改进PointNetLK的点云智能配准与位姿图优化方法

针对空间在轨服务任务中的非合作目标相对位姿测量问题,提出一种目标可测部位点云的智能配准方法。首先,通过Straight Through滤波算法对半物理仿真平台采集得到的点云进行目标提取,以消除背景数据等杂乱信息;其次,改进PointNetLK神经网络点云配准算法,将提取后的点云数据作为输入,从而获得初步配准结果,解决非合作目标先验信息缺失导致的无法配准问题;最后,建立基于位姿图的优化模型,以降低配准误差,提高配准精度。实验结果表明,与传统迭代最近点(ICP)算法相比,配准综合误差从6.3598降低到1.7291,精度提高约 72.81% 单次耗时从33.16 s降低到4.2 s,效率提升约87.33%,与当前SM ICP等其他算法相比,也具有一定的优势。     

基于改进SIFT的SAR图像与可见光图像配准

针对SAR图像与可见光图像的自动配准问题,提出了一种基于尺度不变特征(SIFT)的SAR与可见光图像配准算法。算法首先对SIFT主方向的检测进行了优化,利用特征点邻域内边缘局部极大值点的梯度方向作为特征点的方向,并以去均值归一化互相关系数为相似性度量进行特征点对匹配,然后通过随机抽样一致性算法(RANSAC)剔除误匹配点对,最后利用剩余的特征点对实现SAR与可见光图像的自动配准。实验结果表明,本算法对不同分辨率图像和不同旋转角度图像具有较好的适用性,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。     

基于深度学习特征提取的遥感影像配准

传统的影像配准算法,如尺度不变特征变换(SIFT)、加速稳健特征(SURF)等,对遥感卫星影像配准存在提取特征点少、错误匹配多等缺点。文章使用数据驱动的随机特征选择卷积神经网络(RanSelCNN)方法,对Landsat-8卫星不同时相或同一时相具有重叠度的遥感影像进行配准,卷积层使用随机特征选择,增加特征提取的鲁棒性;训练时使用联合损失函数,同时对特征探测器和特征描述符进行优化,减少特征的错误匹配。结果表明:基于随机选择的深度神经网络的遥感影像配准能提取更多的特征点,有效降低错误匹配率。与传统的人工设计特征相比,该算法能明显提高卫星影像配准的精度。     

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.     

微型航天器多目标捕获算法研究

为了实时性捕获混杂在天基背景中的运动目标,采用一种基于有效点的质心提取与消旋配准相结合的比较差分算法.首先对天基背景有效点进行标记并质心提取,根据航天器定位系统提供的参考旋转角度进行适度消旋配准,再平移配准参照帧的有效点质心坐标,根据完全配准时有效点质心坐标相同点最多的原则,得出配准点,配准后比较差分去除相同背景点,提取出目标.仿真结果表明该算法计算量小,虚警率低,适合微型航天器实时多目标捕获的要求.     

基于传感器几何特性和图像特征的影像配准方法

“天绘一号”卫星是我国第一代传输型立体测绘卫星,搭载有三线阵CCD相机、多光谱相机和2m分辨率全色相机。多光谱相机波段间影像的配准是保证多光谱影像质量和有效应用的前提,在现有配准方法的基础上,文章提出了基于传感器几何特性和图像特征的配准方法来改善影像配准效果。这种方法首先基于相机几何特性对待配准图像进行调整,然后对图像进行局部多点取图,采用尺度不变特征变换（Scale Invariant Feature Transform,SIFT）法提取图像特征并进行初步匹配,利用匹配点领域灰度相关性来进行精匹配和误匹配点的剔除,最后获得图像位移差,进而完成图像配准。实验结果表明,这种方法能够提高多光谱波段间影像的配准成功率,准确率达到95％以上,大幅改善了匹配精度。     

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。     

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。     

基于频域时域相结合的医学图像配准算法

医学图像配准技术是目前医学图像处理中的研究热点，对于临床诊断和治疗有重要意义。为解决存在平移变换和旋转变换的两幅刚性医学图像的配准问题，结合图像信号傅里叶变换的平移特性和旋转特性，提出了一种基于频域与时域相结合的医学图像配准算法。该算法将旋转调整和平移调整分而治之，首先以图像信号的幅度谱互相关确定旋转参数，再以图像的时域体素互相关确定平移参数。将该算法用于对核医学图像配准及多模态医学图像配准实验，结果表明该算法是一种速度快、精度高、鲁棒性好的医学图像配准方法。     

基于数字检校场的“天绘一号”卫星在轨几何定标

为了提高"天绘一号"卫星在轨几何定标的效率和精度,文章提出一种利用数字检校场(数字正射影像和数字高程模型)、基于简化的卫星几何定位模型的在轨几何定标方法。该方法利用卫星影像与数字正射影像自动匹配得到同名点的平面位置、由数字高程模型获得高程位置,得到大量地面控制点,再基于简化内外方位元素误差补偿模型,利用多轨数据求解系统误差改正参数,实现了几何定标。精度检测表明,经过定标后,无控定位平面误差由初始约100m,提升至10.5m(一倍中误差);基于内方位定标结果,文章实现了基于虚拟线阵算法的高分影像子条带合成和多光谱配准,并实现了优于0.3像素的内部符合精度。