基于点特征的干涉合成孔径雷达(InSAR)复图像自动配准算法

 在基于点特征的遥感图像配准过程中，特征点的自动提取和准确匹配是影响配准精度的关键。本文提出了一种干涉合成孔径雷达(InSAR)复图像对的自动配准算法，利用特征点的高曲率结构设计了模板，完成了特征点检测；根据匹配点对之间距离相近的结论设计了匹配算法，进行了特征点对的匹配。文章首先通过边缘检测和模板相关提取特征点；其次根据提出的匹配算法建立点的对应关系；最后利用两步法完成复图像的亚像元级配准。实验结果表明，该算法具有较高的配准精度。     

基于改进ORB-GMS-SPHP算法的快速图像拼接方法

针对传统图像拼接算法存在拼接速度慢、图像拼接有色差等问题,提出了一种基于ORB-GMS-SPHP算法的大视场多图像拼接方法。该方法首先利用高斯函数构建尺度空间,将高斯尺度空间划分为多个网格,在每个网格内借助FAST算法提取尺度空间特征点,使用BRIEF算法提取描述符并匹配,得到更加均匀分布的特征点;然后使用运动网格统计算法筛选匹配点;最后采用SPHP算法融合图像重叠区域,从而得到完整的拼接图像。将改进的ORB-GMS-SPHP算法与现有的传统特征点匹配算法在特征点匹配精度和特征点匹配速度进行对比与评价,验证了该方法特征点匹配速度快、精度高,并且可以保留更多的正确匹配点的特点。将该拼接方法与传统拼接方法在拼接速度、图像配准均方误差RMSE以及视觉主观判断拼接色差进行对比与评价,验证了该拼接方法具有较快的拼接速度、更高的拼接精度和无明显色差。该方法在2 736像素×3 648像素图像中,特征点匹配时间降低至6.463 s,图像配准精度RMSE降低至3.87。实验证明该方法特征点匹配速度快、精度高,且拼接精度高、无明显色差。     

基于控制线方法的机载SAR和可见光图像匹配应用研究

根据无人机(UAV)景象匹配导航的现实需求,对具有典型人造场景的机载合成孔径雷达(SAR)图像与可见光图像,提出一种基于直线特征的SAR图像与可见光图像配准方法.首先,利用改进的直线段检测(LSD)方法提取图像直线特征;其次,构造控制线并设计了一种基于控制线的图像配准方法;最后,依据仿射变换模型实现了待配准图像的精确自动配准.实验表明,在SAR和可见光图像存在较大灰度差异、旋转和平移的情况下,该算法仍能精确配准图像,且运算时间大幅减少,能够满足一些实时性较强的应用.     

基于新SURF＿DAISY算法和反向验证随机kd树的图像配准

在SURF图像配准的基础上,用新型DAISY特征描述符替换了原SURF特征描述算子,用推荐的反向验证随机kd树实现特征匹配,进而提出了一种基于新SURF_DAISY算法和反向验证随机kd树的图像配准方法。结果表明,图像配准方法在运算时间和匹配正确率上相比于SURF图像配准方法均有所提高。     

航拍视频帧间快速配准算法

 为应对相机运动的影响,提出了一种快速有效的无人机(UAV)视频相邻帧图像配准算法。通过空间分布约束和角点量限制来筛选有效的FAST特征点,引入自适应阈值提高特征点检测的环境适应性,采用训练得到的不相关采样点集对特征点进行二值描述,以获得准确快速的特征描述,并通过最近邻算法根据汉明距离获得特征匹配对,最后运用RANSAC方法得到帧间仿射变换模型参数,消除相机运动带来的影响,为后续运动目标检测与跟踪提供保障。实验结果表明该算法快速、稳定,具有较高的环境适应性,能够满足无人机系统视频图像配准的要求。     

