基于独立象元数计算的景象匹配精度分析方法

景象匹配精度与正确匹配概率是决定组合导航系统精度的重要指标。建立了新的求解图像独立象元数的方法,在进行景像匹配过程的同时由独立象元数、信噪比和相关函数统计值得到匹配精度及正确匹配概率。理论推导和仿真分析表明,本文的景象匹配精度分析方法合理,结果符合工程背景,文中的结论可以用于景象匹配辅助导航系统性能的精确分析。     

互相关景象匹配系统的正确匹配概率研究

首先阐述了景象可导航性分析的定义，指出正确匹配概率是评价景象可导航性的重要指标；接着假定预处理后的基准图和附加噪声是零均值随机场。然后从图像的内容性质和其统计特性两个方面出发进行了，给出了基于景象灰度相关匹配的自主导航系统的正确匹配概率的一个估计模型。通过遥感图像的大量试验结果表明：该匹配概率的估计模型优于一般的仿真模型，从而为景象匹配自主导航系统的设计提供理论和应用基础。     

景象匹配正确定位概率的实验研究

景象匹配的理论分析结果揭示了景象匹配正确定位概率与实时图的信噪比和独立像元数的关系。文中通过对真实影像数据的景象匹配的结果统计给出了正确定位概率与信噪比和独立像元数的关系，并将该结果与理论结果进行了比较，对其中差异进行了分析解释。文中的结论可以用于景象匹配系统性能的精确分析。     

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     

穿越式景象匹配策略研究

目前的匹配算法对于景物丰富的目标区域，能够取得不错的匹配效果。但是对于景物贫乏的目标区域，匹配的精度比较低。针对这种情况，提出了穿越式匹配策略的方案，确定了匹配基元的选取准则，进行了相关匹配基元选取的研究。     

巡航导弹景象匹配算法适应性研究

针对景象匹配制导的需求，研究了去均值归一化、基于直方图拉伸和基于局部平滑相关匹配算法，分析了算法的适应性、计算量和实时性等，比较了每种算法的优缺点。结合巡航导弹的使用，讨论了影响匹配结果的一些基本的、可能的因素，主要是环境因素。用三种分辨率的图像作了大量的实验．针对这些算法的匹配概率及地物适应性等方面进行了编程验证和综合分析，给出了有关结论。     

基于图像自匹配性的景象匹配区的选定淮则

定义了图像的自匹配性，并用自匹配系数作为光景象匹配区的选定准则，和以前提出的相关长度、独立像元素准则进行了分析对比，说明了这两个准则的实质，通过分析和实验得出了相对相于关匹配算法而言，自匹配系统准则效更佳的结论，对于光学景象匹配区的选择具有一定的实用价值。     

基于离散分数布朗随机场模型的景象适配性分析方法

首先阐述了在自然景象的齐次平稳高斯随机场模型下进行景象适配性分析的不足；然后建立了景象的离散分数布朗随机场模型，在小波多分辨率分析的基础上提取了分形特征；接着推导了景象的分形特征与基准子图的二维相关性之间的关系，并提出了基于分形特征的景象适配性分析方法；最后通过大量仿真试验验证了分形特征和基准图的正确匹配概率之间的关系，对于景象匹配区的选择具有一定的实用价值。     

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。     

最佳景象匹配区选取准则研究

将几种基准图选取准则与匹配性能评价指标相结合，依据匹配性能建立基准图选取控制策略，成功地运用这种方法完成了基于相关曲面特征的最佳景象匹配区选取；通过对基准图相关曲面特征与匹配性能参数之间关系分析，建立了综合的评价准则，对不同的特征进行综合评价。实验结果表明，这是十分有效的选取方法。     

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。     

基于双近邻模式和最小二乘支持向量机的SAR景象匹配区选择

通过对景象匹配过程的分析,从模式识别的角度阐述了误匹配产生的原因.从避免误匹配的角度定义了双近邻度、最小距离以反映sAR景象的独特性和匹配的准确性,并结合反映地面景物稳定性的边缘密度,构建反映SAR景象适配性的分类特征向量.基于该分类特征向量,利用最小二乘支持向量机将SAR景象基准图子图划分为匹配正确的子图和匹配错误的子图,并由匹配正确的子图类构成sAR景象适配区.试验结果表明,提出的方法能够有效地规划出所需的SAR景象匹配区.     

基于边缘信息的SAR与可见光景像匹配算法

SAR(合成孔径雷达 )与可见光图像由于成像机理的不同 ,直接进行基于图像灰度信息的匹配定位很难达到实际应用的要求。边缘是图像最基本的特征之一 ,文中提出一种基于边缘信息的 SAR与可见光景象匹配算法。该算法针对 SAR与可见光图像的特点 ,利用小波变换结合模糊中值加权滤波 ,取得有效的边缘信息 ,利用图像的边缘特征结合相关峰值特性分析的后处理方法进行匹配 ,并采用多分辨率分级搜索技术减少计算量。实验证明本算法匹配精度高 ,稳定性好     

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。
     

基于候选点稠密匹配的三维场景重构方法

针对星球探测机器人在未知环境中三维场景重建存在的计算复杂度问题,提出基于网格候选点的三目立体匹配算法。在空间中建立代表深度信息的网格节点,并对深度方向的节点分布进行合理规划,确保候选点稠密匹配的准确性和高效性。候选点匹配解决了传统立体匹配算法中图像校正带来的实时性问题,同时采用三目视觉系统代替双目,通过另一组对应点的相似性测度对潜在歧义的少量候选点进行二次判决。实验证明,由于处理每组图像对不再需要进行极线校正,因此计算代价与传统的匹配算法相比有一定降低,而第三台摄像机有效消除了匹配歧义,计算量相对于双目系统也没有明显增加。

     

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。     

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.     

一种基于小波的快速景象预处理算法

由于景象匹配中基准图与实时图的差异，景象的预处理被证明是提高匹配概率的重要途径。在小波算法的基础上，提出了一种与小波预处理算法等价的预处理卷积核。这一卷积核保留了小波预处理算法在匹配概率和匹配精度方面的优点，同时降低了运算的时间复杂度。卷积核对每个像元的操作只需要完成4次加法运算，无需浮点数和乘法运算，便于DSP和FPGA的实现。