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一种基于改进Keren空域配准方法的Papoulis-Gerchberg超分辨率重建 总被引:1,自引:0,他引:1
详细介绍Keren亚像素配准算法及其不足,提出Keren算法及其迭代算法的改进算法。该算法基于简化的四参数仿射变换模型而不是传统的刚体变换模型,成功避免了Keren算法因为角度的泰勒级数展开所带来的误差,大大提高了配准精度。实验仿真结果表明该算法与Keren迭代算法相比角度绝对误差有非常显著的降低。最后采用Papoulis-Gerchberg算法进行序列图像的高分辨率重建,实验仿真结果表明基于这种改进配准算法的超分辨率重建效果有较好的提高。 相似文献
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图像配准是超分辨率图像重建过程中的一个重要步骤。在实际应用中,Keren算法在旋转角度大于6°时存在较大的配准误差,且其计算复杂度随着图像平移量增大将增长数倍;Vandewalle算法在角度配准中存在一定的优势,但整体配准精度不如Keren算法。针对两种配准算法存在的问题,利用测量平差中附有限制条件的间接平差原理,提出一种改进算法。利用Vandewalle算法解算出图像间的旋转参数和平移参数,将旋转参数作为Keren算法参数的限制条件,并以平移参数作为初始值,代入Keren配准公式中,依据附有限制条件的间接平差原理,迭代求出平移参数的改正值。研究表明,该算法成功避免了大角度旋转情况下Keren算法因角度的泰勒级数展开所带来的误差,提高了配准精度,且具有更好的重建效果。 相似文献
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顾及灰度和梯度信息的多模态影像配准算法 总被引:1,自引:1,他引:0
基于特征匹配的多模态影像配准方法无法达到像素级配准精度要求。本文研究了一种顾及灰度和梯度信息的多模态影像配准算法。基于马尔科夫随机场(MRF)的非参数化配准模型充分利用多模态影像的图像信息进行相似性测量,同时考虑了灰度及梯度统计信息,求解方法上对值空间进行离散化,提高收敛速度。通过3组多模态影像的配准试验,验证了该算法的可行性。试验表明:本文算法的配准效果优于基于人工刺点的多项式模型配准和只考虑灰度信息的多模态影像配准;与此同时,该算法对于较大形变的影像配准也具有一定的适用性。在空间精度方面,平均配准误差小于1个像素,最大配准误差小于2个像素。 相似文献
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提出一种基于ASIFT和Harris集成互补不变特征的大角度影像亚像素自动配准算法。算法由中间输入图像获取、像素级配准和亚像素级配准三个主要处理过程。在中间输入图像获取过程中,首先提取ASIFT特征控制点,利用提取的控制点估计图像间的投影变换模型,将输入图像中的重叠区域重采样为与参考图像尺度相同的中间输入图像;在像素级配准过程中,用NCC函数进行配准,用基于投影变换模型的全局一致粗差检测方法删除误配点对;在亚像素级配准过程中,先利用二元二次曲面拟合方法进行亚像素位移测量定位,再进行亚像素配准,错误匹配点对剔除,配准精度计算。实际的大角度图像试验结果表明了算法的有效性和实用性。 相似文献
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基于边缘提取和改进型整体松弛匹配算法的InSAR复图像配准方法 总被引:1,自引:1,他引:0
配准精度是InSAR合成孔径雷达干涉成像技术中的重要指标。为获得高精确度的测量结果,提出一种包括概略配准、像素级初配准和亚像素级精配准三个环节的逐级提高精度的InSAR复图像配准方法。利用EnView软件提供的经度和纬度实现概略配准、采用基于多边形结构和边缘提取的像素级初匹配方法大大提高匹配速度。考虑以往的匹配算法都是基于能量图进行并且忽略了整体性,采用基于整体松弛匹配和相位最小二乘匹配相结合的亚像素级精匹配算法减少误匹配率,提高匹配精度。实验结果证明该方法具有良好的性能。 相似文献
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一种高精度的干涉雷达复数影像配准方法 总被引:2,自引:0,他引:2
在总结现有算法的基础上,提出了基于相干系数、Harris特征点、小波金字塔及TIN三角微分纠正技术的单视复数雷达图像的配准流程。通过ERS 1/2的实验表明,提高了配准的精度和效率,特别是保证了在没有精确轨道甚至没有轨道参数的情况下也能获得很高的配准精度,计算正确的干涉相位图。在重采样过程中采用的三角联网策略,进一步使匹配点的局部拟合误差得到有效控制,得到配准精度更高的复图像对。在CPU 3.06GHz计算机上,43 s内完成5000像素×1000像素的主辅图像的配准,平均相干系数为0.719855。 相似文献
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针对现有的无人机激光点云与影像配准方法主要基于仿射变换建立点云与影像之间的配准模型,无法描述激光点云与影像之间的复杂变换关系问题,该文提出一种基于安置参数优化的无人机激光点云与光学影像精确配准方法.以相机安置参数为优化参数,以归一化互信息作为点云特征影像与光学影像之间的相似性测度,采用改进Powell算法作为优化策略,获得最优配准参数,实现无人机激光点云与无人机影像之间的精确配准.基于实验数据与现有两种配准方法进行精度对比.实验表明,基于相机安置参数优化的配准方法优于两种常规配准方法,可以实现无人机激光点云与光学影像之间的自动化配准,并达到像素级的配准精度. 相似文献
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随着三维激光扫描技术的发展,利用三维激光扫描仪采集信息,构建三维模型成为了热门的课题。由于受到观测环境、观测方向等影响,无法一次性地获得物体的所有的点云数据。因此,不同视角下点云数据的配准成为了三维建模中的关键技术,直接影响了最终的重合结果以及模型精度。本文着重研究主方向贴合法和最近点迭代算法(ICP算法),基于matlab平台编写算法,并对算法进行研究,得出配准结果以及配准精度。 相似文献
