对数极坐标变换识别算法在成像制导中的应用

图像匹配是成像制导系统中常用的目标识别算法，但实时目标图与基准目标图存在的尺度差异以及旋转不可避免，这也导致失配率提高。针对这个问题，引入对数极坐标变换运算，根据对数极坐标图像的尺度、旋转不变性提出了新的目标匹配识别算法，一方面保证了在尺度变化及旋转下的高匹配率；另外新算法结合了变换图目标区域的轴向投影统计策略，保证了匹配运算量的降低；文中仿真实例验证了算法的优势与有效性。     

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。     

基于互相关的多源遥感图像匹配的改进算法

基于互相关的图像匹配算法是图像匹配中最经典的算法之一.本文主要从理论上分析了互相关用于多源图像匹配中可能导致出现误匹配的若干问题,提出了基于负指数的图像变换方法,增强提供精确匹配信息的像素的权重,并针对互相关曲面的特性,定义了新的匹配度量,来选取准确的图像匹配位置.利用星栽光学和星载SAR图像对算法进行了验证,实验表明,改进的算法用于多源图像的粗匹配的性能较原算法有大幅的提升,使得相关匹配算法具有更广的应用范围.     

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。     

基于等高线图与小波变换的3D地形匹配算法研究

提出一种新的基于边缘的3D地形匹配算法。在算法中，一种结构紧凑的特征“等高线图”，用于表示参考高程图(DEM)及从实时数据恢复的高程图，这样3D地形匹配转化为基于等高线的匹配，即边缘(平面曲线)匹配问题。在边缘匹配过程中，首先用一种具有平移，旋转，尺度不变性的规范化小波描述子描述边缘。其次提出了一种基于小波系数域的快速边缘匹配算法，并分析了运算复杂性。由匹配成功的边缘对提取控制点的坐标。讨论了图像变换模型及基于最小均方根误差准则的图像变换参数估计方法。用真实地形实验表明该算法匹配精度高，计算速度快。最显著的特点是该算法抗噪声能力强。     

基于等高线和Fourier Polar变换的3D地形匹配导航方法

一种新的3D地形匹配导航方法。实时地形和参考地形分别用结构简单的等高线表示,地形导航转化为等高线的匹配问题。提出Fourier与Polar变换结合的等高线匹配方法,优点：利用图像整体频谱信息,不需寻找控制点,对一定的噪声和变形具有鲁棒性;Fourier变换易于硬件实现,具有一定的实际应用的优势。实现步骤：在参考等高线图中截取与实时等高线图大小相同的图;利用提出的算法配准这两幅等高线图,获得它们之间的旋转和平移量,从而纠正飞行器飞行姿态。本文理论上证明了构造的旋转平移不变算子的正确性,沙盘地形仿真实验结果表明本文算法具有强的抗噪声和抗变形能力以及高可靠性与精确度,对3D地形辅助导航系统具有重要的理论参考价值。     

Hough变换在图像匹配中的应用

针对图像匹配中实时图存在旋转失真的问题,提出一种利用Hough变换提取图像中的直线特征及该直线的倾斜角,对实时图中旋转失真进行校正的方法。实验结果证明,该方法切实可行,能将图像匹配速度提高一个数量级,便于实时处理,同时其匹配精度依然较高。     

基于Contourlet域Krawtchouk矩和改进粒子群的遥感图像匹配

为了进一步提高遥感图像匹配的精度和运算效率,提出了一种利用Contourlet变 换、Krawtchouk矩和改进粒子群的遥感图像匹配算法。在分别对参考图像和目标图像进行Co ntourlet分解的基础上,引入Krawtchouk矩来提取图像的局部特征,并利用改进的带极值扰 动的简化粒子群优化算法对低分辨率的遥感图像进行匹配操作,然后逐级上推,
最终实现全分辨率情况下遥感图像的匹配。实验结果表明,该算法与目前常用的遥感图像匹 配算法相比,不仅具有更高的匹配精度和运算效率,还有较强的鲁棒性。
     

