采用最优峰值的相位相关红外图像配准方法

对数极坐标域下的图像配准方法常因相位相关互功率谱呈现多峰分布而影响匹配准确度,为此提出了一种基于区域最优峰值的相位相关红外图像配准方法。首先将待配准图像和参考图像转换到对数极坐标域,其次以自适应巴特沃斯高通滤波为预处理,最后结合归一化互相关和相位相关的相似性测度,在合理截断互功率谱半径轴低数值段的基础上,筛选出最优峰值实现自动配准,同时研究了对数极坐标变换尺寸对匹配性能的影响,给出了最优尺寸变换比。实验结果表明:该算法对噪声污染图像表现出较好的鲁棒性,对于存在平移、旋转和缩放的红外图像具有更高的配准精度。     

基于傅里叶变换的遥感图像配准算法

提出了一种基于傅里叶的遥感图像自动配准方法,图像间的变化包括平移、旋转及比例变化。该方法是傅里叶相位相关技术的扩展,其主要优点是在不需要寻找控制点和传感器参数的情况下进行图像自动配准。通过对数一极坐标变换、利用傅里叶变换的比例特性和旋转特性搜索图像间的比例和旋转变化,利用傅里叶的相位相关技术(能量谱)确定图像间的平移关系,实验结果表明了此方法的可行性和有效性。     

红外搜索跟踪系统中实时图像配准的研究和实现

为实现在红外探测器运动的条件下地面弱小目标的快速搜索与跟踪,提出了一种基于相位相关法配准和角点法配准相结合的红外图像配准方法实现对红外图像的运动补偿。根据相位相关法配准和角点法配准的特点,首先利用相位相关法对运动中的红外图像进行粗配准,然后利用相位相关法配准的结果作为角点法配准的先验信息实现图像的高精度配准。实验结果表明该算法能够在不降低配准精度的条件下,实时地为红外搜索跟踪系统提供红外图像的位移信息,有效地提高了红外搜索跟踪系统对弱小目标的检测率和检测精度。     

基于相位相关和模板匹配的亚像素图像配准参数估计

针对图像配准中的亚像素参数估计问题,提出了一种相位相关和模板匹配相结合的方法。该方法先采用相位相关法进行粗配准,找到整像素平移;然后运用模板(窗口)匹配和基于最小二乘的曲面拟合法实现亚像素图像配准参数估计。通过实验表明该方法可以充分利用FFT的高效运算,达到亚像素精度。     

基于SLER检测的红外与可见光图像自动配准

针对可见光图像和红外图像配准问题,提出了一种新的自动配准方法.该算法通过同级极值区域检测子在灰度梯度图像上提取仿射协变区域.然后利用超图匹配算法确定匹配点对实现图像配准.该方法尤其适合于红外图像的质量或者边缘比对应的可见图像质量或边缘差情况下的异模配准.对一些具有挑战性的图像对进行试验,实验结果表明我们提出的方法比其他方法获得了更好的性能.     

基于互信息和梯度的红外与可见光图像配准新方法

红外与可见光图像配准是常见的多传感器图像配准,在军事、遥感等领域有着广泛的应用。提出了一种基于互信息和图像梯度的红外与可见光图像的自动配准方法：首先,获得图像的梯度信息,然后根据定义的扩展结构获得边缘区域图像,选择最大归一化互信息作为相似性测度,使用Powell算法获得最佳配准参数。实验结果证明,本文方法较传统的基于互信息和梯度的配准方法,提高了配准的速度和精度,可以作为一种有效的粗配准的方法。     

结合相位和ＳＩＦＴ特征相关的图像自动配准算法

提出一种鲁棒性较好的图像配准算法解决乱序输入图像序列自动拼接问题。首先为输入图像建立多分辨率金字塔,在较低分辨率图像层上进行相位相关区域搜索;接着对得到的相关区域进行SIFT特征相关验证,得到图像序列的配准关系和透视变换矩阵的初步估计;然后结合估计参数对原始图像的SIFT特征再次进行相关匹配,最终实现图像序列变换参数的精确求解。该算法结合相位相关和SIFT特征相关两种配准算法的优点并应用由粗到精的匹配策略提高了图像配准的速度和稳定性。     

基于控制点的多光谱图像自动配准研究

针对同类传感器多光谱图像的配准,提出了一种快速有效的图像自动配准方法。该方法采用Forstner算子分别从参考图像和配准图像提取控制点,再利用基于灰度相关的算法匹配同名像点,然后利用同名像点求解仿射变换参数,实现多光谱图像的配准。通过液晶光谱相机成像实验对该方法进行验证,结果证明了该方法处理速度快,配准精度高。     