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The representation of similarity transformation in three-dimensional (3D) space, especially of orientation, is a crucial issue in navigation, geodesy, photogrammetry, robot arm manipulation, etc. Considering the large amount of computer resources required by iterative algorithms designed for spatial similarity transformation, the high dependence on initial values of unknown parameters, and the instability of solving transformation parameters for large-angle registration, a closed-form solution for pairwise light detection and ranging (LiDAR) point cloud registration is proposed. In this solution, dual-number quaternions are used to represent the 3D rotation. The relationship between the rotation matrix-based representation of similarity transformation and the dual quaternion-based representation is described first. Considering that the same features from two neighboring stations coincide after pairwise registration, a dual quaternion-based error norm, which is associated with the sum of the position errors, is constructed. Based on theory of least squares and by extreme value analysis of the error norm, detailed derivations of the model and the main formulas are obtained. Once the similarities between the same features from the two neighboring LiDAR stations are constructed, the rotation matrix, the scale parameter, and the translation vector are simultaneously derived. Two experiments are conducted to verify the feasibility and effectiveness of the proposed algorithm. The proposed algorithm has the advantages of simplicity and ease of implementation, making it better than the traditional methods that use matrices to describe spatial rotation. Moreover, it solves the transformation parameters without the initial estimates of unknown parameters, making it better than iterative algorithms. Most importantly, in contrast to unit quaternion-based algorithms, the proposed algorithm solves seven unknown parameters simultaneously. Therefore, it effectively avoids the accumulation of introduced error in calculation and the negative impact from the inappropriate choice of initial values. 相似文献
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针对传统的三维坐标转换模型局限于求解小旋转角的三维坐标转换参数的缺点,以及没有同时顾及观测向量和系数矩阵的随机误差,该文提出了一种新的三维坐标转换参数求解模型。基于非线性Gauss-Helmert模型,建立了三维坐标转换的Bursa-Wolf模型,采用Newton-Gauss迭代算法,构建了加权整体最小二乘问题的拉格朗日函数,并给出了该算法的具体推导过程及其精度评定公式。实测数据和仿真数据结果表明:新算法在无须假设条件的前提下,可以获得任意旋转角下的坐标转换参数,且待估参数数目大大降低,易于程序实现。 相似文献
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在三维激光扫描仪使用过程中,为了减小点云拼接时的误差问题,本文利用同方差多元变量的EIV(Errors In Variables)模型及总体最小二乘的方法解决三维空间点的相似变换,较传统的迭代算法计算空间坐标转换的方法,具有非迭代性、可靠性和计算过程中的简便性。最后,利用实际工程案例对非迭代算法的有效性进行了验证。 相似文献
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针对传统的三维基准转换模型局限于求取小角度的三维基准间转换参数的缺点,提出了一种适用于大角度的三维基准转换参数求解模型。利用实测数据和模拟数据对此模型进行了验证,结果表明,所提出的算法适用于任意角度的三维基准转换,既可利用传统的最小二乘方法估计坐标转换参数,又可利用整体最小二乘方法进行参数求解,可靠性高,解算速度快。 相似文献