干涉合成孔径雷达复图像配准解析搜索方法

图像配准是干涉SAR数据处理中关键步骤之一,它的处理精度直接影响着高程重建的质量.为了克服经典方法带来误差的影响,本文构建了一种解析代价函数,利用双迭代优化算法与弦割法求取亚像元级偏移量,实现了在连续域内搜索,避免了传统的在离散域搜索带来的误差,提高了配准精度,在插值意义上,配准精度达到最优.基于实测数据的实验结果表明,该算法具有较高精度.     

亚像元配准技术研究

为了获得高精度的图像运动参数估计,需要比较各种传统的图像配准算法的优劣并改进它们以满足需求.为此综述超分辨率重建中的图像配准算法,指出各种配准算法的特性,同时结合实验分析了不同的配准算法进行运动参数估计时的精度.提出基于遗传算法的亚像元参数估计方法,数值实验结果表明了该方法的有效性,同时对图像配准参数估计算法对噪声干扰的稳健性通过实验进行了讨论.     

基于外部DEM的InSAR图像配准方法研究

雷达图像的配准是进行雷达干涉测量(SAR Interferometry, InSAR)处理的关键,为了保证干涉相位图或形变相位图反映真实地面特性,需要雷达图像之间亚像元级精度的配准。首先综述了已有的基于外部DEM的InSAR图像配准方法的思路及其不足之处,并提出了一种全新的思路:以图像之间的相干性作为目标函数,利用搜索的方法实现了雷达成像方位向和距离向的最优时间常数的估计,从而实现雷达图像之间亚像元级配准;还进一步推导了数字高程模型(Digital Elevation Model, DEM)的误差对算法精度影响的一个更加严密的表示。结论表明,在利用精确轨道数据的情况下,美国航天飞机测地计划SRTM获得的地形数据的精度可以满足精确雷达图像配准的要求。结果表明,利用基于外部DEM算法配准雷达图像在山区和大的时间基线情况下要优于常规相干多项式配准方法,理论上可以达到百分之一个像素的配准精度。     

基于特征点的合成孔径雷达复图像自动配准算法

提出了一种干涉合成孔径雷达复图像对的自动配准算法,利用Harris特征点检测算子,完成了特征点检测;根据匹配点对之间最大相关和距离相近的结论设计了匹配算法,进行了特征点对的匹配;首先通过Harris特征点检测算子提取特征点;其次根据提出的匹配算法建立点的对应关系;最后利用两步法完成复图像的亚像元级配准;实验结果表明,该算法具有较高的配准精度。     

基于面积投影的图像配准方法

针对低分辨率图像之间的配准精度问题,直接影响到超分辨率图像的重建质量.通常图像之间的平移和旋转,采用基于泰勒级数展开的迭代配准算法以及频域配准算法.传统的泰勒级数展开的迭代配准算法的配准精度取决于图像的低阶逼近误差及迭代过程中图像的插值近似运动变换所造成的误差.采用泰勒级数展开的配准算法进行了改进,以面积投影变换来替代原有迭代算法中的图像插值变换,这种图像变换算法更加符合图像的成像原理,仿真结果表明,算法能够有效提高低分辨率图像间平移和旋转角度的配准精度.     

互信息医学图像配准研究与局部极值的克服

研究了基于互信息的三维医学图像配准,并克服了的局部极值问题。改进了互信息和归一化互信息的公式,减小了计算量：对Powell算法的方向替换策略进行矫正,最大限度地保持原搜索方向;采用预谩旋转量的方法有效解决了插值赝像局部极值问题。采用背景阚值策略,减小了互信息的计算区域,应用形态学方法,去除了PET图像的背景伪迹,使用了多分辨率策略,有效地提高了配准的速度。实验表明,用谊改进的算法进行三雏医学图像配准可以达到亚像素精度,且在速度上有了明显的提高。     