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     

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。     

基于局部熵差的图象匹配方法--算法及计算机仿真

传统的灰度相关匹配和基于边缘特征的匹配方法抗噪能力和抗几何失真能力较差，将信息熵的概念引入到图象匹配中，定义了图象局部熵，并由此提出一种新颖的基于局部熵差的图象匹配方法。由于图象熵反映的是图象的局部，因此基于局部熵差的图象匹配方法具有较强的抗噪能力。由于采用了分块、序贯检测及分层搜索技术，计算量大为减少，试验结果表明这是一种非常好的图像匹配方法。     

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。     

基于哈特莱变换的快速图像模板匹配算法

去均值归一化模板互相关(ZNCC)是工程中应用最多的图像匹配算法,但过高的计算复杂度严重限制了其在实时系统中的应用.针对这一问题,提出了基于快速哈特莱变换的快速模板图像匹配算法,首先推导了该算法在哈特莱域的表达式,利用可分离的快速哈特莱变换对相关面进行高效率整体计算,然后在空间域对获取的相关面进行快速归一化处理和极值搜索,并通过空间换取时间和积分图的策略进一步加快算法的计算速度.对算法计算量的定量分析和仿真实验结果表明,算法计算效率高,并且可以完全重构,加速比与图像内容无关,综合性能全面优于现有算法,具有良好的工程应用前景.     

基于卷积神经网络的局部图像特征描述符算法

为提升基于图像序列三维重建的速度,解决传统局部特征描述符算法提取速度慢的问题,设计了一种基于深度学习的局部特征描述符网络。利用特征描述符网络实现对图像特征点的特征提取,结合本文采用的欧氏距离匹配准则,实现了对不同图像间特征点的匹配。算法对MVS数据集进行了验证,实验结果表明:提出的局部特征描述符算法实现了对图像特征点特征的快速准确的提取、匹配,与传统特征描述符算法相比,特征提取时间缩短了50%以上,特征点的匹配时间缩短了60%以上。相对于本算法中复杂结构的特征描述符网络,结构简单的泛化性更好,可拓展到航天领域的三维重建中。     

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。     

月球车视觉系统的一种匹配算法

针对月球车立体视觉系统对匹配速度和准确度要求较高的特点，提出了一种基于特征约束的区域匹配算法。该算法用多尺度小波变换实现边缘提取和降噪，采用多特征匹配、双向匹配、部分二次采样、选取图像子集等技术保证匹配的速度和精度。最后对匹配结果进行滤波，进一步提高匹配的准确性。     

惯性组合导航系统中的快速景象匹配算法研究

在景象匹配辅助导航中,特征点的选取是提高图像匹配速度、精度和鲁棒性的关键之 一。景象匹配中要求提取出的特征是那些可靠性高、辨别性强、计算量小的不变特征。提出 了基于SIFT特征的导航用快速景象匹配算法。算法首先针对惯性组合导航的工作特点, 对SIFT特征点检测及特征点匹配进行了优化设计,然后用RANSAC方法过滤掉错误匹配点,最 后,进行最小二乘精确匹配算法获取航向和位置偏差信息。实验分析了算法对不同分辨率图 像和不同区域的匹配适应性,抗噪声性能,匹配精度以及实时性,并与基于部分Hausdorff 距离的边缘特征景象匹配算法进行了对比。实验结果表明,算法的性能优越,在匹配速度、 精度和鲁棒性方面都优于部分Hausdorff距离算法,可以满足景象匹配导航系统匹配修正的 高性能要求。
     

基于Walsh-Hadamard投影的快速Nonlocal-Means图像去噪

针对Nonlocal-means图像去噪算法计算强度较高的问题,提出了一种投影加速算法.分析了Nonlocal-means算法的计算瓶颈,利用Walsh-Hadamard变换的快速运算和自递归特性,使用一组完备的Walsh-Hadamard 变换将图像块投影到其张成的空间中;利用Walsh-Hadamard投影的能量集中特性和匹配计算过程中的拒绝策略,在Nonlocal-mean,去噪算法的图像块匹配计算中快速丢弃无法匹配的图像块.实验结果表明,该算法获得了较好的加速性能,且去噪效果没有受到影响.