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基于改进Hausdorff测度和遗传算法的SAR图像与光学图像匹配 总被引:15,自引:0,他引:15
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。 相似文献
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用标定和亚像素技术实现三维运动目标的高精度测量 总被引:7,自引:0,他引:7
本文介绍一种利用多种亚像素图像技术提取目标及网格节点,并采用新的摄影系统标定与系统误差修正技术,用多个摄像机实现对有特殊标志的空间三维运动目标的高精度测量方法。 相似文献
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97.
非合作大目标位姿测量的线结构光视觉方法 总被引:2,自引:0,他引:2
空间机器人与非合作大目标交会接近最终段,单目相机不能获取完整的特征图像而无法完成相对位姿测量。针对此问题,提出基于线结构光和单目视觉的相对位姿测量方法。以非合作大目标上的局部矩形特征为测量对象,首先,建立相对位姿测量模型并给出四个测量坐标系之间的关系;其次,通过相机对不完整矩形和线结构光的约束获得四个特征点在相机坐标系下的坐标;然后,利用四个特征点计算相机坐标系与目标坐标系之间的转移矩阵;最后,将转移矩阵分解得到矩形特征的相对位姿。通过改变影响测量精度的输入误差和标定误差等因素对该方法进行仿真验证,结果表明该测量方法是有效的。 相似文献
98.
99.
惯性组合导航系统中的快速景象匹配算法研究 总被引:6,自引:0,他引:6
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。
相似文献
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100.
基于Contourlet域Krawtchouk矩和改进粒子群的遥感图像匹配 总被引:1,自引:0,他引:1
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。
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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。
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