基于凸集投影（POCS）的车牌图像超分辨率重建研究

针对车牌识别中所拍摄的图像序列存在分辨率较低的问题,提出了利用图像间的互补信息来重建一幅高分辨率图像的方法,以便于车牌图像的识别。通过迭代求解法和高斯金字塔模型,快速精确地估计得到配准参数,采用凸集投影（POCS）算法对图像序列进行了超分辨率重建。实验表明算法具有亚像素级的配准精度和较强的稳健性,重建图像取得了良好的视觉效果。     

基于光流法运动配准的覆冰图像超分辨率重建

针对电力监控系统中输电线路易晃动造成覆冰图像模糊,提出基于光流法运动配准的覆冰图像超分辨率重建算法。该算法首先利用基于光流法的图像配准算法估计图像间的亚像素级运动矢量,得到前向和后向配准图像;然后,利用迭代反投影(IBP)算法对估计出的图像分别进行超分辨率重建;最后,根据配准误差加权得到最终的输出图像。实验结果表明,相对于传统算法,该算法的重建结果无论是在峰值信噪比和标准差还是基于对比敏感度的无参考图像清晰度上,均有明显提高,具有较好的客观指标和视觉效果。     

改进块匹配与初始估计的POCS图像重建

POCS（凸集投影）算法进行图像超分辨率重建时,图像配准和初始估计对重建结果有重要影响。为解决传统块匹配算法小块匹配易受噪声干扰,大块匹配对运动对象跟踪不精确的问题,本文以空间十字频率法判断图像的平坦程度,根据图像平坦度进行匹配块的分割,实现了匹配块大小的动态选择;针对单帧初始估计包含信息量少的不足,将所有已知低分辨图像与插值图像配准,以最优插值法作用后的插值图像作为初始估计。实验证明,改进的配准算法消除了固定块配准方式在噪声和局部运动同时存在时的不足,且算法简单,运算量较小;新的初始估计生成方式则提高了初始估计的峰值信噪比,加快了重建的收敛速度。     

一种亚像元遥感图像的小波复原方法

为了复原在轨卫星拍摄的退化遥感图像,以达到精确的对地观测的目的,利用交错半个像素的"亚像元"图像进行交错采样,重建成分辨率更高的的网格,然后对新建出的空格点进行小波插值估计.对插值后图像的高频进行中值滤波,融合两幅错半个像元的图像信息,最后复原成一幅地貌信息更丰富、分辨率更高的遥感图像.试验的仿真图像证明了这种小波复原方法的有效性.     

小波变换及相位相关在亚像素配准中的应用

结合小波变换理论和Fourier相位相关算法,提出了一种亚像素配准算法。通过对图像进行小波分解获得低频系数,对低频系数应用相位相关进行粗配准,追踪到原图像,在原图像上进行精确配准。实验结果表明,该算法具有精度高,速度快,抗噪性能良好等优点。     

高精度图像测量与对准系统的算法研究

In this paper a new high accuracy image measurement and registration system design is proposed, in which edges of image in pixel are detected by improved Canny operator, edge points are recorded by an auto-tracing algorithm, edges in sub-pixel are located by spatial moment-based operator. The object parameters are calculated by means of Least Squares and the accuracy is improved by a proposed algorithm. Finally an automatic detection,recognition and measurement algorithm is proposed. The simulation experiment on a standard circle shows the properties of validity, feasibility about the design and algorithm proposed.     

Phase Correlation Based Iris Image Registration Model

Iris recognition is one of the most reliable personal identification methods. In iris recognition systems, image registration is an important component. Accurately registering iris images leads to higher recognition rate for an iris recognition system. This paper proposes a phase correlation based method for iris image registration with sub-pixel accuracy. Compared with existing methods, it is insensitive to image intensity and can compensate to a certain extent the non-linear iris deformation caused by pupil movement. Experimental results show that the proposed algorithm has an encouraging performance.     

