一种基于改进Keren空域配准方法的Papoulis-Gerchberg超分辨率重建

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。     

一种改进的极大验后估计序列超分辨率重建算法

提出一种基于极大验后估计(MAP)超分辨率重建算法的新的改进算法.该算法将MAP算法或其他超分辨率重建算法所获得的高分辨率影像引入到MAP算法中,主要思想是基于所求取的分辨率应该与理想的高分辨率影像最大相关的原理.最后采取基于灰度的四参数仿射变换模型的配准算法,采用共轭梯度算法来迭代求解超分辨率重建方程.仿真试验证明,...     

多特征的POCS图像超分辨率重建方法

针对传统凸集投影(POCS)方法重建图像存在边缘保持能力不足、细节丢失的问题,该文提出了一种多特征的凸集投影超分辨率重建方法。首先,根据局部相似性特征和图像的梯度特征构建参考帧,以保持图像的边缘细节特征。然后,运用光流法对上采样后的序列低分辨率(LR)图像和参考帧进行配准,同时利用比值稀疏约束模型估计参考帧的点扩散函数(PSF),并获取点扩散函数作用窗口的中心坐标和点扩散函数作用窗口的范围。最后利用参考帧和点扩散函数生成重建图像的初始估计,根据重建图像残差对参考帧进行修正,最终得到重建图像。为验证本文算法的有效性和鲁棒性,分别与上采样、迭代反投影、凸集投影几种重建方法进行实验对比,实验表明本文算法重建结果在主观和客观评价方面明显优于其它方法,本文算法可行。     

一种基于Keren亚像素配准方法的改进算法

详细介绍了Keren亚像素空域配准算法及其不足,提出了对Keren及其迭代算法的改进算法,并给出详细的算法步骤。该算法基于简化的四参数仿射变换模型而不是刚体变换模型,成功地避免了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在强烈的噪声条件下,旋转角度的绝对误差与Keren迭代算法相比有非常显著的降低;平移参数在15°的大角度旋转情况下获得了0.1个像素以下的绝对误差精度,在小角度的情况下获得了0.01个像素以下的绝对误差精度。     

半像元错位图像的超分辨率重建方法

本文介绍了一种基于“半像元”错位的两幅图像重建高分辨率图像技术。通过分析“半像元”错位的两幅图像与高分辨率图像各像素灰度值的对应关系，推导出了高分辨率图像重建的数学模型，并通过实验进行了验证和完善。实验结果表明，利用“半像元”错位的两幅低分辨率图像重建高分辨率图像的原理是正确的，方案是可行的。     

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.     

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。     

SAR图像配准方法综述

随着SAR成像技术的不断发展和对SAR图像应用的迫切需求,涌现了大量的SAR图像配准方法。对国内外最新的SAR图像配准技术和方法进行了全面系统地梳理,总结了各类方法的特点,指出了当前研究存在的问题,展望了SAR图像配准的发展趋势。     

基于相关匹配和最大谱图像配准相结合的InSAR复图像配准方法

InSAR复图像配准是合成孔径雷达干涉3维成像技术中的重要步骤之一。为了获得高精确度的测量结果，要求两幅复图像之间配准达到亚像素级配准精确度。提出了一种将相关匹配和最大谱图像配准相结合的配准新方法。在相关匹配进行粗配准的情况下，通过插值所选控制点的值，并采用最大谱图像配准方法以亚像素单元进行精配准，其配准精确度达到亚像素级。实验结果证实了所提出方法的有效性。     

利用频谱解混叠方法实现超分辨率影像重建

基于信号处理的超分辨率影像重建技术，可以消除由影像系统引起的影像模糊和退化，同时恢复出光学权限外的频谱信息。首先简要介绍了超分辨率影像重建技术的意义和基本过程；并对影像配准与运动模型估计在超分辨率影像重建中的作用给予简要介绍；接着根据连续傅里叶变换(CFT)和离散傅里叶变换(DFT)的频谱混叠关系及CFT位移性质，推导出频谱解混叠的超分辨率影像重建模型；最后采用文献中的运动模型估计方法和本文的重建算法，对几组数据进行实验，获得了空间分辨率提高近1倍的影像。     

