基于NSCT和SURF的遥感图像匹配

SURF(Speed Up Robust Features)算法是对尺度不变特征变换SIFT(Scale Invariant Feature Transform)算法的一种改进,应用到遥感图像匹配领域中可以大大提高匹配速度,但是匹配精度略有下降。为此,本文提出一种基于无下采样Contourlet变换NSCT(Nonsubsampled Contourlet Transform)和SURF的遥感图像匹配算法。首先使用NSCT分别分解参考图像和待匹配图像,得到各自对应的低频分量;然后把这两幅低频分量图像作为SURF算法的输入图像进行预匹配,降低高频噪声对匹配结果的影响;最后利用预匹配结果求解变换模型的参数,并采用随机抽样一致RANSAC(Random Sample Consensus)算法剔除误匹配点对,解决了SURF算法存在的错误匹配问题。实验结果表明,与SIFT算法、SURF算法相比,本文算法具有更高的匹配精度和更快的匹配速度,且抗旋转、噪声、亮度变化能力更强。     

基于改进ORB和匹配策略融合的图像配准方法

针对Oriented Fast and Rotated Brief(简称ORB)算法在图像配准中不具有尺度信息、BRIEF算法不具有旋转不变性以及特征匹配精度低等问题,本文提出一种基于改进ORB和匹配策略融合的无人机航拍图像配准方法。首先,通过简化多尺度空间检测特征点,采用稳健的RootSIFT描述符进行特征描述,用来提升特征描述的稳定性。然后,结合距离比值、双向匹配和余弦相似性测度(Cosine Similarity)匹配策略获得初始匹配。最后,利用随机抽样一致性算法(RANSAC)确定最终的特征点匹配关系,计算空间变换参数,实现图像的精确配准。实验结果表明,该方法在图像尺度、旋转和光照变化方面均表现出良好的性能,并提高了图像匹配准确率和配准精度。     

旋转图像匹配新算法

重点研究了旋转图像间的匹配方法,通过改变影像的结构将旋转状态变换为平移状态,计算改动后影像的傅氏变换幅度谱,用幅度谱代替原始灰度进行相关。同时,为了提高速度,采用分层搜索法分两个阶段完成整个匹配过程。同时进行大量的实验,从抗旋转性、匹配速度和正确率等方面进行分析。实验数据表明,该算法可抗任意角度旋转、匹配速度较快、正确率较高,而且对噪声小的尺度变化具有良好的鲁棒性。     

结合改进特征算法和狄洛尼三角网的图像匹配方法

针对加速的具有鲁棒性特征算法导致匹配图像丢失颜色信息成分的问题,该文从图像匹配的效率和精度出发,提出了一种基于改进加速的具有鲁棒性特征算法和狄洛尼三角网的图像匹配方法。该方法在原有加速的具有鲁棒性特征算法的基础上,引入颜色不变量模型和狄洛尼三角网、三角形相似函数及摄影不变量等约束条件,有效保留了图像的颜色信息,减少特征点错误的匹配率。实验表明:本算法具有匹配速率高、提取的特征点多且分布均匀以及匹配率高等特点。     

基于均值比率梯度增量符号相关的SAR景象匹配算法

基于均值比率梯度增量符号相关原理,提出了一种SAR景象匹配算法。首先利用ROA梯度算子提取实时图和参考图的边缘梯度信息;然后引入增量符号对梯度信息进行二值化编码并实现相关分析;最后在多尺度影像分解的基础上完成由粗至精的逐层匹配。实验结果表明,该算法对噪声与梯度变化具有较强的鲁棒性,具有较高的正确匹配率和实时性。     

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。     

具有鲁棒性的彩色图像检索方法

提出了一种鲁棒的图像检索方法,它能够在检索大规模图像库时实现基于内容的快速匹配.匹配的索引来源于重量化HSV颜色空间得到的灰度图(Z值图)的区域特征.由于Z值图由反映色彩的聚类区域组成,并且使用矩方法来表达特征,因此该检索方法是鲁棒的,具有2维平移、尺度、旋转不变性,同时可以避免逐点匹配产生的时间耗费.     

基于SURF特征提取和Brute-Force搜索的图像匹配算法

针对传统图像匹配算法面临的特征提取的信息较少,匹配成功率不高以及匹配速率较低等问题,提出基于SURF特征提取和Brute-Force搜索的图像匹配算法。利用SURF算法中的Hessian矩阵来获取图像中鲁棒性较好的突变点,并使用不同尺寸的滤波器同时处理尺寸空间多层图像的突变点,以此来提高匹配速率,最后采用Brute-Force搜索算法对图像特征点进行最佳匹配,以此来提高匹配成功率。实验表明,该算法在图像匹配效果和匹配效率方面都表现良好。     

具有鲁棒性的彩色图像检索方法

提出了一种鲁棒的图像检索方法，它能够在检索大规模图像库时实现基于内容的快速匹配。匹配的索引来源于重量化HSV颜色空间得到的灰度图（Z值图）的区域特征。由于Z值图由反映色彩的聚类区域组成，并且使用矩方法来表达特征，因此该检索方法是鲁棒的，具有2维平移、尺度、旋转不变性，同时可以避免逐点匹配产生的时间耗费。     

