基于Marr小波改进的SIFT算法的遥感影像配准

针对遥感图像配准方法中错误匹配点对过多、配准效率低和其他性能,提出了一种基于小波的遥感图像配准方法。首先,利用尺度空间理论下的Marr小波对参考图像和待配准图像进行特征提取,然后利用欧氏距离对参考图像和待配准图像的特征点进行初配准,再根据随机采样一致法,对初配准结果进行精配准。为了验证方法的有效性,选择无人机实时航拍图像、不同时相变化遥感图像以及遥感不同高度的遥感图像。实验结果表明:该方法与SIFT(Scale Invariant Feature Transform)算法以及其他改进SIFT算法相比可以有效剔除错误匹配点对,提高了配准精度,同时提高配准效率两倍以上。该方法可以应用于不同遥感数据源,能够有效地提高配准精度,降低配准时间。     

具有SIFT描述的多尺度角点图像配准

角点含有丰富的图像结构信息,在图像配准中是广泛应用的图像特征。Harris算法是经典的角点提取算法,Harris角点对图像旋转具有不变性,但对尺度变化敏感,在有尺度变化的图像配准中,应用受限。仿照SIFT特征点提取过程,提出了一种多尺度角点提取方法,提取的多尺度角点对图像旋转和尺度变化有很好的适用性。并用SIFT描述子描述,用光学及SAR图像进行了配准实验。结果表明,与SIFT、Harris算法相比,本文方法在保证配准精度的基础上,配准时间减少40%以上,特征点在配准过程中的利用率提高一倍多。     

基于IRTK和VTK的医学图像配准与可视化系统

图像配准技术在医学图像处理与分析中扮演着重要的角色,为了促进其在实际临床中的应用,设计并实现了一款多模态医学图像配准系统。该系统集成了多种先进的配准算法,包括线性和非线性配准,并提供友好的图形界面和可视化功能。此外,系统还提供去噪声预处理并支持混合配准策略,用于提高图像配准的质量和效率,配准的中间过程实时动态显示。实验结果表明,该系统能够便捷、高效地完成复杂的医学图像配准。     

基于图像深度信息的尺度不变特征变换算法误匹配点对剔除

特征点匹配是基于特征点的图像配准技术中的一个重要环节。针对现有基于尺度不变特征变换(SIFT）图像配准技术特征点匹配不理想,也无法较客观、快速地筛选正确匹配点对的问题,提出结合图像深度信息进行特征点误匹配筛选剔除的方法。该算法首先根据模糊聚焦线索和机器学习算法估计出待配准图像的深度信息图,再提取SIFT特征点,并在特征点匹配环节利用随机抽样一致性(RANSAC)算法迭代循环,结合深度局部连续性的原理来进一步提高匹配精度。实验结果表明,该算法具有很好的误匹配点对剔除功能。     

基于自适应尺度的遥感影像渐进配准

图像配准是遥感图像处理中的基本问题.本文针对多源多时相遥感影像的特点,提出了一种基于自适应尺度的渐进配准方法,在从粗到细的迭代配准过程中,可以通过上一次配准结果的几何定位误差来确定本次匹配的尺度,并按该尺度提取特征角点和特征邻域进行匹配,与常规金字塔渐进配准方法相比,减少了匹配次数,提高了配准效率.另外,特征提取和匹配过程中提出一种基于Harris-Laplace算法和相位相关算法的遥感影像配准算法,利用Harris-Laplace角点代替原始图像,能够综合区域和特征的优点,对亚像元偏移、旋转、尺度变化具有不变性,同时对对比度和灰度的变化不敏感,具有很强的抗噪性.在特征检测和匹配的过程中采用限定搜索区域、抽稀角点等多种优化策略来提高算法的性能.实验证明,算法具有很好的精度,对几何攻击具有很好的鲁棒性,该算法已经应用于CBERS-02B星3级数据的批量自动化生产,具有很好的应用效果.     

基于解剖标记点的手术导航空间配准研究

空间配准是手术导航系统最为关键的技术。点匹配空间配准需要专门为导航进行一次图像扫描，增加了病人的辐射剂量和手术成本，面匹配空间配准因扫描仪扫描范围有限而导致配准精度不均匀，无法在临床上广泛应用。本文提出一种基于解剖标记点的空间配准方法，无须在病人头部粘贴人工标记物，且靶点配准误差相对较小。实验结果表明，该方法的靶点配准误差（Target Registration Error, TRE）均小于2.5mm，能够满足临床应用。     

全景图配准算法在虚拟课堂场景中的应用

随着图像拼接技术的发展,图像配准技术在虚拟现实课堂场景中发挥着越来越重要的作用。文章简单归纳了虚拟现实全景图拼接步骤及其核心问题;针对虚拟现实领域全景图配准算法研究现状,提出了一种基于特征点提取和频域变换(相位相关)的柱型图像配准算法,并通过实例说明了该算法在收敛速度、精度、绘制工作量方面均有不错效果;总结了图像配准算法在虚拟课堂场景中的应用价值。     