基于凸集投影的高分四号卫星影像超分辨率重建

基于凸集投影(projection on convex sets,POCS)对GF-4数据进行超分辨率重建处理。利用能量连续降减法构造参考帧以减少迭代次数,提高算法效率;利用Vandewalle配准法对图像块进行运动估计从而获取精确的运动参数有利于图像的分块处理。通过对GF-4真实数据进行试验与分析,表明超分图像结果的清晰度与序列影像帧数呈正相关;信噪比与帧数呈负相关。应用5帧数据进行超分重建,清晰度(平均梯度)从7.803提高到14.386;信噪比会略有下降,从3.411下降到3.336。试验表明该方法可以有效提高图像清晰度,增加图像细节信息,提升图像判别能力,扩展数据的应用范围。     

基于SURF改进算法的红外序列影像快速配准的方法研究

提出一种基于SURF算子和特征偏移一致性准则的无人飞行器红外序列影像配准的方法。该方法采用SURF算子对特征点进行提取和匹配。SURF算子仅考虑点的局部信息,没有考虑特征点集的几何信息。本文采用特征偏移一致性准则来剔除误匹配点对,提高特征点对的匹配精度,所得到的特征点集采用LM非线性优化进行单应矩阵求解配准,与其他算法相比,本方法适合于红外序列影像快速拼接,有较好的实用效果和鲁棒性。     

运动视频序列影像的自动配准

影像配准是运动视频处理应用中的关键技术,从计算机视觉角度出发提出了一种针对运动视频处理的自动影像配准方法.其主要思路可以归结为基于特征匹配的配准过程,具体分为3个方面:利用Harris算子检测角点特征;以互相关函数为测度对角点特征进行初步匹配,特别使用RANSAC拟合基础矩阵F的方法剔除匹配中的错误对应;利用得到的结果重新拟合配准模型进行重采样变换.最后进一步分析了此方法应用于具体运动视频处理时需要考虑的一些问题.     

运动视频序列影像的自动配准

影像配准是运动视频处理应用中的关键技术,从计算机视觉角度出发提出了一种针对运动视频处理的自动影像配准方法。其主要思路可以归结为基于特征匹配的配准过程,具体分为3个方面:利用Harris算子检测角点特征;以互相关函数为测度对角点特征进行初步匹配,特别使用RANSAC拟合基础矩阵F的方法剔除匹配中的错误对应;利用得到的结果重新拟合配准模型进行重采样变换。最后进一步分析了此方法应用于具体运动视频处理时需要考虑的一些问题。     

Super-resolution enhancement of UAV images based on fractional calculus and POCS

Abstract

A super-resolution enhancement algorithm was proposed based on the combination of fractional calculus and Projection onto Convex Sets (POCS) for unmanned aerial vehicles (UAVs) images. The representative problems of UAV images including motion blur, fisheye effect distortion, overexposed, and so on can be improved by the proposed algorithm. The fractional calculus operator is used to enhance the high-resolution and low-resolution reference frames for POCS. The affine transformation parameters between low-resolution images and reference frame are calculated by Scale Invariant Feature Transform (SIFT) for matching. The point spread function of POCS is simulated by a fractional integral filter instead of Gaussian filter for more clarity of texture and detail. The objective indices and subjective effect are compared between the proposed and other methods. The experimental results indicate that the proposed method outperforms other algorithms in most cases, especially in the structure and detail clarity of the reconstructed images.     

一种带几何约束的大幅面遥感影像自动快速配准方法

针对大幅面遥感影像的配准需求,提出了一种带有几何约束的大幅面遥感影像快速自动配准方法。该方法首先结合遥感影像空间地理信息构建影像粗配准模型;然后在粗配准模型的约束下,通过对大幅面遥感影像进行规则格网划分,结合改进的SIFT算法和并行策略实现影像精配准。实验结果表明,本文方法能提高影像的配准效率,且配准精度较高,适用于大幅面遥感影像之间的配准。     

基于小面元相对配准的正射影像快速更新

本文提出一种基于小面元相对配准的正射影像快速更新方法，该方法不涉及常规摄影测量的处理方法，而是直接利用新获取的卫星遥感影像和原始正射影像进行高精度小面元相对配准，然后将卫星遥感影像纠正到原始正射影像参考坐标系，进而实现正射影像的快速更新。