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。     

一种基于边缘的图像配准方法

图像配准是多传感器图像融合研究中的一项关键技术,多传感器图像特别是波段相距较远的相关性较小的图像,要实现图像配准存在很大的困难。对于能够用仿射变换模型来描述的图像,图像之间比较明显的特征是各个物体之间的边缘。该文研究利用小波变换的方法提取图像的边缘,并对边缘图像作交互方差分析,搜索出最佳交互方差的配准参数。通过对SPOT和TM图像的处理,达到了精度较高的配准效果。     

基于边缘相关的红外与可见光图像配准方法

针对红外与可见光图像的配准问题,在传统的基于图像边缘相关匹配配准的基础上,提出一种改进的方法.该方法首先手动选取待配准图像与参考图像中包含同一目标的子图像;接着利用Canny算子提取子图像的边缘和子图像的边缘相关性,求取出子图像间的仿射变换模型参数;再进一步修正该参数,得到原图像之间的仿射变换模型;然后对待配准图像进行仿射变换及双线性插值,从而实现图像配准.实验结果证明,该方法较之传统的利用图像边缘相关性的配准方法,提高了图像配准的速度,具有较高的实时性和应用价值.     

基于边缘和互信息法的红外图像配准

用红外图像配准技术对多帧图像进行配准,不仅可以实现平台防抖等电子稳像功能,而且还可以通过对配准后的图像进行多帧累加来积累目标能量,增强图像的性噪比,从而为红外图像弱小目标识别提供帮助。将传统的单纯基于图像整体灰度和基于图像结构特征的配准方法相结合,利用边缘检测得到边缘图像,然后以交互方差为配准测度,以向下加速度法为寻优算法进行图像配准。     

基于特征的自动图像配准算法

提出了一种基于特征的自动图像配准算法，它利用角点检测和相关运算在给定源图像和目标图像上自动寻找侯选匹配点，利用松驰过程确定对应特征点。算法在大多数情况下能自动完成。从实验结果看，该算法获得了理想的拼合效果。     

一种新的基于边缘拟合的图像配准方法

为了克服罔像配准中计算效率与稳定性的两难问题,提出一种新的基于边缘特征的图像自动配准算法.利用小波变换对图像进行多尺度边缘检测,提高边缘榆测的稳定性;用直线拟合边缘,并根据几何特件、灰度特性为直线分配可信度;以直线对作为最小配准单位,利用马氏距离计算直线对之间的匹配程度;配准过程采用加权投票算法确定变换参数,每次投票根据直线对之间的匹配程度及各直线可信度拥有不同的权重.实验表明木文算法快速稳定,在没有任何先验知识的情况下,能够有效的配准存在相似变换关系(平移、旋转和尺度)的图像.     

图像融合中的图像配准方法研究

图像配准是对取自不同时间、不同传感器或不同视角的同一场景的两幅图像或者多幅图像匹配的过程。快速准确地实现配准是图像融合的前提,为此提出了基本相似性测度算法的模板匹配方法。对像素相关性小的红外和可见光图像,提出了基于sobel 快速边缘检测的模板匹配方法。     

Matlab环境下图像配准方法

图像配准是图像处理的重要前期步骤,直接影响图像处理的精度。图像配准应用于多个研究领域,比如医学图像的配准,多数据源遥感图像的配准等。Matlab以其强大的矩阵运算功能及丰富的图像处理函数等,在图像处理方面占有明显的优势。文中阐述了在Matlab环境下图像配准的实现过程,最后对其进行评价。将Matlab与VC编程相结合,可提高运行速度、精度,减少了程序代码,且效果良好。     

图像配准中的边缘提取方法的研究

图像的边缘是图像最基本也是最重要的特征之一.边缘特征提取一直是计算机视觉和图像处理领域的经典研究课题,在图像配准中有着广泛的应用,对于图像匹配精度至关重要.该文对现有经典以及新型的边缘检测方法进行了介绍,并重点比较了近年来出现的几种新方法,从而总结出相对有效的图像边缘提取方法,为进一步进行图像配准提供了依据.     

