各向异性正则化的多帧遥感图像盲复原算法

在大气湍流较强时,一般的遥感图像复原算法难以取得较好的复原效果.针对这种情况,提出了一种基于各向异性约束的多帧遥感图像盲复原算法.该算法不需要成像过程的先验信息,仅根据图像及点扩散函数的非负约束和支持域约束,即可得到较好的复原结果;同时该算法能够自适应地调整正则化参数,在实现图像复原的同时,保持边缘并抑制噪声.试验结果...     

各向异性正则化的多帧遥感图像盲复原算法

在大气湍流较强时,一般的遥感图像复原算法难以取得较好的复原效果。针对这种情况,提出了一种基于各向异性约束的多帧遥感图像盲复原算法。该算法不需要成像过程的先验信息,仅根据图像及点扩散函数的非负约束和支持域约束,即可得到较好的复原结果;同时该算法能够自适应地调整正则化参数,在实现图像复原的同时,保持边缘并抑制噪声。试验结果验证了该算法的良好性能,复原后图像的质量得到较大提高。     

结合Fourier域约束的多帧盲解卷积图像恢复算法

大气湍流严重限制了地对空光学系统的成像质量,自适应光学系统对大气湍流的补偿仅仅是部分的、有限的。当前的图像恢复技术对重建过程中的PSF施加的先验约束主要有非负性、归一化、支持域等空间域约束。这里对图像的Fourier频谱特性进行分析,将一种基于Fourier域的先验约束引入到多帧迭代盲解卷积算法中。实验结果表明,该算法可有效对模糊图像进行恢复,尤其是对强湍流观测下的重度模糊图像具有较好的恢复效果。     

多源遥感影像配准中的SIFT特征匹配改进

针对尺度不变特征变换算法应用于多源遥感影像配准时面临的低效率和误匹配问题,从特征点提取和特征点匹配两个方面对其进行改进。在特征点提取阶段,通过控制特征点数量和分布情况获取均匀分布的特征点;在特征点匹配阶段,采用特征点仿射变换粗匹配、精匹配和误匹配点剔除策略,由粗到精地获取准确的同名点。对多源遥感影像进行配准实验,结果表明,此方法在匹配效率及匹配性能上均优于原始SIFT算法,且配准精度更高。     

改进SIFT 算法的小型无人机航拍图像自动配准

针对小型无人机航拍图像视点离散、视角变化有一定运动规律的特点,首先对航拍图像进行数据预处理,结合 Harris特征点和 SIFT 特征向量的优势,提取 Harris特征点、计算特征点的特征半径和 SIFT 特征向量,并利用PCA 降低特征向量的维数;然后采用最邻近(NN)方法进行特征匹配,利用BBF算法搜索特征的最邻近以提高匹配速度;最后采用 PROSAC算法提纯特征点匹配对并精确计算运动模型参数,实现了图像的自动配准.实验证明,该图像配准方法在准确性、效率方面较经典的 SIFT 算法有较大的提高.     

结合帧选及配准的多帧超分辨率盲复原

传统的图像复原技术不仅无法恢复截止频率之外的信息,而且没有考虑不良帧及帧间运动对复原图像质量的影响。通过对传统多帧图像盲复原模型加入运动和降采样因子进行超分辨率扩展得到一个超分辨率盲复原模型,在此基础上,首先以平均梯度和信息熵作为帧选标准,其次结合金字塔光流法对帧选后的图像进行配准,最后利用该模型进行超分辨率盲复原。实验证明,结合帧选和配准的复原方法可以抑制噪声放大及由目标空间位置偏移造成的边缘模糊。该模型是一个有效的超分辨率盲复原模型,复原图像质量优于样条插值和传统多帧盲解卷积算法。     

基于势函数点分布调整的SIFT图像配准算法

尺度不变特征转换(scale invariant feature transform,SIFT)是一种广泛应用于图像配准领域的点特征提取算法。针对基于SIFT的图像自动配准算法存在的特征点分布不均匀问题,提出了一种基于势函数点分布调整的图像配准方法。该方法解决了SIFT算法不能针对特征点的分布情况进行优化的问题。通过调整SIFT的比值阈值,增加配准点的数目;通过引入分子力学中的势函数概念,对特征点分布情况进行优化;通过局部互信息精纠正,微调特征点位置,以提高特征配准点的配准精度;最终实现高质量(空间分布均衡,配准精度高)的图像自动配准。     

改进SIFT点特征的并行遥感影像配准

本文针对SIFT(尺度不变特征变换)算法存在的内存消耗多、运算速度慢的问题,采用金字塔和分块策略,首先对原始影像进行粗配准,然后进行分块影像匹配以实现精确配准。在匹配过程中,根据影像分辨率限制高斯金字塔影像的阶数,对特征点进行过滤;同时对匹配过程进行并行化,以提高算法效率。实验表明,改进算法在保证配准精度稳定的前提下,解决了原算法对内存要求高的问题,效率比原算法显著提高,适用于大范围遥感影像之间的配准。     