SAR图像多尺度积增强的目标检测算法

合成孔径雷达（SAR）成像系统的热噪声和海杂波严重影响SAR图像自动目标检测的性能,去噪和均匀背景杂波是提高SAR图像目标检测性能的重要课题。根据SAR图像噪声功率一般存在于信号小尺度,没有跨尺度特征,而目标信号的边缘具有跨尺度的特点,本文提出了一种多尺度积信号增强和去噪的SAR图像船舰目标检测算法。本算法对SAR图像进行小波变换,应用多尺度积在小波域增强SAR图像船舰信号和均匀背景杂波,再对SAR图像进行目标检测。ERS SAR图像用于验证本文算法。仿真实验结果表明,新算法同传统的双参数CFAR检测算法、基于K-分布背景杂波的检测算法以及基于小波软阈值增强的检测算法相比,在虚警数和品质因数性能指标上均优于后几种检测算法。     

基于特征空间的航空影像自动配准算法

为解决图像配准的出界点、噪声干扰等问题,提出一种基于特征空间的航空影像配准算法.该算法采用改进的Harris算子提取特征点(角点),并建立角点特征空间,根据三级匹配策略,实现特征点的匹配,完成图像配准.实验结果表明,该算法在旋转、缩放、噪声等多种因素的影响下具有良好的配准效果,特别是对于小重叠区域(具有75%以上出界点)的图像对,配准效果良好.     

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。     

基于梯度径向夹角直方图的异源图像匹配

提出一种图像全局特征描述方法——梯度径向夹角金字塔直方图.该特征不受图像灰度级非线性变换和图像旋转的影响,具有较强的抗噪声能力.基于该特征的匹配算法能够对存在旋转变换的异源图像进行匹配.用SAR图像和可见光图像对匹配算法进行测试,结果表明基于梯度径向夹角金字塔直方图匹配方法的匹配成功率优于传统方法.由于对基准图进行离线...     

SAR影像与光学影像的高斯伽玛型边缘强度特征匹配法

提出了一种基于影像边缘强度图描述的SAR影像与光学影像匹配方法。首先对影像进行粗纠正,消除影像之间的尺度和旋转变化;其次,改进相位一致性特征检测方法,提取对影像相干斑噪声稳健的特征点;然后基于高斯伽玛型双边窗口比值算子计算影像边缘强度图,在此基础上构造不变特征描述符;最后联合几何约束条件,实现SAR影像与光学影像匹配。试验结果证明,与现有方法相比,本文方法能够大幅提高SAR影像与光学影像匹配结果中的正确匹配特征数量以及影像配准精度。     

一种结合相位相关法和AKAZE算法的纹理缺乏地区影像匹配技术

由于纹理缺乏地区影像缺少鲜明特征,特征重复性严重,使得单纯的基于特征的匹配算法很难获得唯一性较强的特征描述符,导致同名点误匹配的比率大大增加。AKAZE算法以非线性尺度空间为基础,较好地顾及了影像的纹理结构及细节信息,对纹理缺乏地区的影像匹配具有一定的应用价值。基于频域的Fourier-Mellin相位相关技术,通过对影像的频域及对极数变换,计算互功率谱可获得影像间的旋转、尺度和平移参数。因此,本文通过Fourier-Mellin变换计算影像间的几何关系,对AKAZE算法检测出的特征点进行了匹配范围的约束,初步解决了纹理缺乏地区的影像匹配问题。试验结果表明,该方法可以提高匹配的正确率及同名点对数。     

针对简化路网的基于序列的双向合并地图匹配算法

简化路网具有结构简单、算法运行速度快的特点,对地图匹配算法的基础研究具有应用价值。本文针对简化路网的GPS轨迹数据地图匹配问题提出了一种基于序列的双向合并算法。实验结果表明:本算法不仅具有较好的匹配度,还优于现有的Passby算法和增量算法,并且在匹配过程中解决了遗漏路段和极值等错误问题。所以,本算法对于实际路网的地图匹配具有较好的借鉴作用。     

径向基函数神经网络的路网自动匹配算法

针对VGI数据中检测更新的问题,该文提出基于径向基函数的神经网络自动匹配算法。通过选取路段的距离、方向、形状和长度4个空间特征的相似度作为衡量路段是否匹配的指标。考虑到4个空间特征指标对匹配的影响力不同,在RBF(radial basis function)神经网络中的隐含层对基函数引入粒度拉伸因子,使径向对称的RBF顾及各向异性。同时对输出层在线性加权求和函数的基础上引入sigmoid函数,使计算结果(路段的匹配度值)归一化。该算法对数据质量较差的VGI路网具有很好的匹配能力,与BP神经网络相比,RBF神经网络在地图匹配中具有更好的匹配效率。     

一种基于距离变换与标记图的边缘匹配方法

介绍了基于3-4Chamfer距离变换的边缘匹配方法，针对距离变换易受干扰等问题，提出了使用距离变换的标记图方法建立目标图像边缘点与其距离图的对应关系。利用Model—Based方法，使用参数搜索遗传算法，将结合标记图的3-4Chamfer距离作为评价依据。实验结果显示，使用3-4Chamfer距离图结合路径图的方法对轮廓的匹配比直接使用距离图的方法有较明显的改进。