一种基于SIFT和KLT相结合的特征点跟踪方法研究

在目标发生明显姿态和大小变化条件下,为了利用基于特征点的跟踪算法实现对目标可靠、稳定跟踪,提出了一种SIFT算法和KLT(Kanade-Lucas-Tomasi)匹配算法相结合的特征点跟踪方法。通过对SIFT算法进行优化,使得到特征点分布相对均匀,同时不存在聚集现象;通过对KLT匹配算法进行分层迭代设计,提高了目标作快速运动时的匹配精度;最后根据特征点匹配结果,结合Greedy算法得到目标的准确位置。实验结果表明：该算法能够很好地适应目标姿态和大小的变化,实现对结构复杂目标的稳定跟踪;比KLT跟踪算法具有更好的鲁棒性和稳定性,能得到更加准确的目标位置。      

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.     

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。     

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。     

连续景象匹配的后处理算法

下视景象匹配是各类巡航飞行器实现导航误差修正的关键技术。由于基准图和实时图存在差异，配准点往往落在相关阵的次峰上，导致匹配的失败。提出了N帧连续景象匹配决策的图论算法。该算法利用单帧匹配后形成的相关阵中的主次峰信息以及惯导的位移信息，进行多帧景象匹配的一致性决策。由于引入了相关阵中的次峰信息并结合惯导位移的一致性判断，使得匹配算法能有效剔除误匹配点，从而提高算法的鲁棒性和匹配概率。     

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     

基于SAR景象不变特征点的匹配定位技术研究

针对精确制导领域中的SAR景象匹配定位技术中由于实时图与基准图可能存在形变、分辨率不一致,图像旋转及雷达视角变化及噪声的影响下差异较大情况时直接利用基于灰度的规则正交二维信息匹配算法适应性差的问题,将不变特征点匹配方法(Scale Invariant Feature Transform,SIFT)应用到SAR景象匹配中,通过仿真实验取得了满意的效果,试验结果表明SIFT特征是图像的局部特征,其对旋转、尺度缩放、亮度变化保持不变性,对视角变化、噪声也保持一定程度的稳定性,对提高匹配概率和对不同图像的适应性,降低应用风险具有借鉴意义。     

基于进化策略结合BP神经网络的景象匹配算法研究

基于进化策略结合BP神经网络方法对景象匹配算法进行研究，以实现导弹武器系统匹配概率的提高和定位精度的改进。提出并实现了一种高效的基于进化策略结合BP神经网络的景象匹配算法。实验表明该方法的收敛性能及学习速度优于标准BP神经网络算法，具有寻优的全局性、精确性。     

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。     

一种实用的归一化互相关景象匹配算法

相关匹配算法是景象匹配定位系统的核心。本文提出一种用于景象匹配定位系统的相关匹配算法，称之为归一化互相关景象匹配算法，并进行了理论分析和用真实的景象数字地图进行了大量的计算机仿真试验。试验结果表明，该算法在信噪比不小于１并且实时图大小不小于１０×１０个网格的条件下，其正确匹配概率大于９７％，圆概率误差在一个景象数字地图的网格以内，满足景象匹配定位系统的要求     

景象匹配辅助导航系统中的精确图象匹配算法研究

景象匹配辅助导航系统需要在获取飞行器位置偏差的同时获取飞行器相对预定航迹的航向偏差，即获取实测图相对于参考图之间的旋转变换参数。为此，将最小二乘原理引入景象匹配辅助导航系统以获取图象匹配时的旋转变换参数。由于最小二乘原理只能用于一一对应点集的匹配，为此，在给出实时确定图象特征点集一一对应关系方法的基础上引入了最小二乘原理以计算该图象一一对应点集之间的最优相似变换参数，从而构成了应用于景象匹配辅助导航系统的精确图象匹配算法。仿真结果表明，本文研究的精确图象匹配算法在对50个一一对应点对匹配时可以在0．1秒以内完成，且相似参数计算准确，满足了景象匹配辅助导航系统对图象匹配算法准确性和实时性的性能要求。     

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。     

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。
     

火星探测出舱机构的识别定位与坡度测量

为实现火星探测两器分离过程中出舱机构的坡度测量,提出一种基于立体视觉技术的出舱机构识别定位与坡度测量方法。首先,采用特征匹配的方法对场景中的出舱机构进行识别定位。针对巡视器导航相机成像视角变化以及出舱机构倾角变化导致图像产生几何形变,火星表面光照因素的影响以及巡视器硬件的计算能力,并结合出舱机构自身特点,提出一种区域特征与Blob特征相融合的识别定位方法。采用加速鲁棒性特征（SURF）算法检测图像中的局部不变特征,并用最大稳定极值区域（MSER）算法检测图像最稳定极值区域,两种特征相融合之后构造SURF描述算子并进行特征匹配。同时,采用M估计抽样一致性（MSAC）算法计算对应点变换矩阵,实现出舱机构在场景中的初步定位。然后,通过对出舱机构上人工标志的精确定位以及三维重建,并采用主成分分析法进行平面拟合,实现出舱机构的坡度测量。试验结果表明,该方法对成像视角变化以及光照变化具有鲁棒性,提取的有效特征数以及计算时间均优于尺度不变特征变换（SIFT）算法,基本满足火星探测中出舱机构坡度测量要求。     

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。     

ICP算法在地磁辅助导航中的应用

利用地磁信息进行辅助导航是组合导航技术研究的新方向。文中对地磁辅助导航的原理和发展现状进行了介绍,并在分析地磁特征的基础上,研究了利用地磁异常特征进行ICP匹配定位的方法。根据应用环境,对ICP算法进行了以下改进:首先,受模拟退火法的启发,提出采用扇形扫描法搜索最优匹配,推动ICP算法向全局最优迭代;其次,结合RANSAC法,有效地剔除了地磁测量中的野值点,提高了算法的鲁棒性。仿真结果证实了改进算法的良好性能。