共查询到19条相似文献,搜索用时 781 毫秒
1.
基于相位相关的目标图像亚像元运动参数估计 总被引:2,自引:1,他引:1
为获取亚像元级目标运动参数,提出一种基于相位相关分析的图像配准方法。首先讨论了目标局部运动和全局运动的目标参数估计问题,通过图像减影运算和模块匹配方法实现粗配准,从全景图像中分离目标信息和背景信息,计算目标中心坐标,获取像元级运动参数;然后采用相位相关图像配准方法实现精配准,利用傅里叶变换的平移特性,对产生平移的目标图像,通过求解归一化的互功率谱的傅立叶逆变换,得到二维脉冲函数,其峰值对应图像位移,由此获取亚像元级位移量。在实验室通过自准直光学系统获取光斑运动图像,使用Leica经纬仪标定光斑运动参数精度。结果表明,该方法效果显著,最大配准误差为0.156,标准差为0.091,配准精度优于1/10像元。 相似文献
2.
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。 相似文献
3.
4.
5.
6.
7.
分析了遥感偏振探测的原理和与遥感强度探测相比所具有的优越性,指出了偏振罔像的特点。采用偏振测量方法,可以获得地物的偏振信息,有助于增强对地物的探测能力,但是对罔像像元小对准有很高的敏感性,为了得到可靠的偏振信息,配准的精度应该至少到达0.1个像素。介绍了一种基于傅妒叶变换的配准方法:相位相关法,并把该方法应用于偏振图像配准中。相位相关法根据傅立叶变换的平移性质,能够解决具有平移关系的图像配准问题,实验证明该方法具有对噪声和图像灰度变化不敏感的优点。 相似文献
8.
9.
两阶段平移、旋转图像高精度配准算法 总被引:1,自引:0,他引:1
图像配准在图像处理中是十分重要的,通常是许多现代图像处理和计算机视觉任务一个关键的预处理步骤,许多算法和技术已经被提出用来解决配准问题.本文提出一种稳健的两阶段层次配准算法,在频域组合相位相关和谱对消技术对平移和旋转图像获得亚像素精度的配准.算法第一阶段首先利用一维FFT技术实现图像的旋转以确定旋转角度,并利用这个旋转角度将两幅图像之间的运动简化为平移运动,然后利用相位相关法确定整数像素平移参数.算法第二阶段运用谱对消技术确定亚像素平移参数.提出的算法甚至在图像因为下采样而包含混淆误差情况下仍然能够获得亚像素精度配准. 相似文献
10.
11.
针对加速鲁棒性特征算法,在没有后续去误匹配等处理的情况下,对存在较大旋转角度的两幅待匹配图像,匹配精度较低的问题,提出了一种基于傅里叶梅林变换的SURF算法。该算法通过对待匹配图像和参考图像实施傅里叶变换和梅林变换,利用能量谱求出两幅图像发生的旋转角度,并利用SURF算法找出图像间发生的平移和尺度变化,实现了图像间的匹配。实验结果表明,该算法可有效地实现图像间存在较大旋转角度时的几何匹配,且相比已有的SIFT和SURF算法,具有更好的匹配效果。 相似文献
12.
唐春菊 《太赫兹科学与电子信息学报》2015,13(1):148-153
为了提高运动模糊图像的运动方向和运动像素的检测精确度,本文提出了基于频谱分析的运动模糊图像参数识别的改进算法,从频谱分析的角度出发推导了暗条纹宽度、图像大小、条纹倾斜角度与运动尺度、运动像素之间的关系;采用二次傅里叶变换的方法细化亮条纹,分析并简化了条纹倾斜角与运动方向角之间的关系;分析了频谱中十字亮线产生的原因及位置,提出了去除十字亮线的新方法;然后,对处理后的频谱进行Radon变换,根据变换结果得出模糊图像的运动方向和运动像素。实验证明,该算法能够检测出不同大小模糊图像的运动方向和运动像素,检测误差控制在0.5°、2个像素的范围之内。 相似文献
13.
14.
根据运动模糊图像产生的原因及特点,文中阐述了在匀速直线运动下模糊图像退化的模型,介绍了维纳滤波复原图像的原理。由于在图像获取时模糊原因的不确定性,使得点扩散函数(PSF)具有不准确性,从而使模糊图像复原的效果不佳。针对点扩散函数的确定,利用方向微分法快速判断运动模糊方向,再利用一阶差分自相关的方法鉴定运动模糊图像的模糊尺度,从而确定点扩散函数。在确定K值时,采用K值自动估计算法。通过实验仿真表明,此方法对模糊图像复原效果良好。 相似文献
15.
16.
17.
Wen Li Jun Zhang Qiong-hai Dai 《Journal of Visual Communication and Image Representation》2013,24(8):1394-1413
In light-limited situations, camera motion blur is one of the prime causes for poor image quality. Recovering the blur kernel and latent image from the blurred observation is an inherently ill-posed problem. In this paper, we introduce a hand-held multispectral camera to capture a pair of blurred image and Near-InfraRed (NIR) flash image simultaneously and analyze the correlation between the pair of images. To utilize the high-frequency details of the scene captured by the NIR-flash image, we exploit the NIR gradient constraint as a new type of image regularization, and integrate it into a Maximum-A-Posteriori (MAP) problem to iteratively perform the kernel estimation and image restoration. We demonstrate our method on the synthetic and real images with both spatially invariant and spatially varying blur. The experiments strongly support the effectiveness of our method to provide both accurate kernel estimation and superior latent image with more details and fewer ringing artifacts. 相似文献
18.
A defocus blur metric for use in blind image quality assessment is proposed. Blind image deconvolution methods are used to determine the metric. Existing direct deconvolution methods based on the cepstrum, bicepstrum and on a spectral subtraction technique are compared across 210 images. A variation of the spectral subtraction method, based on a power spectrum surface of revolution, is proposed and is found to compare favourably with existing direct deconvolution methods for defocus blur identification. The method is found to be especially useful when distinguishing between in-focus and out-of-focus images. 相似文献