SAR图像的改进相位相关配准方法

基于相位相关的图像配准方法以其运算量小、抗干扰性强等优点得到广泛关注,但它只能解决具有平移运动的图像配准问题,为此,文章提出一种改进的相位相关配准方法,分析了其配准原理,给出流程图,并将其应用于存在缩放、旋转和平移变换的SAR图像配准中。仿真结果表明,该算法能够较为准确地估计出待配准图像相对于基准图像的平移参数、缩放尺度和旋转角度。     

一种异源图像多级配准算法

针对异源图像间灰度差异大、存在平移和旋转时导致配准困难的问题,由于异源图像成像机理不同,存在差异.为提高配准精度,提出一种适应大角度旋转和平移的异源图像多级配准算法.将配准过程分为粗配准和精配准两步,首先在引入Freeman链码描述方法的基础上提出一种平移和旋转参数的估计方法,完成图像的粗配准;然后引入相位一致性对曲率角点进行描述,采用归一化互相关相似性度量准则完成图像的精配准.分别采用可见光与红外图像以及可见光与Sar图像进行仿真实验,经仿真证明算法对具有较多线性结构的异源图像配准精度高、实时性好、并且能适应较大角度旋转和平移.     

基于keren改进配准算法的POCS超分辨率重建

详细介绍了keren亚象素配准算法及其不足,提出了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,大大地提高了配准精度。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个象素以下的绝对误差精度,在小角度的情况下获得了0.01个象素以下的绝对误差精度,最后采用POCS方法进行序列图像的高分辨率重建,实验仿真结果表明基于改进配准算法的POCS重建具有良好的配准精度和超分辨率重建效果。     

条件数和Zernike矩在图像配准中的应用

提出了一种基于条件数和泽尼克矩的图像配准算法。首先用Harris角点检测器提取特征点并通过条件数去掉一些伪特征点;用改进的Zernike矩作为特征点的描述子,通过比较各个特征点圆形邻域泽尼克矩的欧式距离得到初始匹配点对;用RANSAC估计待配准图像和基准图像之间的变换参数,实验表明,该算法在图像存在比例缩放、旋转等情况下有很好的配准效果。     

基于边缘特征和Keren算法的图像配准

为获得高精确度、高稳定度的岩心配准图像,提出利用Sobel算子提取图像边缘并结合keren算法的图像配准方法。该方法首先提取参考图像和待配准图像边缘,接着对边缘图像进行高斯金字塔分解,最后,利用keren改进算法实现由粗到细的岩心图像配准。实验结果表明该算法与Keren算法相比,在小角度下都有较高的配准精度,大角度旋转情况下该方法绝对误差明显降低,且在大角度旋转下平移参数和角度参数分别可获得0.1个像素以下和0.1度以下的绝对误差精度,提高了岩心配准精度。     

基于特征的hausdorff距离图像配准

针对图像配准问题,提出了基于Harris及SIFT(Scale-invariant feature transform)特征的Hausdorff距离方法来实现图像配准。首先利用harris角点检测和SIFT特征提取参考图像和待配准图像的角点,通过两种方法获得的角点在融合之后获得更大的角点搜索范围,再利用相似一致性匹配原则剔除错误角点,进而通过改进的Hausdorff距离算法完成图像的配准操作。结果证明,改进算法比传统Hausdorff距离算法运行时间更短,算法时间降低约45%,具有较强的抗噪声能力和旋转鲁棒性,提高了图像配准的效率和精确性。     

基于相位相关与Keren算法的图像配准

提出了一个由粗到精的图像配准算法,它是基于相位相关法和Keren算法的两步实现法,即利用相位相关法完成大旋转角度及大平移的粗略估计,根据估计结果补偿后再应用Keren算法进行精细估计.该算法结合了相位相关法在大旋转角度大平移和Keren算法在小旋转角度小平移估计上的长处,且避开了各自的局限性及不足.仿真实验结果表明,该算法在大旋转角度大平移情形下仍可以获得高精度亚像素估计结果.     

