基于同名点追踪的空间相机成像拼接配准模型

分析了已有图像配准算法在遥感图像拼接配准方面面临的问题。根据空间相机TDICCD交错拼接的成像特点,提出了一种基于同名点轨迹追踪的成像拼接配准模型。通过建立辅助空间坐标系下的中心投影共线方程,将像点、摄像中心、景物点建立严谨的数学关系,可精确实现对同名像点在像面上的轨迹追踪。结合TDICCD在像面上的位置约束,计算图像上同名像对的纵向偏差像元数和横向偏差像元数。最后结合相机在轨所成条带图像和卫星辅助数据进行分析,选取多组像点进行配准,同名像对配准误差小于1 pixel,经验证模型算法可行。相比传统的遥感图像配准算法,该方法不需要已知图像内容,为一种严格的几何意义上的配准,具有很强的适应性和预测性,已应用在型号相机的地面复算,易移植应用于其他类型空间相机的图像配准与拼接。     

一种大视场TDICCD相机的多传感器图像配准方法

某大视场TDICCD相机采用多片TDICCD拼接,多通道输出全色和多光谱遥感图像,为了获得良好的融合和拼接效果,本文提出了一种基于双线性插值的空域互相关配准方法。首先,应用双线性插值算法对多光谱各谱段图像进行放大,得到和全色图像相同大小的多光谱图像。然后,采用空域互相关配准方法对多光谱各谱段图像和全色图像进行配准,并对有重叠像元的两通道图像进行拼接。实验结果表明,本文方法快速,抗噪性和鲁棒性较高,使大视场TDICCD相机多通道遥感图像配准取得了良好的效果。     

星载拼接相机图像实时校正系统的研究

为了实时对多TDI-CCD拼接后获得准确与高质量的大视场图像,建立了多片TDI-CCD拼接相机像元实时校正系统.对该系统的图像拼接与灰度融合算法进行研究并对硬件实现方法加以介绍.对多片TDICCD拼接技术以及由此带来的图像错位与像元不均匀性进行了介绍,采用输出缓存技术实现拼接TDI-CCD奇偶片输出图像配准,应用比值平均法校正拼接片间的灰度不均匀性,实现实时大视场拼接校正.并将整套算法在Xilinx公司的Spartan 3系列的FPGA平台上实现,得以构成多TDI-CCD拼接校正系统.实验结果表明,该系统可以自动对3片2048像元的TDI-CCD拼接配准与灰度校正,获得清晰的大视场图像,满足系统实时性的要求.     

基于遗传算法的红外热波图像配准技术研究

由于红外热像仪的视场角有限和人们对获取热波图像的分辨率要求较高,大尺寸物件的热波无 损检测需要将多次检测得到的多幅图像拼接起来后才能实现。图像拼接的前提是图像配准精确。根据模板匹配的思 想,将遗传算法引入到了热波图像配准技术当中。通过改进选择策略,设计了自适应的交叉和变异概率,从而实现热波图 像的精确配准。实验结果表明,此方法能够很好地实现热波图像的精确配准,运算速度得到了改善且稳定性良好。     

光学拼接系统中基于模板的图像配准

为了扩大成像系统的视场,设计了一套视场拼接系统。系统中,整个像面被分割成4部分,并分别由4个图像传感器接收,将4幅图像拼接可以获得完整的图像。将基于特征点的图像配准算法应用到光学拼接系统中,实现4幅图像的配准。由于4幅图像边缘有较严重的渐晕现象,为了提高图像配准的稳定性,提出了基于模板匹配的配准算法。将模板法和直接配准法的结果进行了对比,实验表明,模板法能够给出稳定的配准结果,从而能够保证配准的精度。     

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。      

基于图像内在特征的图像自动拼接方法

针对传统图像拼接方法需要人工干预的不足,提出了基于图像内在特征的图像自动拼接方法.本方法应用由粗到精的技术实现图像之间像素精度的拼接.图像粗配准阶段采用仿射变换模型,利用Fourier-Mellin变换的频域分析技术同图像多分辨率技术相结合的方法求取仿射变换模型下的粗配准参数.图像的精配准阶段采用投影变换模型,将粗配准参数作为图像投影变换模型下的初始值,相邻图像中重叠区域的灰度差平方和作为误差指标函数,利用Levenberg-Marquardt方法进行图像投影模型参数估计的优化,得到全局意义条件下的精确变换参数.最后,将此方法应用于实际拍摄的可见光和红外图像序列进行试验分析,验证了本方法的有效性.     