基于两特征博弈的图像配准方法

图像分析应用对图像配准的精度和速度要求越来越高,传统配准方法很难满足要求。为此,提出一种基于二人博弈的配准方法,该方法将两种基于不同图像特征（如特征点和轮廓）的配准方法视为两个局中人,通过寻求二人博弈的均衡点配准图像。配准过程中,两个局中人通过信息共享改善配准精度和速度。新方法很好地结合了不同图像特征的优点,克服了采用单一特征进行配准的不足。针对医学图像、遥感图像和航拍图像的实验表明,在选择合适图像特征的前提下,新方法的配准速度和配准精度都优于基于SIFT的配准方法。     

基于sift特征描述符的多尺度图像配准方法

研究图像处理,提高图像的精确性,在基于特征的图像配准中,特征描述符用来对两幅图像的特征进行相似性度量.合适的特征描述符对于建立图像之间的配准映射关系和提高配准精度具有重要意义.为了适应图像的尺度变化,提高配准算法的精度,引入多尺度Harris角点检测算法,并对一种基于sift特征的描述符在向量构造和采样区域等方面进行改进,最后通过对比特征描述符的相似性建立特征点间的匹配关系,并进行仿真.结果证明,算法能够适应图像的尺度变化,增加了描述符在图像具有噪声、旋转时的鲁棒性,提高了图像配准的精度.     

基于继承PSO算法的动态脑磁共振图像配准

提出了一种用于动态图像配准的混合角点继承PSO算法。该方法采用混合角点检测算子来提取角点,并将继承最优种群的思想引入到PSO优化算法中,即对当前图像配准得到的最优种群进行动态继承与变化后,再用于指导后续图像的配准。实验表明：所提出的算法不仅克服了传统的随机重启方式的脑磁共振图像配准算法中随机设定参数导致配准速度慢的问题,而且提高了图像的配准精度和稳定性。     

基于视觉的电子激光经纬仪空间点自动瞄准方法

为提高电子经纬仪系统的工作效率,将图像处理技术与传统测量方法相结合,提出了基于插值算法的自动电子激光经纬仪空间点坐标测量方法.首先介绍了系统结构,接着说明了外置摄像系统在近距离长焦模式下实现光学放大,利用质心算法得到亚像素级别的目标定位精度的方法;然后利用电子激光经纬仪扫描线模型,通过离散点插值方法得到概率瞄准状态下经...     

基于深度学习的多目标运动轨迹预测算法

针对多目标运动轨迹预测过程中由于检测精度和实时性不足造成部分目标位置信息丢失和预测准确度不高问题,提出基于改进卡尔曼滤波的多目标轨迹运动轨迹预测(MMTP)算法。MMTP算法在目标检测阶段使用YOLOv4检测器提升目标检测的准确率和速度;在目标匹配阶段采用KM匹配算法将当前检测框的检测目标与上一时刻预测的预测框的目标进行数据关联,从而增强目标关联的准确性,避免目标遮挡、目标交错和漂移造成的目标丢失;在目标坐标预测阶段,提出改进卡尔曼滤波算法为每个运动目标预测下一帧位置坐标并画出预测框,提高非线性场景中目标坐标的预测精度,降低预测坐标的误差。使用MOT16与实际交通系统拍摄的视频序列数据集验证算法整体性能,仿真结果表明,MMTP在目标检测阶段具有较好的检测精度和速度,有效提升了算法整体的运行速度;在目标匹配阶段,MMTP算法能增强目标关联的准确性,减少目标丢失,比RMOT、POI、SORT、Deep-SORT和YVTP算法更优。     

High resolution topography utilizing a line scan stereo vision technique

High-resolution surface topography measurement using two line scan CCDs was proposed for full-field optical inspection of surface geometry and defects. Based on traditional stereo vision technique, a new configuration of dual linear CCD system was constructed and a novel algorithm for correspondence matching based on digital image correlation (DIC) technique was proposed for the determination of 3D coordinates. Depending on the desired resolution, a user-defined template was employed in the algorithm to accurately select the correspondence pairs in the line scan image. The OpenGL™ database was used to reconstruct the surface topography from the corresponding matched points. Experimental results show that the accuracy and repeatability in the sub-micrometer scale were established with the proposed technique, which can be further improved depending on the pixel resolution of the line CCD. Since larger specimen can be inspected at high-speed by the use of larger arrays with smaller pixel size, the dual vision system can be easily used for high-resolution 3D profile measurement and defect inspection in-line.

