基于矩阵恢复的红外偏振图像快速配准算法研究

针对矩阵恢复用于红外偏振图像配准,速度较慢的劣势,提出了一种用于单幅图像快速配准的算法。选取上一次对相同背景图像配准后,得到的一列低秩向量为已知条件,将目标函数减少为求稀疏矩阵的1范数,通过迭代更新得到单幅相同场景下,目标存在一定变化或偏移的图像的配准参数,明显提高了配准的速度。实验结果表明,该算法配准变换参数误差小于0.02像素,单幅图像配准仅需3.31 s,且对噪声不敏感。     

基于IVCCS的三维点云配准算法

针对传统迭代最近点(ICP)算法在数据丢失以及存在噪声点的情况下配准时间过长、精度较低等问题,提出了一种基于改进的体素云连通性分割(IVCCS)与加权最近邻距离比相结合的配准算法。利用双阈值体素去噪剔除初始种子体素中的噪声体素,解决原本体素云连通性分割算法(VCCS)中因单一约束条件导致种子体素错误剔除的问题,同时将体素云分层去噪来加快配准的运算速度;利用流约束聚类提取点云中的特征点,并依据最近邻距离比验证特征点是否为重合点,赋予不同的权重优化ICP最小目标函数,从而加快配准速度。实验结果表明,该算法相对于传统ICP算法迭代次数减少,在精度与速度方面均有显著提升,相比于基于快速点特征直方图(FPFH)的ICP算法配准精度提高了8.5%~24.7%,速度上提高了65.6%~92.3%,迭代次数减少了16.6%~38%。     

基于Lab颜色距离和GMM的树木图像分割算法

针对传统的高斯混合模型(GMM)分割算法在树木图像分割上存在的不足,文中结合Lab色彩模型的颜色和空间的相关性,提出了一种基于Lab颜色距离的GMM的树木图像目标分割算法。该算法首先利用图像颜色信息,将图像的多个颜色通道进行Lab颜色距离的计算,然后基于Lab颜色距离建立GMM,最后根据得到的概率值自适应寻找最佳分割阈值。实验结果表明该方法得到的果树区域更准确,并且对阴影、光照不均匀图像具有很强的鲁棒性,分割的平均准确率为98.2%。     

基于稠密局部自相似特征流的图像配准算法

针对基于稠密SIFT流图像配准算法执行效率和配准准确率有待提高的不足,提出了一 种基于稠密局部自 相似(LSS)描述符构建的稠密改进的LSS(ILSS)特征流的图像配准算法。算法通过颜色空间转 换分离出彩色图像中的 颜色和亮度信息,只在亮度通道上提取稠密LSS特征以大幅度提高图像特征提取阶段 执行效率。随后以 保持特征流场光滑性为约束条件,采用金字塔多分辨率迭代法提高LSS特征流场估计 阶段的执行效率。 多分辨率迭代法的基本思想是先在图像粗粒度网格上快速估算出初步的特征流场,然后再逐 步求精获得最 终精确的特征流场。大量实验表明,与稠密SIFT流相比,基于稠密ILSS特征流的图像 配准算法在图像内容发生较大变化时具有更好的鲁棒性,同时具有更高的执行效率和图像配 准确率。     

基于CSURF的彩色图像配准技术

提出了通过构建颜色不变量将彩色图像转换到颜色不变量空间,再构建CSURF描述符进行图像配准的方法。该算法能够充分利用彩色图像的色彩信息,相比其他大多数算法基于灰度图像的配准方法有更高的稳健性,同时继承了SURF算法良好的尺度不变性和旋转不变性,相对于SIFT算法计算量小、计算效率高。通过CSURF描述符性能测试和图像配准测试,证明CSURF算法比灰度图像SURF算法在尺度不变性和旋转不变性方面有更高的稳健性。     

利用梯度方向的Hausdorff 距离配准红外和可见光图像

基于Hausdorff距离的算法已经被广泛应用于异源图像配准,但是现有的Hausdorff距离配准算法是在整幅图像上找最相近的点对,不仅容易出现错误匹配的情况,而且计算量很大。为了减少计算冗余和消除误配情况,提高配准的准确度,提出了一种利用梯度方向的Hausdorff距离配准算法。在进行配准时,将提取到的角点集合按照每个角点的不同梯度方向角分解为8个子集合。然后计算两幅图像中同一方向区间所对应的两个子集合间的Hausdorff距离。由于只在对应的子集合内找最相近的配准点对,减少了干扰点的数目和计算的次数,提高了计算的有效性和异源图像配准的准确度。实验结果表明,利用梯度方向的Hausdorff距离算法能够较好地运用于红外图像和可见光图像的配准,并且表现出较好的准确度和稳健性。     

基于SURF的彩色图像配准

提出了一种基于SURF(Speeded Up Robust Feature)的彩色图像配准算法.该算法利用图像彩色信息计算得到的颜色不变量来提取图像的特征点;提取到特征点后,结合图像的灰度信息为特征点生成特征描述子;最后采用欧氏距离进行相似性度量,提取两幅图像间匹配的特征点对.实验结果表明,该算法在保持算法的快速性和准确性的同时,获得的配准点对比SURF要多.所以该算法可以有效地避免像原始SURF算法那样因为配准点少而造成的配准失效,从而提高了算法的稳定性.     