基于光流场分析的红外图像自动配准方法研究

提出了一种基于光流场分析的准确的红外图像自动配准方法．该方法可分为两个过程：先是利用全局光流场完成两幅图像背景区域的配准；其次利用由粗到细的层级匹配算法提取两幅图像中运动目标的特征点集，根据两组特征点集由最小二乘法计算出运动目标的变换参数，完成运动目标的配准．对一定研究领域的红外图像自动配准的仿真实验表明：该方法准确且对场景的运动有很好的鲁棒性．     

基于相位一致性的红外图像边缘检测方法

由于红外图像的灰度和对比度较可见光图像的低,用基于灰度的边缘检测方法检测红外图像的效果不佳。针对这种情况,利用相位一致性对灰度和对比度的变化具有不变性的原理,提出了基于相位一致性的红外图像边缘检测方法。首先计算红外图像的相位一致性值,然后采用K-mean法分割出包含边缘的区域,最后用形态学相关方法生成边缘曲线。实验结果表明,该方法对红外图像边缘的检测效果比Canny算法更准确。     

基于图像配准的运动目标检测

针对导弹训练模拟器探讨一种基于图像配准运动的目标检测方法.由于差分法在动态背景下不能有效地检测出目标,故使用一种快速的基于图像亮度的角点检测,并通过考虑实际的跟踪速度与方向,建立图像间角点的对应关系,采用最小二乘法得到最佳仿射系数,再对图像进行仿射变换,由帧差法得到目标.     

基于粗配准SAR图像变化检测方法

合成孔径雷达(SAR)图像由于受相干斑噪声的影响,在对其进行配准及变化检测时,经典的适于光学图像的方法效果不佳。该文先通过选取少量控制点实现SAR图像的粗配准,然后利用直方图规定化对SAR图像进行图像灰度匹配处理,在此基础上根据待检测目标特性选取适当的阈值,利用滑动矩形窗实现改进的基于图像差值的变化检测。真实SAR图像的实验结果表明,该方法能有效克服图像照度差异和粗配准误差的影响,取得满意的检测结果。     

四相位差分图像边缘检测算法

为提高图像弱边缘的检测效果,解决图像细节边缘的检出问题,最大限度地保留图像内容信息,提出了一种通过对图像进行四相位移动模糊差分,利用图像边缘灰度梯度变化的相关性,来全面的检测图像内部强、弱边缘的图像边缘检测新算法.该算法可有效的检测图像细节等弱边缘,分割滤除背景,完整的保持图像内目标的结构特征,同时对于图像质量要求较低,具有较高的边缘检测特性.     

冲激信号SAR成像的方位分辨率分析

本文在分析冲激信号SAR成像特点的基础上,在发射和接收均为"超宽带信号"、"大方位积累角"的情况下,推导出了冲激信号SAR方位分辨率的解析表达式,并通过仿真实验验证了其正确性.     

图像的快速亚像素边缘检测方法

提出了一种新型的测量图像快速亚像素边缘检测方法。首先,利用标准的Sobel算子进行边缘点的粗定位,确定边缘点的像素级精度位置和边缘的方向;然后,沿边缘点的边缘方向拓展像素,得到长度为6的像素灰度值向量,将向量带人利用最小二乘曲线拟合方法得出的公式,求出边缘点的精确位置,从而能够实现亚像素边缘定位精度。实验证明：该方法的定位精度为0．1pixels,算法的运行时间为0．53s。     

用B样条小波进行图像的多尺度边缘检测

提出了一种基于B样条小波理论的多尺度图像边缘检测算子,并与传统的边缘检测算子:Carnny算子和Sobel算子,进行了比较.计算机仿真结果显示,该算子性能优于Sobel算子,与Canny算子性能相当,但比Canny算子算法简单,效率高.     

异分辨率高光谱图像的空间配准

近年来,高光谱成像仪迅速发展,可应用于越来越多更复杂的应用场景。人们对遥感图像处理精度等方面提出了更高的要求。图像配准作为遥感图像处理的重要步骤,对遥感图像的后续处理至关重要。遥感图像的配准方式很多,目前比较成熟的配准方式大多集中在不同传感器、相同分辨率下的配准;对于不同传感器、不同分辨率的遥感图像配准成果很少,所以本文对此进行了研究。提出了基于边缘特征寻找同名点的遥感图像配准算法,得到了图像配准结果,并对其进行了验证。相对于现有的配准算法,本文算法使得不同传感器、不同分辨率的遥感图像的配准精度大大提高。