     

Optimal shape error analysis of the matching image for a free-form surface

When using an optical non-contact scanning system to measure an object that has a large surface, large curvature, or a full 360° profile, one can acquire only one set of sectional measurement points each time. For reconstructing the entire object, every set of sectional measurement points acquired at different positions must match. Therefore, the optimal shape error analysis for the matching image of two or more sets of sectional measurement points is desired. This paper presents a measurement system that combines two CCD cameras, one line laser and a three-axis motion stage. It forms an optical non-contact scanning system in association with the mathematical method of direct shape error analysis for the use in reverse engineering. This analysis and measurement system can be used for the profile measurements of free-form objects. It analyzes the matching image of a free-form surface with high efficiency and accuracy. The validity and applicability of this system are demonstrated by two practical examples.     

等级关联的粒子群迭代多目标检测跟踪

针对目标在跟踪过程中受环境变化影响(光照、遮挡等)使其跟踪发生偏移的问题,提出一种从目标粗匹配到粒子群算法精确定位的等级关联结构的多目标跟踪算法.与现有跟踪算法相比,在粗匹配阶段粒子随机产生过程中融入了上下文信息,提高了目标匹配的准确度,降低了错误跟踪的目标数;对于在粒子群精确定位阶段有显著偏差的目标位置,采用Metropolis-Hastings采样算法进行纠正,同时完成模板更新,从而保证了目标跟踪的准确性.实验结果表明,该算法在目标被遮挡的情形下能够准确地跟踪被遮挡的目标.     

基于高速局域网的融合及匹配仿真平台研发

提出了基于高速局域网(High-speed Local Area Network,HLAN)的CCD/SAR图像融合仿真平台的设计思想及实现方法,提出并解决了仿真平台实现中的关键问题。提出了基于CCD/SAR融合图像的景像匹配系统仿真平台的实现方法,并应用该仿真平台对景像匹配技术进行仿真研究。仿真平台设计的模块化保证了其通用性和可移植性,而HLAN的引入保证了仿真过程的实时性。本仿真平台可应用于CCD/SAR图像融合技术研究和基于CCD/SAR融合图像的景像匹配技术研究中。     

SAR插补CCD缺失数据算法及其应用检验

提出了一种利用SAR插补因云遮挡导致CCD数据缺失的算法。通过分析云及其阴影的光谱特征,设计出云及其阴影的提取模型,并运用CCD和SAR之间匹配转化算法和有云影响像元的替换运算,得到插补后的新CCD数据。利用高光谱数据反演海面盐度算法所得海面盐度与实测海面盐度做相关性比较分析对本缺失数据插补算法进行检验。结果表明:研究海域中缺失数据区域的海盐反演精度为R²=0.8441,RMSE=0.7031,即SAR插补CCD缺失数据算法具有较强的可靠性和多源遥感数据兼容性,一定程度上恢复了噪声下垫面的实际情况,可以用于融合多传感器生成时空完整、高精度的数据产品。     

边缘模式比对高精度测长技术研究

边缘在图像检测中有着重要的作用。本文利用参考标尺作为检测基准，采用边缘模式比对的方法，基于亚像素技术设计高精度的边缘检测算法，获得被测物的亚像素级边缘位置。算法精度高，具有抗噪声，抗抖动，抗倾斜等优点，并且对图像传感器件分辨率要求较低，特别适用于复杂生产环境下高精度的视觉测量。     

景像匹配辅助导航系统中的图像匹配算法研究

图像匹配算法是景像匹配辅助导航系统的核心，而且其性能决定了系统的总体性能，为了提高景像匹配辅助导航系统导航的实时性和精度，就必须选用合适的图像匹配算法，为此，给出了一种快速有效的基于图像特征的图像匹配算法，该算法选用部分Hausdorff距离作为图像匹配时的相似性度量，并利用图像特征提取后的二值化图像进行图像匹配，同时在联合了3种图像匹配加速技术的基础上，将邻域技术引入到图像匹配搜索终止条件中，从而大大提高了图像匹配效率。仿真结果表明，该算法可以保证图像匹配的鲁棒性和有效性，同时，能有效克服图像噪声和几何畸变的影响。该算法实施景像匹配能够在5s以内完成，并与GPS输出周期(1s)相当，可以满足景像匹配辅助导航系统匹配导航的准确性和实时性的性能要求。     

基于数字CCD相机的高速图像采集系统

介绍了一种基于线阵CCD相机的高速数据采集的方法和系统,该系统采用双CCD相机进行布站并对过靶物体进行拍摄,通过图像采集卡实现计算机对CCD相机的控制,并且完成数据的采集和存储,能够成功运用到高速运动物体的空间位置和速度检测方面,经试验,其实时性和高精度性能使其很好地应用到靶场的立靶精度试验中,极大地提高了靶场试验效果。