基于SIFT的POCS图像超分辨率重建

针对传统的POCS图像超分辨率重建算法中广泛使用的基于改进的Keren配准算法,对于序列帧间存在剪切和非均匀尺度变换现象时,很难做到精确的亚像素级配准,文中讨论了一种基于SIFT算法的POCS序列图像超分辨率重建算法。首先利用SIFT算法提取序列帧与参考帧间的SIFT关键点对,随后选取匹配关键点对,通过RANSAC去除误配点的同时估算出六参数仿射变换参数,最后使用POCS重建算法得到最终的重建结果。实验结果表明：该方法能有效地解决因运动估计不准而引起的重建图像效果不好的问题,特别是在序列帧间存在剪切和非均匀尺度变换现象时,重建效果明显好于传统的POCS算法,具有更强适应性。     

基于亚像素块匹配和字典学习的超分辨率算法

针对基于字典学习算法的计算效率低,且大多局限于处理单帧图像的问题,提出了一种基于亚像素块匹配和字典学习的超分辨算法,以实现对多帧图像的重构。采用亚像素块匹配方法对图像进行配准,依据配准结果构造低分辨率字典,并通过计算辅助图像块与目标图像块的相似度来选择用于重构的图像块。在Matlab平台上,将该算法用于静态图像和视频图像处理,获得了较好的重构效果。     

基于特征匹配的亚像素级全景图像配准算法

为了提高全景图全自动拼接中图像配准的速度和匹配稳健性,提出了一种基于相对距离法去除外点的亚像素级图像配准算法,并给出了分析和实验结果,亚像素级像素定位误差在0.01~0.1之内。在对12组图像匹配的实验结果表明,该匹配算法的匹配正确率达到100%,且匹配的时间小于目前通用的RANSAC匹配算法。     

高频子带特征图像的人工智能配准仿真

在很多的应用领域上,都要求图像的配准精度达到亚像素级别.传统的SIFT算法是图像配准中用来描写局部特征较为精准、可拓展性较强的一种方法,但对于图像关键点特征向量描述有着冗杂,配准精度低等缺陷.为了进一步提高图像的配准精度,提出一种高频子带特征图像人工智能配准方法.提取高频子带图像特征点,处理高频子带图像滤波,将掺杂噪声...     

采用混合编程的医学图像配准

在确保低误配率的前提下,如何提高医学图像配准的精度与效率,是一项值得研究的重要课题。为了满足临床需要,提出一种混合编程的配准策略,即通过质心提取技术和小波分解图像的细节增强技术相结合的方式进行预配准,并在这个基础上基于图像的灰度信息,利用Powell优化算法和传统的基于最大互信息的相似性测度方法进行细配准,从而得到配准结果。另外,对Powell算法的一维搜索方式提出了有别于传统Brent算法的改进,使之在保证精度与效率的前提下更适用于图像配准。实验证明,提出的配准策略能很好地避免误配准,配准精度达到了亚像素级,配准的效率也符合临床需求。     

遗传算法对Powell图像配准方法的改进

针对Powell算法在搜索过程中具有初始值依赖和容易陷入局部极值的问题,提出了使用遗传算法改进Powell算法在图像配准中的应用。利用图像的归一化互信息作为遗传算法的适应度,全局、并行搜索图像配准参数作为Powell算法的初始值,再使用Powell算法局部逼近近似最优解。实验结果证明,改进后的Powell算法能有效地减少图像配准的时间,提高配准的精度,精度能达到亚像素级。     

一种改进的病理显微图像亚像素快速配准方法

针对病理显微图像的快速高精度配准的应用需求,提出了一种改进的亚像素快速配准方法。通过采用对数差值函数对显微图像重叠区域进行信息量评估,由H型对数差值模板配准获取两幅图像像素级的粗定位和有效子图,继而在两幅子图上采用局部上采样相位相关法来获取亚像素级别的配准估计值。该方法利用H型对数差值模板简洁、配准速度快的优点规避了相位相关法计算量随着图像尺寸增大而急剧增长的缺陷,并能够对显微图像进行信息量评估以避免空白图像造成的误配。经实验表明,改进的显微图像配准方法配准精度可达0.01像素,速度为相位相关法的3.7倍（图像大小为2448×2048）,更适合应用于病理显微图像的快速高精度配准。