像对误配准所带来的错误。并进行了仿真实验,实验结果表明可行。
     

天基光学传感器动态成像配准方法研究

图像配准是天基光学动态成像处理中的关键技术,在遥感侦察等领域有着重要应用。对星空背景和地球大气背景下天基目标探测中的图像配准问题进行研究。针对星图配准建立了部分平均Hausdorff距离(PMHD),并定义了一种新的相似性匹配测度,利用序贯岭回归估计方法实现快速配准;针对地球大气背景图像配准,通过改进的Harris角点检测亚像素定位提取特征点集,基于PMHD利用粒子群优化(PSO)算法实现图像的精确配准。仿真实验表明:提出的星图配准方法具有实时性和亚象元配准精度,联合PMHD和PSO的大气图像配准具有良好的配准精度和较强的抗噪干扰能力。     

基于双投影策略的红外图像配准方法

图像配准是红外图像处理技术的前提,广泛应用于成像制导、光电侦查及工业实时监控等领域。考虑红外图像的实时配准需求,利用对数极坐标图像的尺度、转不变特性,将配准过程从直角坐标空间引入到对数极坐标空间,提出了基于双投影策略的配准算法,将二维空间的配准参数估计转换成两个一雏曲线的空间距离估计。此算法在保证尺度变化及旋转的匹配精度条件下,轴向投影统计大大降低匹配计算量。     

控制点/控制点对最优能量解析的图像配准

 针对遥感图像配准中匹配同名点少、配准精度低等问题,提出了一种基于控制点/控制点对最优能量解析的图像配准方法。在控制点提取中,通过多尺度曲波变换,实现不同尺度下图像质量的灰关联分析和噪声抑制,并根据灰关联能量值,自动调整尺度不变特征变换配准参数,提高匹配同名点数量;为保证控制点选择的均匀性和准确性,创建了控制点对能量模型,采用马尔科夫蒙特卡洛优化算法实现分布、匹配能量最优的控制点筛选,提高了图像配准精度。实验结果表明,本方法对遥感图像匹配同名点少、控制点分布不均匀、图像配准精度低等问题有很大改善,具有较高的应用价值。     

基于极大似然的单传感器误差配准算法

对单传感器系统误差配准问题进行了研究,首先理论分析了传感器量测系统误差对固定目标探测定位的影响,给出了传感器运动将造成固定目标产生虚像做类似运动的结论;在此基础上,提出了一种基于极大似然的单传感器误差配准算法,该算法基于极大似然准则,利用运动传感器对固定目标虚像位置的多时刻跟踪滤波信息,构建对传感器量测系统误差的极大似然估计,并通过进一步迭代估计获得系统误差最终估计结果,从而能够利用位置未知的固定目标实现运动平台单传感器量测系统误差的精确配准。     

基于复数域拓扑描述的航迹对准关联算法

研究了在组网雷达存在系统误差情况下的目标航迹关联问题,提出了一种基于复数域拓扑描述的系统误差配准前目标航迹对准关联算法。该算法通过构建粗关联波门来对目标航迹进行试验关联,以此建立航迹对准关联信息矩阵,并在对该矩阵进行合理拆分的基础上获得可行对准关联矩阵集合;由于目标航迹间的相对拓扑关系不受量测系统误差影响,算法可用来描述复数域中目标航迹的拓扑关系,并以此计算各可行对准关联矩阵的可行度,从而获得最终航迹对准关联关系。蒙特卡罗仿真结果说明,算法不依赖于估计雷达量测系统误差,实现了误差配准前的航迹准确关联,能够为后端的系统误差配准提供可靠的关联航迹数据。     

用局部灰度极值方法进行多光谱图像配准算法研究

针对多光谱遥感图像,提出了一种基于局部灰度极值的配准方法:通过在基准图像和待配准图像中同步寻找含有灰度极值的小区域,再用多项式对极值区域进行曲面拟合,最后,分别计算小区域的极值点作为特征点对进行配准。并用真实和模拟多光谱图像进行了试验,结果显示本课题提出的方法具有算法简单和配准精度高的特点。     

抗旋转和缩放的SAR与可见光图像自动配准算法

针对合成孔径雷达与可见光图像在大角度旋转和大比例缩放情况下的高精度自动配准问题,提出了一种尺度和旋转不变的SAR(Synthetie Aperture Radar)和可见光图像自动配准算法.算法以SIFT(Scale Invariant Feature Transform)算法为基础,首先通过增强Frost滤波和自适应直方图均衡增强SAR和可见光图像的共性,使其显著提高能够提取出足够多的特征点数目,然后再通过特征描述方法、相似性度量方法、点匹配方法、特征点聚类方法和误匹配点剔除方法等方面对原始SIFT方法进行改进,有效地提高其在多源图像、强噪声、复杂成像条件下的特征提取和匹配性能,最后通过最小二乘法和相似变换模型实现SAR和可见光图像的精确配准.试验表明该算法对图像尺度和角度变化具有良好的适用性,在正确匹配点的比率和定位精度方面都优于原始SIFT算法和Harris算法,具有良好的工程应用前景.     

基于最大后验概率的SAR图像自适应超分辨率盲重建

提出了一种SAR图像自适应超分
辨率(SR)盲重建算法。首先给出了一种图像退化过程中 模糊核函数的选择策略;然后基于最大后验概率提出了新的SAR图像配准与SR盲重建的框架 ;再次,针对每一幅低分辨率图像引入了重要性权值并随之给出了迭代算法的总体框架,使 得算法具有自适应性。试验表明,算法在SAR图像SR重建上取得了良好的效果,并且具 有较好的收敛性。