一种基于颜色特征的快速视频时域配准算法

PSNR算法是全参考型客观视频质量评价系统中常用的自动时域配准算法,但其计算时间较长,难以满足视频质量评价系统在实时条件下的应用.针对这一问题,提出基于色度信号直方图的快速视频时域配准算法,该算法结合基于颜色特征的图像检索技术和PSNR算法,既提高了计算速度,又保证了计算精度,基本满足全参考型客观视频质量评价系统在实时...     

互相关算法在运动目标距离选通激光三维成像中的应用

在微光成像中,距离选通成像是一种获取目标三维信息的有效手段。对于静止目标而言,可以通过对目标切片成像,获得不同选通距离的目标图像,进而通过二值化算法或质心算法获得目标的三维图像。而对于运动目标而言,在切片成像的同时,目标的空间位置会发生变化,因此需要对不同选通距离的目标图像进行配准,而后才能获得目标的三维图像。搭建了基于像增强电荷耦合器件(ICCD)的距离选通实验系统,提出了一种基于像质评价的互信息配准算法配准激光图像目标的空间位置,然后对配准后的激光图像通过互相关算法获得三维图像,并在保证一定的三维精度基础上,逐渐减少激光图像的像幅数,最后与二值化算法和质心算法三维重构进行了实验对比,实验结果表明,互信息配准算法能够有效配准激光图像,互相关三维成像算法精度高于二值化法和质心法,最少采用2幅图像即可获得目标的三维点云图像,大大降低了对运动目标三维成像的难度。     

基于LK和FAST的时间序列图像快速配准算法

LK光流算法是一种精确高效的特征跟踪算法,能够较大幅度提高图像配准的精度和速度。针对时间序列图像的配准问题,基于LK光流算法,通过基于图像金字塔的方式跟踪改进后的FAST特征角点,采用一种鲁棒的单应矩阵估计算法解算配准参数,提出了一种基于LK光流和改进FAST特征的实时鲁棒配准算法。通过一组时间序列图像从配准精度和配准速度两个方面对所提出算法的性能进行了验证分析,平均重投影误差为0.16,平均处理速度为30 Hz。实验结果表明,该算法能够提取稳定的FAST角点,快速准确地跟踪匹配序列图像之间的特征,较好地解决时间序列图像的实时配准问题。     

基于K-mean的车辆伪装涂料漆膜颜色选取算法

提取背景代表色是进行迷彩伪装图案设计的基础，对军用车辆实施迷彩伪装，需使代表色满足国军标规定的军用车辆伪装涂料漆膜标准色要求。文中提出两种基于K-mean聚类算法的车辆伪装涂料漆膜标准色选取算法。利用CEI1976 L^*a^*b^*颜色模型描述图像颜色特征。第一种算法是随机选取标准色作为初始聚类中心，每经过一次K-mean聚类迭代都将聚类中心更新为标准色；第二种算法是将选取的背景颜色空间值作为初始聚类中心进行迭代。提出了优化的标准色选取决策，解决了聚类结果易出现标准色重复的问题。结合提取标准色数量不同，共提出4种标准色提取方案，用均方根误差函数作为评价函数进行融合效果比较。仿真结果表明，两种算法均能较好地满足迷彩伪装设计要求，从最小均方根误差和收敛速度上比较，第一种算法优于第二种，其提取三种标准色的方案优于五种标准色方案。     

基于传感器参数和感兴趣区域的图像配准算法研究

通过对光电成像型反舰导弹的成像过程分析,提出一种基于传感器参数和感兴趣区域的图像配准方法。红外和可见光图像配准时的变换模型为仿射变换,首先通过传感器参数的调整实现空间分辨率的配准,将仿射变换简化为刚体变换;然后用海天线提取算法提取出感兴趣区域,对感兴趣区域用形态学边缘检测方法求取目标的轮廓中心,并以此为控制点消除图像间的平移变化,实现图像的完全配准;最后利用均方根误差原则对算法的配准效果进行评估。仿真实验表明,该算法快速、准确,配准精度满足目标识别的要求,可以较好地解决异类传感器弱小目标图像配准的难题。     

实时红外图像拼接中的LSH快速配准算法

为了提高画幅式摆扫红外遥感图像拼接的实时性,将LSH(locality sensitive hash)算法应用于图像快速配准,比较了常用的基于Hamming 距离、欧式距离和余弦距离的三种LSH方案的性能,实验结果表明,基于Hamming距离的LSH方法在红外图像配准中具有更好的实时性和准确性。通过对Hamming距离的LSH实现及改进,并利用遥感图像进行了图像配准的性能测试,构建了基于Hamming距离LSH算法的快速拼接系统。     

