基于SAR图像的快速景象匹配方法

景象匹配制导作为复合制导中的一种重要制导方式,其要求匹配算法在保证匹配时间短的同时具有较高的匹配精度。针对这一问题,提出了一种归一化互相关与改进的部分Hausdorff距离复合的景象匹配算法。为了降低匹配时间,该算法选取图像边缘为特征空间,采用小波变换将原始图像分解为一系列维数较小的子图像,进而在子图像上逐层进行匹配;同时为了提高匹配精度,在子图像上采用归一化互相关算法进行粗匹配,然后在原图上粗匹配点的邻域内利用改进的部分Hausdorff距离完成精匹配,获得精确的匹配位置。仿真结果表明,与传统算法相比,该算法具有较短的匹配时间与较高的匹配精度。     

蒙特卡罗估计改进Hausdorff距离的景象匹配方法

针对可见光与红外图像差异较大导致的匹配困难的实际问题,提出了一种基于蒙特卡罗估计改进Hausdorff距离（MCM-HD）的景象匹配方法。该方法在MCHD的基础上,使用蒙特卡罗方法来估计改进的Hausdorff距离（M-HD）,并定义了MCM-HD,即采用随机抽样的特征点子集来计算M-HD,从而有效地减少了计算量。为了提高匹配精度,采用分层MCM-HD与Nprod相结合的方法,在求出距离最小k个点之后采用Nprod相似性度量得出最终匹配位置。与MCHD算法相比,该算法有效提高了匹配精度,同时缩短了匹配时间。     

改进Hausdorff距离和粒子群算法在激光制导中的应用

为提高激光成像制导精度,实现遮挡条件下的有效识别,提出一种基于改进Hausdorff距离和粒子群算法的激光图像匹配算法。首先提取基准图和实时图的边缘特征;而后针对原始Hausdorff距离易受噪声、孤立点及遮挡影响的不足,提出一种自适应部分均值Hausdorff距离,并将其作为相似性测度;最后改进粒子群算法以完成搜索匹配,一方面提出混沌惯性权值以提高其搜索能力,另一方面通过引入混沌局部搜索避免算法过早收敛。实验结果表明,该算法不仅具有较高的匹配成功率,而且实时性较好。     

基于改进Hausdorff距离的图像匹配快速算法

针对Hausdorff距离的特性及其在图像匹配中的应用,提出了一种基于改进Hausdorff距离准则的快速图像匹配算法。首先对图像进行小波分解和Harris角点检测后得到图像的特征点金字塔,然后利用改进的Hausdorff距离作为度量准则从特征点序列图像的最大尺度开始逐级向低尺度进行匹配。实验结果证明,该方法能在保证匹配精度的同时,有效加快匹配速度。     

基于遗传算法的导航实时图像匹配算法

由于一般图像匹配算法均采用全局搜索法,耗时较大,为满足景象匹配辅助导航系统实时性的要求,提出了一种将遗传算法和加权Hausdorff距离算法相结合的图像匹配算法,利用遗传算法的非遍历搜索机制,迅速收敛到全局近似最优解,提高了匹配搜索的快速性.同时,提出了一种基于特征图像分支点提取的加权Hansdorff距离图像匹配算法,并给出了相应的权值求解公式,利用加权Hausdorff距离作为遗传算法的适应度函数,能够明显减少匹配搜索的计算量,提高匹配结果的精度.仿真分析表明,将遗传算法和加权Hausdorff距离算法相结合的图像匹配算法能够很好地满足景象匹配辅助导航系统的实时性和精度要求.     

改进Hausdorff距离和量子遗传算法在激光制导中的应用

为了在激光成像制导中提高目标识别的精度和实时性,并在遮挡条件下进行有效识别,采用基于改进Hausdorff距离和量子遗传算法的激光图像匹配算法,选择图像的局部边缘特征为特征空间,针对传统Hausdorff算法及几种改进Hausdorff距离存在的问题,提出了一种新的改进Haussdorff距离作为相似性度量;在搜索策略上,选择量子遗传算法进行并行搜索,为防止种群过早收敛,提出了种群灾变策略,并应用动态的量子旋转角调节收敛的速度和方向。通过理论分析和实验验证,取得了不同参量条件下的目标识别对比数据。结果表明,该算法可以消除激光图像中局部遮挡、噪声以及出格点等因素影响,鲁棒性好、匹配精度高、计算速度快。     

一种基于Hausdorff距离目标跟踪的改进算法

针对复杂背景下运动目标跟踪问题,提出了一种基于Hausdorff距离的目标跟踪改进算法。作为模板与待匹配图像相似性的度量,传统的Hausdorff距离容易造成误匹配;现有的Hausdorff距离改进算法虽然可以从一定程度上克服上述缺点,但是计算复杂,难以满足实时性。为了能够很好的解决上述这些问题,达到稳定实时的跟踪,结合Hausdorff距离提出一种新的图像匹配策略。实验表明,该算法匹配精度高,适用性强,同时大大加快运算速度。     

