一种基于小波变换的图像配准方法

提出一种基于小波变换的图像配准方法.该方法首先用小波变换提取边缘特征点,同时构成小波金字塔影像.在最高层利用角度相关系数确定基准图像和配准图像之间的旋转角度,经多分辨分级搜索匹配得到最终匹配特征点对,利用这些特征点对待配准图像进行配准纠正.实验结果表明,改进方法有较好的效果,可用于广泛应用领域.     

用于末制导的SAR图像多子区实时匹配算法

为实现用于无人飞行器末制导的SAR实时影像与多源基准影像的匹配,提出一种新的基于子区位置关系约束的SAR图像匹配算法。首先将SAR图像进行对数变换,并进行小波包分解,在高频子图部分对小波包系数进行收缩,抑制噪声,然后利用断面检测法提取边缘。匹配中将SAR实时图分为多个子区,用子区灰度标准差和频谱直方图判别其可匹配性,并更新不可匹配区。将各子区位置分布关系用作匹配结果的约束条件。为保证算法实时性,匹配采用基于提升小波的金字塔分层搜索策略。用星载SAR图像和卫星光学图像进行了大样本匹配实验,实验结果表明该方法是一种能在精度、实时性和可靠性方面都能满足导弹末制导要求的实时匹配算法。     

一种基于四元数变换的彩色遥感影像检索方法

遥感影像常存在旋转和缩放等变化关系，这就要求检索时图像特征具有旋转和尺度不变等性质。目前，彩色遥感影像检索在提取这些特征时通常对色彩通道单独进行处理，导致3个通道之间的关系信息丢失，且没有充分利用数据本身所特有的几何特征，影响了检索精度。结合四元数与正交傅里叶-梅林矩的优点，提出了一种基于四元数变换的遥感影像检索方法。针对已有工作中存在的基于四元数傅里叶-梅林矩所提取的纹理特征只具有旋转不变性的问题，利用四元数正交傅里叶-梅林矩构造出具有旋转和尺度不变的纹理特征，并使用四其对图像进行边缘检测，得到边缘色彩图像并提取边缘色彩直方图，综合多种特征进行图像检索。实验结果表明，使用此方法进行遥感影像检索对于图像旋转和尺度变化具有良好的鲁棒性，检索性能明显提高。     

基于小波统计特性的遥感图像像素与特征联合最优融合方法

遥感影像的IHS融合方法由于匹配误差导致光谱畸变和退化,而小波变换在变换域具有良好的分频特性,小波系数的统计特性反映了遥感影像的边缘、线和区域等显著特征。提出了基于小波统计特性的遥感影像的像素和特征联合最优融合方法,在IHS空间,对强度分量I的高频部分利用多分辨率小波融合方法进行影像的高频细节特征融合,低频部分选取光谱信息和空间分辨率评价指标作为融合权系数求优指标,进行像素级最优融合,实验结果证明了该方法的有效性。     

Voronoi图在无人机航空影像匹配中的应用

提出了顾及无人机航空影像地面覆盖范围的影像空间位置Voronoi图的生成方法,利用基于局部特征不变算子在多视影像匹配过程的可传递特性,使用影像的Voronoi图邻域关系开展多视影像的匹配,既保证了多视影像间匹配点的重叠度,又提高了多视影像间的匹配速度。     

基于SIFT的多时相星载SAR图像特征点自动匹配

SAR图像配准是实现多时相图像监测的前提,但是由于SAR图像的斑点噪声、成像机理的特殊性,使得采用常规的特征匹配方法很难实现SAR图像的自动配准。本文在介绍旋转尺度不变特征(SIFT)提取特征点原理的基础上,利用SIFT方法对两个时相星载SAR图像存在不同的旋转角和分辨率存在差异进行了特征点提取和自动匹配试验,图像特征点自动匹配的有效率达到70%以上,结果表明提取SIFT特征点进行多时相SAR图像自动匹配是基本可行的。     

无人机采场图像二维经验小波变换降噪研究

针对传统图像降噪方法难以适用于露天矿无人机(UAV)图像降噪的问题,该文提出了一种基于经验小波变换(EWT)算法思想的露天矿UAV图像快速降噪方法。采用Littlewood-Paley小波算子检测提取UAV图像噪声特征,以提高阈值函数匹配精度;借助改进的自适应H阈值函数对UAV图像噪声进行计算,提高UAV图像边缘细节度;并通过二维经验小波变换逆重构,从而提高UAV图像纹理精度。实验结果表明,本文算法能够实现露天矿UAV图像的快速降噪,保留边缘细节和纹理特征,并具有较好的降噪效果。     