动态背景下基于金字塔LK光流的运动目标检测

提出了一种动态背景下基于金字塔LK光流的运动目标检测方法。首先采用Shi-Tomasi角点检测法提取图像的强角点,再用金字塔LK光流法计算下一时刻这些特征点的对应位置,得到匹配的多组特征点对。利用这些特征点对建立仿射变换模型并计算仿射参数,对图像做仿射变换消除背景运动带来的误差,最后用帧间差分法处理得到前景目标。实验结果表明,本方法能够以较好的实时性、稳定地检测和提取动背景下的运动目标。     

一种检测特征引导的飞机零件模型配准方法

模型配准是飞机零件数字化检测的关键。提出一种检测特征引导的模型配准方法,分析零件检测中的配准问题,建立模型配准的数学模型,根据零件检测特征点的选取策略以及模型配准的可靠性分析,预先规划出CAD模型上的目标匹配点集,采用基于奇异值分解的最近点迭代(SVD-ICP)算法实现精确配准。试验证明了该方法的有效性,提高了配准效率和可靠性。     

面向未知区域深度测量的序列图像稠密点特征生成算法

对未知着降区平坦度测量是无人机在复杂地形下安全着陆的关键问题。首先,根据小孔成像原理推导出基于单目序列图像的未知区域深度计算方程;其次,针对稀疏匹配存在深度信息重构误差大而稠密匹配在平滑区域误匹配率高的问题,提出一种基于Delaunay三角剖分的稠密点特征生成算法;然后,分别对序列图像中的2帧图像提取亚像素级Harris角点和尺度不变特征变换(SIFT)特征点,并分别进行特征点匹配;再以2种特征点间的欧氏距离作为约束条件将2种特征点进行融合,生成准稠密特征点;最后,将准稠密特征点进行Delaunay三角剖分,并根据每个剖分三角形上3个顶点像素偏差的方差值制定稠密特征点的生成策略,并结合所提出的深度计算方程计算整个未知区域各点的深度信息。通过Vega Prime(VP)搭建仿真演示验证系统,实验结果表明在机载相机距地面400m处计算高度分别为90m和55m的物体深度信息时,其深度测量相对误差不超过0.89%,具有较高的精度。     

一种基于重叠子孔径回波信息的SAR图像配准算法

合成孔径雷达（SAR）图像配准是寻找多幅SAR图像之间的几何变换关系的过程，使不同图像校正到统一空间坐标系。传统光学图像配准方法，如尺度不变特征变换（SIFT）结合随机抽样一致（RANSAC）用于SAR图像配准时，由于受到乘性相干斑噪声的干扰，配准性能受到较大影响。提出一种基于重叠子孔径回波信息的SAR图像配准算法，在对SAR回波复数据进行成像处理的过程中，利用相位信息并结合子孔径自聚焦方法得到强相关的重叠子孔径图像，并利用多图像配准方法实现成像孔径内和孔径间的子孔径图像配准，提高图像配准精度。多个不同场景的实测数据处理结果表明：所提算法相比于SIFT+RANSAC算法，同名点数量增加，误匹配点对减少，均方根误差减小，对相干斑噪声具有较强的鲁棒性，配准效果得到了显著提高。     

航拍视频拼图中基于特征匹配的全局运动估计方法

 主要研究了航拍视频拼图中的全局运动估计问题。根据航拍视频成像过程的特点,得出相邻帧之间全局运动的4参数近似变换模型,该模型参数较少,鲁棒性好且计算简单,任意帧之间的变换模型通过“帧到帧”的方式递归获得。提出了一种双向最近邻距离比的尺度不变特征(SIFT)的匹配方法,提取出有效的匹配点,并采用随机采样一致性(RANSAC)方法去除外点和估计全局运动参数。从试验结果可以看出,该方法估计出的全局运动参数精度高,鲁棒性好。     