一种针对多通道GMTI的SAR复图像精确配准方法

提出了一种针对多通道GMTI的SAR复图像精确配准算法。首先,系统分析了配准误差对干涉相位的影响,推导出了对应配准误差的干涉相位Cramer-Rao界,并利用Monte Carlo仿真数据对配准误差的影响进行了量化。在此基础上,通过对待配准图像进行二维精确插值处理,生成模板图像库和相应的相关系数库,以适合多通道GMTI的复图像的相位相关为准则,找出模板图像库和相关系数库中与参考图像具有最大相位相关值的图像作为配准图像,从而实现多通道SAR复图像之间的精确配准。对基于所提算法的实测三通道SAR复图像进行慢动目标检测实验,结果表明所提算法能够提供多通道GMTI所需要的配准精度,证明了该算法的有效性和实用性。      

基于边缘特征和相位相关的图像配准

由于拍摄时间不同、传感器的抖动等原因,成像系统产生的序列图像之间具有一定的位移矢量。研究了一种基于边缘和相位相关的图像配准方法,首先提取图像边缘,然后进行归一化相位相关,从而估算出序列图像之间的位移量。实验结果表明,该方法的配准精度明显优与传统的相位相关方法,并对噪声具有较强的抑制能力。     

基于梯度结构的星载红外图像和全色图像配准方法

针对红外图像与全色图像的不同的成像特性,提出了一种基于图像的梯度结构信息的匹配算法.首先对原始的红外和全色图像分别进行梯度计算,得到图像的梯度强度图;对梯度图进行结构相似性度量,获得图像间同名点对.然后采用RANSAC算法剔除误匹配的同名点.最后利用同名点对构建三角网小面元,并进行变换而得到配准图像.实验结果表明,算法可以有效地利用红外图像中地物的结构信息,匹配精度高.     

基于长边缘相关和一致性检测的多传感器图像配准方法

遥感图像的配准特别是当波段相距较远的图像间配准时,由于其相关性小,直接提取的边缘特征中不一致特征所占比例很大,此时直接应用partialHausdorff距离等方法配准往往失效。本文提出了一种基于长边缘相关的图像配准方法,首先对长边缘进行相关计算,然后在相关长边缘的基础上对其余的边缘进行一致性检测。极大提高了边缘特征的一致性。长边缘相关是在比较HuiLi的相关方法基础上提出的改进Freeman链码相关系数方法。一致性特征检测方法是基于V.Randrianarisoa的检测方法并对之进行了改进。最后对一致边缘的相关部分使用最小二乘法得到了配准参数。仿真实验表明本方法对长边缘丰富的图像有很好的配准结果。并且本方法具有配准速度快的优点。     

An image registration algorithm based on phase correlation and the classical Lucas–Kanade technique

Image registration is defined as an important process in image processing in order to align two or more images. A new image registration algorithm for translated and rotated pairs of 2D images is presented in order to achieve subpixel accuracy and spend a small fraction of computation time. To achieve the accurate rotation estimation, we propose a two-step method. The first step uses the Fourier Mellin Transform and phase correlation technique to get the large rotation, then the second one uses the Fourier Mellin Transform combined with an enhance Lucas–Kanade technique to estimate the accurate rotation. For the subpixel translation estimation, the proposed algorithm suggests an improved Hanning window as a preprocessing task to reduce the noise in images then achieves a subpixel registration in two steps. The first step uses the spatial domain approach which consists of locating the peak of the cross-correlation surface, while the second uses the frequency domain approach, based on low-frequency (aliasing-free part) of aliased images. Experimental results presented in this work show that the proposed algorithm reduces the computational complexities with a better accuracy compared to other subpixel registration algorithms.     

基于几何结构属性的光学和SAR影像自动配准

提出了一种基于几何结构属性的光学和合成孔径雷达(Synthetic Aperture Radar,SAR)影像配准方法.该方法引入了具有光照不变性的相位一致性模型进行影像特征提取,采用该模型的强度和方向信息构建了一种几何结构特征描述符—相位一致性方向直方图(histogram of orientated phase congruency,HOPC),并根据该描述符间的欧式距离定义了影像匹配的相似性测度(称为HOPC_n).该测度能表示影像间的几何结构相似性.通过选择4组光学和SAR影像进行试验,结果表明,HOPC_n能有效率的抵抗影像间的非线性辐射差异,并且其匹配性能好于经典的相似性测度.另外,也设计了一种基于HOPC_n自动的配准方法,试验结果证明了该方法的有效率和鲁棒性.