结合模板与互信息的全景图拼接技术研究与实现

针对传统互信息图像配准拼接算法计算量大、效率低等问题,本文结合模板匹配,提出基于模板与互信息的全景图拼接技术。首先将误差法和二次匹配误差法相结合,对待拼接图像进行初次模板匹配,划定大致重叠区域;接着从互信息量的角度比较相邻重叠的两幅图像的相似性,通过建立两幅图像之间的互信息量,计算最大互信息,获得匹配区域;然后再次利用模板匹配,设定最佳匹配区域,最终实现图像配准拼接。在VS2010+Opencv环境中编程实现重叠图像的拼接,并验证了算法的正确性。实验表明,本文算法具有计算量相对小,自动化程度高,配准拼接精度高等优点。     

相位相关技术实现离焦模糊图像运动估计

为解决离焦模糊图像的运动参数估计问题,介绍一种采用相位相关分析的图像配准技术。该方法利用傅里叶变换的平移特性,对产生平移的目标图像进行傅里叶变换,计算位移图像之间归一化互功率谱,其傅里叶逆变换对应二维脉冲函数,通过计算脉冲函数峰值坐标获取位移图像之间的亚像元级位移量。结合相位相关配准原理和线性空间不变退化模型,给出离焦成像系统点扩散函数及其光学传递函数的数学描述,侧重讨论离焦模糊对相位相关配准结果的影响,证明图像经过离焦退化后,位移图像之间归一化的互功率谱具有不变性。动态运动模糊图像最大检测误差0.339像元,标准差0.19像元。该方法具有可行性和有效性,能够满足一般要求。     

一种降低平面子孔径拼接累积误差的方法

干涉仪参考镜面形离焦误差难以精确标定,是导致拼接累积效应、制约平面子孔径拼接系统检测精度的主要因素。推导了参考镜离焦与拼接累积误差、拼接次数间的定量表达式,基于该表达式在拼接过程中标定并去除参考镜离焦误差,降低拼接累积误差。对450 mm×60 mm的平面镜进行了8个子孔径的拼接检测,与大口径干涉仪检测结果比对,去除参考面离焦误差前后拼接测量误差峰谷(PV)值从λ/10减小至λ/30,有效提高了拼接测量精度。结合绝对检验技术标定参考镜高阶面形误差,验证了离焦是引起拼接误差累积的主要因素,消除参考镜高阶面形误差并不能显著提高拼接检测精度。     

九谱段焦面配准测试仪的研制

多通道焦面遥感相机通道间的配准是相机总装定焦过程中的关键技术,通道间的配准精度决定了后续通道融合后的遥感图像质量。设计并完成了一套用于解决九谱段双通道焦面配准的测试仪。积分球照明一条狭缝,经平行光管成像在无穷远,照明九谱段相机,在相机焦面上得到一个竖直放大的狭缝像。四谱段、五谱段线阵探测器分别位于双通道焦平面上,分别调整双通道焦面的位置,计算四谱段、五谱段探测器上狭缝像的质心位置,通过质心位置来评价通道间像元的对准精度。该仪器解决了多通道焦面遥感相机通道间的配准问题,配准精度达亚像元量级,保证了通道融合后的图像质量。     

宽视场航天相机像面测量技术

宽视场高质量的航天相机是未来有效载荷的发展方向,基于宽视场航天相机的装调需求,提出了一种干涉测量与几何量测量相结合的像面测量方法。搭建了宽视场航天相机像面测量平台,利用激光干涉仪确定各视场的焦点位置,激光跟踪仪获取各焦点位置坐标,通过坐标换算和拟合完成像面的绘制,像面测量误差可控制在0.01 mm内。通过该方法,完成了一款离轴三反航天相机的像面绘制,系统焦距1200 mm,相对孔径1∶2.4,视场角10°×1°。测试的像面与光学设计软件ZEMAX输出的理想像面进行比对,像面形状及位置基本吻合,平面度偏差0.009 mm。测试结果表明光学系统装调到位,为探测器配准工序的完成提供了重要依据。     

菲涅尔透镜聚焦光斑能流密度分布检测方法

提出了一种间接检测聚光光伏发电系统中菲涅透镜聚焦光斑能流密度分布的方法,搭建了检测实验装置,通过标定相机像素灰度值与聚焦光斑能流密度值的比例因子k,介绍了从聚焦光斑灰度图提取光斑能流密度分布的具体过程.对检测精度进行了验证,结果表明:采用该检测方法得到的光斑峰值能流密度相对误差小于2.1％.该方法具有操作简单、检测精度高的优点,可广泛应用于聚光光伏发电聚焦光斑的能流密度分布的检测.     