一种改进包模型的遥感图像检索方法

提出了一种改进的包模型图像检索方法,使用本底图像构建视觉词汇字典。在建库过程中,通过近似KD-Tree搜索本底图像局部不变特征与入库图像特征间的对应匹配关系,并记录该关系;图像检索时,搜索检索图像与本底图像特征的对应关系,进而计算与入库图像的关系。该方法仅保存本底图像的局部不变特征,可实现感兴趣区域的图像检索。实验结果表明,该方法在提高图像检索准确性的同时,可以减少所需存储局部不变特征的数量。     

图像匹配的物体空间关系推理表达

物体空间关系指的是物体在欧氏空间中的邻近关系,根据图像中包含物体的邻近关系解决图像匹配的问题。本文首先基于对比机制训练物体块特征提取网络,构建物体块深度特征,该特征可以有效匹配不同图像中的相同物体块;其次,基于已有的先验图像数据推理表达图像中物体的空间邻近关系,构建场景物体空间邻近图;进而基于该空间邻近图计算场景图像对的空间邻近度,完成图像空间关系匹配。试验表明不匹配图像间的空间邻近度一般为0,而匹配图像间的空间邻近度一般大于0,本文空间关系匹配涉及多个物体间的相互关系,具有更强的稳健性,其匹配效果明显优于对比试验中的其他方法,可以高效稳定地完成图像匹配任务。     

A*搜索算法的正射影像镶嵌线自动提取

针对现有的正射影像镶嵌过程中镶嵌线的提取所存在的缺陷,该文提出一种基于A*搜索算法的镶嵌线自动提取方法,此方法首先提取重叠区域的Canny边缘图像,并把边缘图像中的边缘信息作为需要避开的范围;然后基于边缘图像的每一个像素及像素间的邻接关系构建带权有向图,将镶嵌线的自动提取转换为带权有向图中起点到终点的路径搜索问题,设计满足可接纳性准则的A*搜索算法提取满足一定条件的最短路径作为全局最优镶嵌线。利用实际影像数据进行实验,实验结果表明:该算法自动提取得到的镶嵌线可以快速、有效的避开边缘特征明显区域,对全自动正射影像制作具有应用价值。     

具有尺度与旋转不变性的立体影像自动匹配研究

提出一种具有尺度与旋转不变性的影像自动匹配算法。首先基于方向小波变换构造三尺度特征点算子,进行两尺度匹配,保证其尺度不变性问题;其次构造特征点64维描述向量,解决影像匹配的旋转不变性。分别采用地面立体像对、无人机平台立体像对、航空立体像对进行试验分析。试验结果表明,提出的立体匹配算法具有良好的尺度和旋转不变性。     

基于小波变换和不变矩匹配的快速人体定位

人体定位是指在图片中确定行人位置的过程。为了提高人体定位的正确率和速度,提出了一种结合小波变换和不变矩匹配的定位方法。首先对图像进行小波变换,提取出图像小波系数;再根据行人模板的系数特征提取出不变矩模板;然后在小波域上通过不变矩匹配实现人体定位。该方法减少了待检区域,降低了计算代价。实验结果表明,该算法识别率达78.6%,测试结果比Oren等人提出的匹配方法提高了26.7%。     

基于小波变换和不变矩匹配的快速人体定位

人体定位是指在图片中确定行人位置的过程.为了提高人体定位的正确率和速度,提出了一种结合小波变换和不变矩匹配的定位方法.首先对图像进行小波变换,提取出图像小波系数;再根据行人模板的系数特征提取出不变矩模板;然后在小波域上通过不变矩匹配实现人体定位.该方法减少了待检区域,降低了计算代价.实验结果表明,该算法识别率达78.6%,测试结果比Oren等人提出的匹配方法提高了26.7%.     