基于字符串编辑距离的图像检索算法

从大规模图像数据库中快速、有效地检索出相关图像是目前一个重要又富有挑战性的研究课题,为提高图像检索效果,提出了一种基于字符串编辑距离的图像检索算法。受图像感知哈希算法的启发,该算法首先将图像大小归一化并压缩色彩空间,并把图像特征动态映射成字符串形式,然后采用编辑距离进行字符串相似度计算从而实现图像检索。该算法不仅考虑到图像中的颜色特征,而且将字符串编辑距离引入到图像检索中,利用字符串相似度评价图像的相似性,在提高检索率的同时又加快了检索速度。采用不同类型的图像进行实验,实验结果表明,该算法具有较高的检索效率。     

基于颜色直方图的图像检索技术

讨论了基于颜色直方图的图像检索中颜色空间和直方图距离的选择问题,提出了利用颜色直方图来检索图像的一般框架,建立了基于两种颜色空间(RGB和HSV)和四种直方图距离共八种图像检索算法,并且采用了两种客观评价标准对所建立算法的有效性进行评价。结果证明,在基于颜色直方图的应用中,HSV空间比RGB空间更有效,EMD距离在所有四种距离量度中性能较好,但计算量稍大,与EMD距离相比,虽交集距离性能稍有不足,但所需计算量较小。     

多光谱遥感卫星图像的精确配准方法研究

针对一组多光谱遥感图像中,各谱段图像之间配准不一致的问题,本文提出了一种基于特征点的快速自动配准方法。在图像信息熵的基础上,利用环形移动窗口,自动快速寻找感兴趣区域, 并利用尺度不变特征转换（SIFT）算法提取特征。为提高精度,文中对特征初匹配方法作了改进,并用余弦定理和空间距离约束条件剔除误匹配点,之后提取最稳定的特征点对计算变换参数,完成配准。最后根据配准前后图像的互信息和特征点的均方根误差（RMSE）来衡量配准的程度。通过对大量中巴地球资源卫星拍摄的多光谱图像进行实验,该方法能达到亚像素级配准精度,并能快速对各谱段图像进行配准。      

基于边缘特征的异质图像目标配准方法

目标检测作为计算机视觉的重要研究课题,在视频监控和智能导航方面有重要应用.图像配准技术是刚体目标检测方法之一.异质图像间目标的纹理差异极大,为此,对于目标的可见光俯视图像与机载红外摄像机观测异质图像,通过研究基于边缘特征的配准技术,实现对地面平面目标的配准检测.笔者首先通过建立机载运动摄像机空间模型,解决了红外观测图像的视角变换问题,将其换到与参考图像一致的视角,提出一种新颖的基于稳定区域轮廓合成的边缘提取方法,更好地控制异质图像的边缘提取效果,边缘特征匹配是在距离变换的基础上实现的,提出了一种基于稳定区域距离图像互相关的匹配度量准则.实验表明,算法能有效地实现异质图像间的目标配准检测.     

基于特征点的凝胶图像配准方法研究

本文针对几种凝胶图像配准算法进行了比较研究,在此基础上,对基于SURF(speeded up robust features快速鲁棒特征提取的配准算法)配准算法进行了改进,一方面,在提取特征点时对Hessian矩阵行列式进行加权,从而获得更多特征点;另一方面,在特征点匹配时应用欧式距离加权处理作为相似度量来计算两特征向量的距离,提高了算法的性能和配准速度。     

基于SURF-DAISY算法和随机kd树的快速图像配准

提出了一种基于SURF-DAISY算法和随机kd树的快速图像配准方法,首先利用经典SURF特征检测器分别提取参考图像和待配准图像中的特征点,为了进一步提高算法速度,对SURF算法进行改进,利用DAISY描述符代替SURF原有的特征描述算法对特征点进行描述;之后通过随机kd树算法对参考图像和待配准图像的特征点进行匹配并且使用经典RANSAC(随机抽样一致性)算法剔除误匹配点对;最后用最小二乘法估算出最佳的空间几何变换参数,实现两幅图像的配准。实验结果表明:相对于标准的SURF算法,本文方法在基本保持性能不变的同时,配准过程所消耗的时间最多减少了45.6%。     

基于特征点的凝胶图像配准方法研究简

本文针对几种凝胶图像配准算法进行了比较研究,在此基础上,对基于SURF（speeded up robust features快速鲁棒特征提取的配准算法）配准算法进行了改进,一方面,在提取特征点时对Hessian矩阵行列式进行加权,从而获得更多特征点;另一方面,在特征点匹配时应用欧式距离加权处理作为相似度量来计算两特征向量的距离,提高了算法的性能和配准速度。