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。     

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。     

一种应用图像匹配技术确定CBERS-02卫星WFI相机拼接区的方法

提出了一种应用图像匹配技术确定中巴资源一号卫星02星(简称CBERS-02卫星)WFI相机拼接区的方法。文章首先介绍CBERS-02卫星WFI相机的特性；然后提出应用图像匹配中的相关系数方法，定位WFI相机拼接区像元在阵列和卫星飞行方向的位置，并给出了去除拼接区后的图像；最后对结果进行了讨论。     

一种小天体表面阴影区的鲁棒匹配算法

鉴于软着陆小天体过程中自主光学导航的状态估计问题,提出了一种针对小天体表面阴影区的提取与鲁棒匹配算法。首先,提取出阴影区中相对稳定的区域;然后,对提取出的阴影区域进行仿射归一化;最后,对仿射归一化后的阴影区域用多角度尺度不变特征变换（Multiple Angles Sift,MA-SIFT）描述子进行特征提取,并进行匹配与错匹配去除。在试验中,本文算法与SIFT算法进行了对比,结果表明,当图像间出现较大的视角变化时,利用本文算法能得到较高的正确匹配率。     

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.     

一种应用图像匹配技术确定CBERS-02卫星WFI相机拼接区的方法

提出了一种应用图像匹配技术确定中巴资源一号卫星 0 2星 (简称CBERS - 0 2卫星 )WFI相机拼接区的方法。文章首先介绍CBERS - 0 2卫星WFI相机的特性 ;然后提出应用图像匹配中的相关系数方法 ,定位WFI相机拼接区像元在阵列和卫星飞行方向的位置 ,并给出了去除拼接区后的图像 ;最后对结果进行了讨论。     

一种改进的鲁棒稳定性标准

文章首先分析了传统的鲁棒稳定性标准,指出了其保守性。然后提出一种新的鲁棒稳定性标准,它利用不确定系统的增益和相位两方面信息,从而减小了小增益定理的保守性。仿真证明新的标准是有效的。     

一种改进的SGCMGs奇异鲁棒伪逆操纵律算法

以单框架控制力矩陀螺（SGCMG）为卫星动量交换机构,基于建立的姿态控制系统与SGCMG系统的动力学模型,设计零动量卫星的PD（比例微分）解耦姿态控制律。为逃避奇异,提出了一种改进的单框架控制力矩陀螺群（SGCMGs）奇异鲁棒伪逆操纵律算法。某航天器姿态控制仿真结果表明：改进算法可避免奇异,算法有效性得以验证。     

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.     

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。     

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。
     

一种基于点集匹配的反舰导弹目标选择方法

远距离反舰导弹在搜索阶段选择预定目标时,目前采用的瞄准点方法受自控终点的散布误差和目标机动影响较大。为此提出用基于几何散列法和改进Hausdorff距离(M-HD)的点集匹配方法选择编队预定目标。首先利用几何散列法中描述点集的方法,将刚体变换关系下的点集匹配变成固定位置的一些点集对之间的距离计算;然后采用单向M-HD描述两个固定点集的距离;最后采用双向最近邻准则来获取对应点。该方法具有平移和旋转不变性,因此其性能与导航误差和编队的一致运动无关。仿真实验验证了该方法的有效性,且正确选择预定目标的概率高于传统的瞄准点选择方法。     

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。     

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。     

基于预处理和后处理的高倍静止图像压缩方法

文中提出一种基于图像预处理和解压图像后处理的高倍静止图像压缩方法。该方法不改变原来的压缩算法 ,在原有压缩方法的编码前对图像进行预处理 ,通过有目的的舍弃掉一部分数据 ,来降低压缩编码的复杂度 ,提高编码效率 ,同时在很大程度上减小了硬件实现时所需的存储量。在解码端首先恢复出保留的数据 ,然后利用子带外推的方法恢复丢掉的数据 ,最后重建图像。以 L ZC编码方法为例 ,试验结果表明 ,子带外推方法的重构图像比直接进行高倍压缩恢复的图像质量在视觉上和峰值信噪比上都有一定的改善     

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。     

一种检测ＳＡＲ图像边缘的方法

传统算法不能很好地解决合成孔径雷达（ＳＡＲ）图像边缘检测问题，为此提出了一种改进方法：将Ｈaralick曲面拟合法和改进的广义模糊算子（ＧＦＯ）两种算法相结合，分别独立求出ＳＡＲ图像边缘，然后将分别求出的图像边缘合并，得出最终边缘，用实际ＳＡＲ图像对该算法进行检验，验证了该算法的有效性。