低对比度图像特征点提取与匹配

针对常用特征点匹配算法在低对比度图像中存在特征点少、匹配精度低的问题,将图像自相似性用于图像特征点提取,并改进特征点匹配过程,提出了自相似性与改进归一化互相关相结合的方法.该方法首先根据像素点自对称值提取出图像特征点,然后通过特征点的尺度信息构建自适应相关窗口来改进互相关匹配,最后由阈值筛选和随机抽样一致性算法优化匹配结果,从而完成低对比度图像特征点的提取和匹配.实验结果表明,该方法在匹配低对比度图像特征点时相比常用算法具有较高的效率,且对图像尺度和旋转变换具有较强的鲁棒性.     

一种基于遗传算法的快速景象匹配算法

常规的归一化灰度互相关匹配算法是搜寻区域上的所有点,效率较低,在实时图存在旋转时,会影响匹配的精度。为此,在对典型的基于灰度的景象匹配算法进行分析的基础上,结合遗传算法和分层搜索策略设计了一种快速匹配算法。算法在匹配过程中考虑了存在旋转变化实时图像的处理,从而省去了图像对准的预处理,节省了时间。遗传算法和分层搜索策略的...     

结合自适应阈值与Forstner的Harris角点匹配优化算法

针对传统Harris角点检测效率低、非极大值引起的伪角点多等问题,提出了一种自适应阈值和归一化互相关（NCC）与随机抽样一致算法（RANSAC）相结合的Harris图像匹配算法。首先,采用自适应方式抑制非极大值的方法对角点进行预筛选;其次,采用Forstner算子对角点进行二次筛选;接着采用归一化互相关匹配算法对检测的Harris角点进行粗匹配;最后采用随机抽样一致算法对图像进行精确匹配。实验结果证明改进的方法不仅缩短了角点检测和图像匹配时间,而且能有效提高图像的匹配精度。     

基于灰色关联分析的图像匹配方法

针对图像匹配正确率的问题,在研究灰色关联理论的基础上,提出了基于灰色关联分析的匹配方法,找出模板图像在待匹配图像中的最佳匹配位置。通过计算图像直方图的灰关联度及边缘点集间的Hausdorff距离,从图像的灰度分布和形状特征两方面来验证了定位的准确性。实验采用了多张不同的图片进行图像匹配,实验结果表明了该算法的有效性和良好的匹配效果,具有匹配效率高、匹配误差小等特点。     

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Hausdorff距离的自动目标识别算法的研究

红外自动目标识别是智能化图像处理及应用开发的方法.由于传统的图像匹配方法受到诸如景物的遮挡、背景和噪声的影响比较大,并且需要建立模板与图像间的对应关系,因而使实际图像的匹配变得困难.为了克服上述缺陷,以便快速地进行图像匹配,提出了一种基于Hausdorff距离的自动目标识别算法.该算法不仅加快了匹配过程,提高了抗噪性能,而且能准确匹配遮挡图像.实验结果证明,该方法是正确有效的.     

一种基于进化策略的边缘特征匹配方法

针对存在旋转变化的多源图像匹配问题,提出了一种基于改进的部分Hausdorff距离(LTS-HD)和进化策略相结合的边缘特征匹配算法。通过仿真实验,该算法与基于部分Hausdorff距离的匹配算法相比,实时性和精确性都有了很大的提高。     

基于边缘特征的SAR图像与光学图像的匹配

提出了一种新的基于边缘特征的合成孔径雷达(SAR)图像与光学图像相匹配的算法，可用于无人飞行器的导航。首先针对SAR图像低信噪比的特定情况，提出了一种简单实用的线状特征提取方法。而后在提取边缘的基础上，采用改进的具有强抗干扰能力和容错能力的Hausdorff距离作为相似性准则进行图像匹配。在搜索策略上．采用遗传算法来加快搜索的速度。实验结果表明，这种算法匹配精度高，计算速度快。     

一种新的序列图像匹配定位算法

景象匹配是飞行器导航定位中广泛采用的一项技术,如何提高图像的匹配概率,始终是该项技术中一个值得研究的课题。针对传统的利用单幅实时图像进行匹配时,存在的实时景象图过小、匹配特征不足,从而导致匹配效率过低的问题。文中研究了一种基于归一化灰度相关序列图像匹配算法,利用飞行器飞越匹配区时所得到的序列实时图像,在序列中各单幅图像匹配的基础上,利用一定的规则来综合单幅图像的匹配结果,从而得到最终匹配结果。实验证明,文中方法不仅能显著提高匹配性能,而且有较大的实用性。