基于Harris多尺度角点检测的图像配准新算法

为改进角点检测算子的检测性能,提高基于角点的图像配准算法的配准精度,把多分辨分析的思想引入到经典的Harris角点检测中,构造了基于小波变换的灰度强度变化公式,并得到了具有尺度变换特性的自相关矩阵,从而构建了一种新的Harris多尺度角点检测算法。这样,使得新的角点检测可以在不同的尺度下获取角点,并克服了单一尺度的Harris角点检测可能存在的角点信息丢失、位置偏移和易受噪而提取出伪角点等问题。然后根据角度直方图得到的旋转角度,和提取的以角点为中心的特征子图,定义了角点点对的对齐度。最后,运用最大化对齐度准则来精确地确定角点匹配点对。实验表明,该配准算法具有精确性、有效性和抗噪性,实现了良好的配准效果。     

视频稳定系统的角点跟踪算法

通过对视频稳定系统的角点跟踪算法的分析,针对图像旋转与局部物体运动情况,采取圆投影向量相关系数法对基于角点跟踪的运动估计算法进行改进,结合局部运动邻域相关算法剔除运动物体,并采用菱形快速搜索算法提高角点配准速度。对塔吊运动平台的视频图像进行验证,实验结果证明了算法的有效性。     

基于一种优化的配准算法的图像超分辨率重建

提出了一种优化的图像配准算法.该算法充分结合了时域基于全局运动模型的配准算法和频域基于傅立叶变换的配准算法,并运用到超分辨重建中.假设序列低分辨率图像之间存在旋转和平移,首先运用全局配准法求出旋转参数,对图像进行旋转补偿,然后对补偿后的图像用频域配准法估计平移参数,针对估计出的旋转参数和平移参数对序列低分辨率图像进行超分辨率图像重建,实验表明该方法能较有效地提高图像分辨的效果,并且本文还阐述了低分辨率图像帧数的影响.     

抗旋转的整数小波变换数字水印算法

现有的大多数基于小波变换的水印算法没有抵抗几何攻击的能力,例如将图像旋转微小的角度即可导致水印检测的失败。为了提高基于小波变换的水印算法抵抗图像旋转攻击的能力,提出了一种抗旋转的整数小波变换盲水印算法。该算法通过在嵌入水印后的图像中嵌入一个模板,在图像遭到旋转攻击后,利用模板能有效地恢复图像,达到水印提取同步,从而准确地提取出水印。实验结果表明,0到360度的旋转攻击均能被准确监测到,从而证明了该方法是一种鲁棒的能有效抵抗旋转攻击的图像水印算法。     

抗旋转的整数小波变换数字水印算法

现有的大多数基于小波变换的水印算法没有抵抗几何攻击的能力，例如将图像旋转微小的角度即可导致水印检测的失败。为了提高基于小波变换的水印算法抵抗图像旋转攻击的能力，提出了一种抗旋转的整数小波变换盲水印算法。该算法通过在嵌人水印后的图像中嵌人一个模板，在图像遭到旋转攻击后，利用模板能有效地恢复图像，达到水印提取同步，从而准确地提取出水印。实验结果表明，0到360度的旋转攻击均能被准确监测到，从而证明了该方法是一种鲁棒的能有效抵抗旋转攻击的图像水印算法。     

磁盘阵列错误隐藏的DCT系数重建算法研究

基于DCT变换的图象压缩，以块为单位进行DCT变换把图象从时域转换到领域，由于能量主要集中在少数低频系数，再结合量化、编码，可以实现有效的压缩，基于DCT的错误隐藏算法可用于客户端挖重建图象，隐藏存储系统或传输信道带来的错误，本文针对磁盘阵列中单个磁盘原失效，提出了三种客户端的基DCT编码的图象错误隐藏算法，并进行了验证。     

一种抗旋转、尺度和平移处理的图像水印算法

提出一种新的，能够抵抗旋转、尺度和平移处理的图像水印算法：直接在图像空间域中嵌入具有周期性和对称性的水印信号，其自相关函数中峰值点构成的峰值点阵图可作为几何处理参数估计的模板。使用霍夫变换从统计意义上对峰值点阵图中的噪声峰值点进行抑制，进而准确提取出峰值点阵图中具有最强方向的主轴方向用以估计旋转角度，并由与主轴方向平行的相邻直线间的距离估计尺度变换因子。实验结果表明：该算法对普通信号处理具有非常强的鲁棒性，且能够有效地抵抗小角度旋转、翻转、尺度和平移等几何处理。     