旋转和平移不变纹理特征的遥感影像居民地提取

本文利用Radon变换的小波系数直方图对遥感影像居民地进行提取。首先,通过Radon变换将纹理影像的旋转和平移转化为平移,然后对Radon变换后的影像进行小波变换,最后利用小波系数直方图作为旋转和平移不变特征进行纹理分割。实验结果表明:基于Radon变换的小波系数直方图方法对遥感影像居民地有较好的提取结果。     

基于Radon和树型小波变换的遥感影像居民地提取

针对频域变换的旋转不变纹理特征,提出Radon变换结合树型小波变换的纹理特征提取方法。以Radon变换处理影像将影像纹理的旋转转化成平移信息,对变换后的影像进行非完全树型小波变换。此时可以将能量作为旋转不变纹理特征,但得到的小波系数所携带信息较少,所以本文采用小波系数直方图作为纹理特征。采用此方法对居民地进行提取,实验结果表明利用该方法能得到比较有效稳定的旋转不变纹理特征,并且对不同的中小比例尺遥感影像都有较好的适应性。     

一种基于改进的SIFT特征点算法的无人机影像快速匹配研究

由于无人机在空中的姿态不稳定,拍摄的影像存在像幅小、数量多、基线短、倾角过大、曝光不均匀等问题,采用常规的影像匹配方法效果不是很理想,有时甚至无法进行匹配,而SIFT(Scal Invariant Featre Transform)算子因其良好的尺度、旋转、光照等不变特性而广泛应用于图像处理中。本文分析了SIFT算子的优点,介绍了用该算法对无人机影像进行特征点的提取,并采用最小二乘算法进行精匹配。经对同一地区无人机航空摄影影像的匹配试验,取得了较好的结果。实验证明,该方法具有稳定、可靠、快速等特点,应用前景十分广阔。     

基于小波的ICM不变特征在图像匹配识别中的应用

由于交叉皮层模型(intersecting cortical model,ICM)图标信号具有平移、旋转以及尺度不变性,因此,基于ICM的图像匹配算法能够提高实时目标图与基准目标图的匹配率,但根据ICM图标信号获取的不变特征对噪声信号较敏感。针对这一问题,提出了基于ICM和小波变换的图像匹配识别算法。仿真结果表明,本文算法在平移、尺度、旋转变化以及噪声环境下仍具有较高的匹配率。     

一种改进的Hu不变矩多源影像匹配方法

Hu不变矩对多源影像进行匹配时,无法对抗大幅度旋转和灰度差异,而且计算量较大无法快速匹配。本文结合多源影像之间的区别和联系,针对Hu不变矩的适用性和计算过程,从匹配窗口设计、影像预处理、亮度因子、计算过程等4个方面进行改进。实验结果表明,改进后的Hu不变矩匹配方法可以抵抗大幅度影像旋转和灰度差异,而且提高了匹配准确度和速度。     

基于径向小波变换的图像特征提取算法

提出了一种基于径向小波变换的图像特征提取算法,该方法使用径向对称函数来获得图像的边缘信息.不同于其他的边缘检测算法,本方法既不使用方向滤波器,也不使用图像的极坐标形式,而且适合于文本和非文本图像,容易实现.算法中的参数在数学上能够严格证明,且通过计算不断调整,生成不变的分辨率特征图像矢量.仿真结果表明,该方法能够用于基于内容的图像检索.     

基于特征尺度分布与对极几何约束的高清影像快速密集匹配方法

本文重点阐述了基于机器视觉的智能摄影测量的效率基础问题之三：高清影像快速智能匹配处理。图像特征匹配是影响数字摄影测量坐标空间计算效率的基础数据处理过程。为了解决高分辨率数据匹配校验计算成本更高及相似特征干扰等影像产品生成效率负面影响问题,本文通过研究影像尺度不变特征的数学本质,结合多视图相机几何模型,推导并验证了图像特征点的降采样尺度分布规律。根据图像空间几何关系在降采样尺度上的匹配映射关系,缩减图像匹配过程中的计算量并筛选有效待匹配点集,将特征点数量10⁵量级的快速全局特征距离初匹配时长限制在亚秒级。在此基础上结合特征尺度分布信息改进的对极几何约束,改进特征匹配算法,辅助缩小匹配搜索范围,通过特征索引与分区并行处理,实现高清影像同名特征的高精度快速密集匹配,提升特征点基数、匹配特征点对数量与正确率。本文使用intel i7-4720HQ与NVIDIA GTX970M进行试验,基于尺度分布特性的特征匹配方法,以亚秒级的计算时间,获取符合多约束条件的10³量级的匹配点对,为数字影像的快速高精度处理提供了一种新思路,在充分满足数字摄影测量的精度的基础上可提高其产品生成效率。