基于图像灰度的SSDA匹配算法

首先介绍了图像匹配的基本理论,图像的灰度失真、噪声等误差因素会影响匹配性能,并对SSDA算法进行改进,减小了计算量。为了验证算法的有效性,进行了大量仿真实验,结果表明这种方法匹配效果良好,相比于传统的图像匹配算法,计算速度更快、匹配误差更小、鲁棒性更好。     

基于NProd相关系数和人工免疫的激光图像匹配算法

为克服同源激光图像灰度匹配的匹配速度慢、易被干扰等不足,建议一种基于NProd相关系数和人工免疫的灰度校准匹配方法。NProd相关系数作为相似性度量函数,具有匹配准确、鲁棒性好的优势。对人工免疫算法进行改进,引入动态种群变异操作进行并行搜索,提高了灰度匹配算法的匹配速度。仿真实验表明：该算法具有匹配精度高、鲁棒性强和实时性高的优点。     

图像匹配技术用于扩展原子力显微镜测量范围的应用与研究

研究了利用图像匹配技术来扩大原子力显微镜的测量范围的方法,通过对表面粗糙度测量结果的分析验证了该方法的可靠性,并得出了面粗糙度比线粗糙度更能体现试件表面形貌特征的结论。     

末制导DBS图像匹配方法研究

提出了一种适于工程应用的末制导DBS图像匹配方法,采用DBS成像,结合目标场景中强散射点的空间位置关系实现基于模板的目标场景匹配,快速定位及打击目标,较好地解决了末制导成像识别及定位问题。实测数据仿真结果表明,基于模板的DBS图像匹配算法可抑制多种图像畸变,具有较高的匹配可靠性和匹配精度,满足了雷达导引头DBS图像识别的工程使用要求,具有较强的实用价值。     

惯性组合导航系统的实时多级景象匹配算法

 针对景象匹配辅助惯性组合导航系统需要快速准确获取飞行器位置、航向偏差的要求,提出一种实时多级景象匹配算法。算法分为两级,第一级粗匹配中提出了中心点4邻域的抗变形算法,能抗旋转和小尺度变化的影响,使定位精度达到像素级;第二级精匹配中提出了基于分支特征点,应用最小二乘法原理精确匹配定位出两幅图像间的最优相似变换参数,即飞行器的精确位置和航向偏差的算法。仿真分析表明,提出的实时多级算法能满足景象匹配辅助惯性组合导航系统实时性、精确性和鲁棒性的要求。     

面向广域场景的可见光-SAR遥感图像匹配方法

可见光-SAR（合成孔径雷达）遥感图像的高精度匹配是视觉导航、图像融合等典型遥感应用的基础,现有匹配方法主要聚焦在非线性辐射失真（NRD）等成像差异的问题,并未充分考虑遥感图像的场景差异,导致匹配方法的场景适应性有限。为解决可见光-SAR图像匹配中成像场景广域多样、成像差异等挑战,文章提出了一种结合遥感图像场景分类的广域场景异源图像的匹配方法。该方法首先使用广域图像匹配场景分类算法按照纹理特征对遥感图像进行四个典型场景（重复纹理、非均匀纹理、弱纹理和混合类别）的分类,然后在统一的特征匹配框架中为每类场景选择合适特征描述符。将该方法在异源图像匹配数据集上与两种常用的可见光-SAR匹配方法进行比较,通过实验验证,文章的方法可以在不增加计算时间的前提下,在所有类别上取得最优的匹配结果。该方法为广域场景下的可见光-SAR遥感图像匹配提供了一种可行的解决方法。     

小天体探测器着陆图像匹配改进算法

针对小天体探测器着陆图像匹配信息存在数据量大、计算机存储空间有限等问题,提出一种基于改进BRISK和RANSAC的小天体探测器着陆图像匹配算法。首先,在Harris角点检测算法中引入尺度估计和尺度空间,在特征描述子建立阶段改进BRISK算法,提出降低相关性的采样点对选择策略,以减少计算量;然后,利用改进的RANSAC算法去除误匹配。在图像旋转、光照强度、高斯噪声、尺度因子的干扰影响下,仿真分析改进算法与基于BRISK的经典算法的匹配结果。分析结果表明:改进算法减少了计算量和存储空间,并在一定干扰情况下具有鲁棒性,可为后续视觉导航提供有效的陆标信息。     

一种基于卫星图像匹配的无人机自主定位算法

针对基于图象匹配的无人机自主定位易失效的问题,文章提出了一种基于卫星图像辅助的由粗到精的无人机自主定位框架.首先设计了一种CNN-LSTM联合分类器,利用CNN网络抽取图像特征的优势,结合无人机图像时间维度上的连续性,实现无人机图像与卫星基准图像的区域匹配;然后从匹配后的区域提取同名点,结合光学成像的共线约束,设计了一...     

结合线段组合特征的快速图像匹配算法

图像匹配导航技术是近年来自主导航领域的研究热点之一,但图像匹配算法的实时性却难以满足现实导航系统的需求.本文改进了传统线段提取算法,并引入了Delaunay三角剖分法,通过结合点线几何特征,减少了图像特征冗余.结合置信度准则对误差进行分析,完成匹配过程.仿真结果表明,本文算法在3°旋转并有尺度变化的情况下仍然能完成匹配...     

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。