结合SIFT和RANSAC算法的InSAR影像配准

配准是合成孔径雷达干涉测量(InSAR)得到干涉图前的关键步骤。本文提出了基于SIFT和RANSAC的InSAR影像配准。尺度不变特征变换(SIFT)和随机采样一致性(RANSAC)相结合,得到特征稳定、匹配点对可靠的InSAR影像配准。利用PALSAR数据及TerraSAR-X数据,进行不同分辨率、不同波段的SAR影像配准试验,结合生成的干涉图条纹的清晰程度,评价其精度。并与目前主流的交叉互相关方法得到的相干系数进行了对比,证明了该方法在InSAR影像配准应用中是一种简单、有效的方法。     

一种基于先验知识约束的图像盲解卷积恢复算法

在对现存的图像盲解卷积恢复算法进行阐述的基础上,介绍了一种根据概率统计理论推导的极大似然图像恢复算法。该算法通过用共轭梯度法对一个误差函数进行最小化来实现。并且在运算的过程中,加入了一些先验知识,如非负性和有限支持域等约束。     

基于SIFT算法的无人机高分影像几何配准研究

本文基于SIFT算法进行无人机高分影像自动特征点匹配,在实现影像特征点自动匹配的基础上采用二次多项式模型进行影像几何配准,并且重点考察影像配准过程中匹配特征点数目对几何配准精度的影响,最后进行精度评价。结果表明:在影像特征点匹配结果正确、匹配点分布合理的情况下,匹配点数目越多,利用二次多项式进行影像几何配准的精度越高;无人机航向方向影像配准残差大于旁向残差。     

利用SIFT和静态小波变换的遥感影像配准方法

本文首先利用静态小波变换对影像进行多层分解,在其低频子影像上利用SIFT提取特征点集;之后,通过统计不同阀值下的匹配点集精度和数量信息,利用多项式拟合的方法自动建立约束条件,并以此约束条件自动校正控制点集以得到数量可观且高精度的控制点集。试验结果表明,该方法是一种有效的遥感影像配准控制点自动提取方法。     

仿射不变特征转换的运动目标跟踪方法

运动目标跟踪技术在交通管制、智能监控、GPS导航等多个领域有广阔的应用前景。本文提出一种基于经纬度和尺度的ASIFT(Affine-SIFT)跟踪算法,模拟序列图像成像时的倾斜角度,进行实时更新来去除由形变带来的过时特征信息,保证了特征的稳定,提高了配准精度。实验证明,此方法不受传感平台倾斜造成的图像仿射变形影响,能够有效处理目标由于旋转、形变而导致跟踪性能下降甚至跟踪目标丢失的问题,同时对跟踪过程中多目标的关联,也具有较好的鲁棒性,取得了良好效果。     

基于控制点库的SIFT多源影像自动配准方法

本文提出了一种基于控制点库的SIFT多源大幅遥感影像自动配准方法,该方法首先设计并建立控制点影像库;然后采用地理坐标粗定位及SIFT算法自动精确查找同名控制点;利用影像分块迭代最小二乘法拟合,去除错同名控制点;最后运用多项式模型完成影像配准.以环境减灾小卫星CCD及近红外、QuickBird 24m及0.6m、TM及印...     

目标边缘保持约束的图像联合解卷积复原算法

针对图像复原过程中去噪与目标边缘特征保持之间的矛盾,该文提出了一种基于目标边缘保持的图像联合解卷积复原算法。首先,构建了一个目标边缘保持约束模型,实现对图像小梯度特征(噪声为主)的平滑、对图像大梯度特征(目标边缘为主)的保留,平衡复原处理过程中图像去噪与目标边缘保持之间的矛盾;然后,将目标边缘保持约束先验模型,引入MAP图像复原框架,提升MAP复原算法的可靠性和收敛性;最后,利用共轭梯度迭代优化计算过程,加快算法收敛速度。实验结果表明,该算法能较好地平衡图像去噪与目标边缘特征保持之间的矛盾,实现了图像高清晰复原。     

一种基于改进SIFT算法的遥感影像配准方法

本文首先分析了传统SIFT算法在遥感影像配准应用中存在的不足,从特征点匹配精度上进行了改进。通过分析SIFT特征点匹配的主要误差来源,逐步消除可能误差,提取尽可能多且精准的匹配点对。接下来利用该匹配点对作为配准用控制点对,分别对不同时相、不同分辨率遥感影像进行仿射变换和小面元微分纠正配准。最后与传统SIFT算法进行比较,试验结果表明本文算法具有更高的匹配精度。     

SIFT特征匹配旋转补偿的影像匹配方法

本文针对较大旋转角度影像的匹配问题,提出一种基于SIFT特征匹配旋转补偿的影像匹配方法.即采用SIFT特征匹配方法估计影像问的旋转角度,对匹配窗口影像进行旋转补偿,最后采用带核线几何约束条件的相关系数法寻找同名点.在每层金字塔,采用带模型连接条件的相对定向来删除错误匹配点.通过对一组实际航摄影像进行试验,验证了所提出方...