基于改进Keren配准方法的超分辨率算法

提出一种基于边缘检测和Keren配准方法的自适应归一化卷积超分辨率重建算法。为了进一步提高低分辨率序列图像间的配准精度,该算法将边缘检测与Keren配准算法相结合。首先利用Roberts算子对图像序列进行边缘检测,然后利用基于简化四参数仿射变换模型的Keren改进算法求出边缘图像间的平移和旋转参数。仿真实验结果表明即使在含有噪声及大角度旋转情况下,相比Keren改进算法该算法配准精度得到了显著提高;其中采用Roberts算子相比其他传统算子可获得更高的配准精度。最后采用自适应归一化卷积超分辨率融合算法进行超分辨率重建,真实混叠图像序列的实验表明,基于提出的这种配准方法的超分辨率重建图像获得了很好的视觉效果和更高的分辨能力,具有良好的应用价值。     

小尺寸光斑中心的高精度定位算法

光斑中心定位是光学测量中的关键技术之一,针对小尺寸光斑中心定位算法精度低等问题,提出了一种具有高精度的小尺寸光斑中心两步定位算法。通过寻找一阶导数零交叉点的方法确定光斑中心所在的像素级坐标,然后利用该中心邻域内不饱和点的灰度信息进行高斯拟合计算光斑中心亚像素级坐标。实验结果表明:在无噪声污染光斑图像中,与其他经典算法相比,两步定位算法误差远小于0.05像素,保证了光斑中心的高精度定位,且光斑成像越接近理想高斯分布,精度越高。     

一种改进的Harris角点检测的图像配准方法

针对在传统的Harris角点检测过程中,手动输入单个阈值可能出现角点聚簇、伪角点等现象,提出了一种改进的Harris角点检测方法的图像配准方法。首先,将图像分割成3×3个无重叠子图,根据每个子图的对比度的大小,来设置每个子图的阈值。然后,采用NCC算法对检测出的角点进行粗匹配。最后,采用RANSAC算法对粗匹配中误匹配点对进行剔除。实验表明:该算法使得检测的角点分布比较均匀,并在图像配准中有效地增加图像匹配点对数,具有良好的实用性。     

对图像配准误差稳健的分布式星载SAR地面运动目标检测及高精度的测速定位方法

图像配准误差、杂波相关性以及阵列误差等对分布式星载合成孔径雷达地面运动目标检测的性能有很大影响.针对这种情况,研究了一种基于多通道、多像素联合自适应处理的运动目标检测及测速定位联合实现方法,首先将多通道、多像素联合数据等效为一个简单的阵列模型,通过空间投影的方法估计出存在图像配准误差情况下的运动目标真实的导向矢量形式,然后利用最优波束形成的方法在抑制杂波的同时,通过搜索代价函数的峰值来估计动目标的径向速度,从而对其进行重新定位.性能分析及仿真结果表明,此方法大大提高了动目标检测性能及测速定位精度,对图像配准误差具有较强的稳健性.     

Automatic correction of registration errors in surgical navigation systems

Surgical navigation systems are used widely among all fields of modern medicine, including, but not limited to ENT- and maxillofacial surgery. As a fundamental prerequisite for image-guided surgery, intraoperative registration, which maps image to patient coordinates, has been subject to many studies and developments. While registration methods have evolved from invasive procedures like fixed stereotactic frames and implanted fiducial markers toward surface-based registration and noninvasive markers fixed to the patient's skin, even the most sophisticated registration techniques produce an imperfect result. Due to errors introduced during the registration process, the projection of navigated instruments into image data deviates up to several millimeter from the actual position, depending on the applied registration method and the distance between the instrument and the fiducial markers. We propose a method that allows to automatically and continually improve registration accuracy during intraoperative navigation after the actual registration process has been completed. The projections of navigated instruments into image data are inspected and validated by the navigation software. Errors in image-to-patient registration are identified by calculating intersections between the virtual instruments' axes and surfaces of hard bone tissue extracted from the patient's image data. The information gained from the identification of such registration errors is then used to improve registration accuracy by adding an additional pair of registration points at every location where an error has been detected. The proposed method was integrated into a surgical navigation system based on paired points registration with anatomical landmarks. Experiments were conducted, where registrations with deliberately misplaced point pairs were corrected with automatic error correction. Results showed an improvement in registration quality in all cases.