无人机自动着陆中的机器视觉辅助技术

设计了一套辅助无人机自动着陆的机器视觉系统。该系统由机载硬件设备和用户开发软件共同组成,用以完成数字图像处理任务和无人机运动参数估计任务。系统传感器包括一个单目摄像机和机载惯性陀螺;数字图像处理使用的主要算法有图像的轮廓提取、角点检测和模版匹配。基于角点处各个方向上灰度差变化较大的特征,依据最小核值相似(SUSAN)算法和角点几何结构分析,提出一种改进的角点特征提取算法;根据任务开发的位置参数估计算法依据摄像机透视投影理论,运用摄像机成像标定方法导出了一种高精度的位置测量模型。通过计算机仿真表明,所提出的计算机视觉位置参数估计算法可以达到无人机着陆过程的精度要求。     

基于改进SURF算法的无人机遥感图像拼接方法

针对传统SIFT算法在无人机遥感图像拼接中存在的运算缓慢、误匹配较多且计算过于复杂,无法满足遥感图像处理的实时性要求等缺陷,以及由于采集到的图像之间存在曝光差异等情况,直接进行叠加拼接后极大可能会在边界处产生重影错位的情况,文章提出了一种改进的SURF算法与融合算法用于无人机的遥感图像拼接。首先,在特征检测阶段,将SURF算法与Harris角点检测算法2种算法相结合,快速得到图像的特征点与特征描述子;在特征匹配阶段分为粗匹配与精匹配2个步骤:通过KNN算法对待拼接图像间特征点的粗匹配,以及应用RANSAC算法去除误匹配点的精匹配;在图像融合阶段,采用了基于距离的加权平均算法进行图像融合;最后,实验表明:文章所提出的算法处理速度相比于传统SUFT算法提升了近5倍,相比于其他改进算法,匹配精度也有所提高,并且该算法能够有效提高图像拼接后的质量与效果,解决了拼接痕印明显、重影、错位等现象可能发生的问题。     

景象匹配中的几何透视校正和归一化互相关模板匹配

几何失真是使景象匹配性能下降的一个很重要的因素,基于参考图与失真实时图中四对对应点,本文采用透视变换方法,对失真实时图进行校正。对校正后的实时图,本文采用归一化互相关方法,进行模板匹配。仿真实验表明,这两种方法简单易行,校正与匹配结果精确。     

一种适合于大尺寸航拍图像的特征点提取方法

一些航拍图像的尺寸较大,现有的特征点提取算法在对其处理时均要耗费大量的时间,针对这一问题,提出一种快速有效的特征点提取算法。首先构造原始图像的拉普拉斯金字塔,以获得图像的尺度信息,同时保留图像的方向信息;再使用非均匀多方向滤波器组将金字塔图像分解在不同方向上,在分解后的图像中提取局部极值点作为候选特征点集;采用特定的合并策略合并候选特征点最终得到特征点集,并根据方向滤波器组为特征点分配方向向量。试验结果表明,本文算法在基本保证提取到的特征点匹配率及正确率的前提下,有较高的效率。     

一种适合于大尺寸航拍图像的特征点提取方法简

 一些航拍图像的尺寸较大,现有的特征点提取算法在对其处理时均要耗费大量的时间,针对这一问题,提出一种快速有效的特征点提取算法。首先构造原始图像的拉普拉斯金字塔,以获得图像的尺度信息,同时保留图像的方向信息;再使用非均匀多方向滤波器组将金字塔图像分解在不同方向上,在分解后的图像中提取局部极值点作为候选特征点集;采用特定的合并策略合并候选特征点最终得到特征点集,并根据方向滤波器组为特征点分配方向向量。试验结果表明,本文算法在基本保证提取到的特征点匹配率及正确率的前提下,有较高的效率。     

二维图像拼接技术研究综述

图像拼接是指将具有重叠区域的小视角、低分辨率的多张图像,经过相应的图像配准与融合算法,拼接成一张具有高分辨率、宽视角的全景图像。针对二维图像拼接方法,综述了将二维图像拼接技术应用于图像处理领域的最新研究进展,重点介绍和总结了图像配准方法和图像融合方法。其中,图像配准方法涵盖了基于SIFT、SURF和Harris点特征的提取方法。分析了各种算法的主要进展、典型算法的原理和优缺点以及国内外研究发展现状。最后,通过各种方法研究与应用情况推测,展望了未来图像拼接技术的发展趋势。