基于SVD和Radon变换的抗旋转攻击盲水印算法

为了提高传统基于奇异值变换（SVD）的数字水印抗几何攻击能力,提出一种在小波变换域将Radon变换和奇异值变换相结合的抗旋转攻击鲁棒性水印算法。将宿主图像进行小波变换,对变换后的低频子带进行奇异值分解,将经过仿射变换置乱后的二值水印图像嵌入到奇异值中。在水印嵌入操作上采用了奇偶量化嵌入算法从而实现了二值水印图像在水印检测时的盲提取;同时在水印检测之前,利用Radon变换检测算法对待检测图像进行几何校正,然后提取水印信息。实验结果表明,该算法对于噪声感染、滤波、JPEG压缩等常规信号处理的鲁棒性优于传统的基于SVD的数字水印算法,同时对于旋转几何变换具有很好的鲁棒性。     

数字图像水印攻击方法新分类*

分析了数字图像水印攻击方法及对策,提出了一种新的数字图像水印攻击分类,可以完善已有攻击分类.数字水印基准测试软件为数字水印算法提供一种评测标准.在文献[7,8]的基础上,介绍了新的数字水印攻击基准Certimark,并对Checkmark和Stirmark中典型的射影攻击和旋转攻击进行了分析比较.     

基于自相关图像的纹理特征检索的研究

针对图像检索时的平移、旋转及尺度变化问题,提出了一种基于自相关图像的不变性纹理特征提取方法.首先,用FFT、IFFT快速算法计算图像的自相关图像,消除平移影响,然后对自相关图像进行log-极坐标变化,这样就将旋转和尺度变化转为了平移,再用具有平移不变性的双树复小波进行分解,就可以提取出平移、旋转和尺度不变的特征向量.采用Canberra距离进行相似性度量.通过对发生几何变化的纹理图像库的实验表明,该方法对图像的平移、旋转和尺度变化具有较好的鲁棒性.     

A novel two stage template matching method for rotation and illumination invariance

Template matching is the process of determining the presence and the location of a reference image or an object inside a scene image under analysis by a spatial cross-correlation process. Conventional cross-correlation type algorithms are computationally expensive. Furthermore, when the object in the image is rotated, the conventional algorithms cannot be used for practical purposes.In this paper, an algorithm for a rotation invariant template matching method based on the combination of the projection method and Zernike moments is proposed. The algorithm consists of two stages. In the first stage, the matching candidates are selected using a computationally low cost feature. Frequency domain calculation was adopted to reduce the computational cost for this stage. In the second stage, rotation invariant template matching is performed only on the matching candidates using Zernike moments.     

基于PCA的哈希图像检索算法

为了解决传统图像检索算法低效和耗时的缺点,提出一种基于PCA哈希的图像检索算法。具体地,首先通过结合PCA与流形学习将原始高维数据降维,然后通过最小方差旋转得到哈希函数和二值化阈值。进而将原始数据矩阵转换为哈希编码矩阵。最后通过计算样本间汉明距离得到样本相似性。在三个公开数据集上的实验结果表明本文提出的哈希算法在多个评价指标下均优于现有算法。     

Comparison of parametric sparse recovery methods for ISAR image formation

A parametric sparse representation model of the inverse synthetic aperture radar(ISAR)signal has been proposed recently,and the ISAR signal is decomposed as a summation of many basis-signals determined by the target rotation rate.Based on the parametric sparse representation model,several sparsity-driven algorithms are proposed to retrieve both the target rotation rate and the ISAR image.In this paper,four parametric sparse recovery algorithms are compared mainly in three aspects:the accuracy of the rotation rate estimation,the ISAR image quality and the computational load.Numerical examples are presented to show the advantages and disadvantages for each method.