一种基于图像分类的遥感图像配准方法

遥感图像配准是遥感图像融合中最重要的预处理步骤。寻找适应性强、精度高、计算快的配准算法一直是研究的核心问题。在研究现有配准算法的基础上,提出了一种基于图像分类的特征匹配方法。该方法在基于控制点的多项式粗配准的基础上,利用分类图像相关实现了基于仿射变换模型的精配准。实验结果表明:对于同质和异质遥感图像,此方法的配准精度都达到了子像素级;而计算量与传统的基于灰度相关的方法和基于特征匹配的方法相比则大为减少。     

低导航精度下多舰雷达数据空间配准方法

海上多舰火控雷达数据融合系统中,导航数据精度低、地球表面不平坦都将给传感器数据的空间配准带来工程实现困难。提出一种基于雷达相对定位的多平台观测数据配准方法,用于解决以罗兰C为主要导航设备的多舰数据配准问题。性能分析和仿真实验表明,该方法对导航设备精度的要求不高,具有较强的实用性。     

基于强跟踪滤波器的多雷达配准方法

在多雷达数据处理系统中,雷达本身的系统偏差是影响目标跟踪和数据融合质量的一个重要因素。提出了基于强跟踪滤波器(STF)的多雷达配准算法。该算法是利用各雷达相对主雷达的测量差值,利用强跟踪滤波器(STF)实时估计出各雷达的系统偏差(方位和距离),从而进行配准。仿真实验结果表明这种方法是有效的。     

航迹图像的2D雷达系统误差配准算法

针对传统的系统误差配准算法大都是在航迹已正确关联前提下的误差配准问题。提出了一种新的基于航迹图像的2D雷达系统误差配准算法。该方法首先分析了系统误差对目标航迹的影响,并将该影响表示为目标航迹的相对旋转和平移量,其次根据目标航迹产生参考图像和待配准图像,结合归一化互相关法和相位相关法来对相对旋转和平移量分别进行估计补偿,从而不需要考虑航迹关联即可实现系统误差配准。仿真结果表明了该方法的有效性。     

2D Radar System Errors Registration Algorithm Based on Track Images

针对传统的系统误差配准算法大都是在航迹已正确关联前提下的误差配准问题.提出了一种新的基于航迹图像的2D雷达系统误差配准算法.该方法首先分析了系统误差对目标航迹的影响,并将该影响表示为目标航迹的相对旋转和平移量,其次根据目标航迹产生参考图像和待配准图像,结合归一化互相关法和相位相关法来对相对旋转和平移量分别进行估计补偿.从而不需要考虑航迹关联即可实现系统误差配准.仿真结果表明了该方法的有效性.     

基于相位相关和自适应阈值的图像亚像素配准

针对图像的亚像素配准问题,提出了一种基于相位相关和自适应阈值技术来计算图像间平移参数的方法.先通过传统的相位相关技术得到图像间的整数平移参数,接着引入由整数平移参数自适应确定的阈值来消除相位相关矩阵的主导奇异向量中相应的高频部分,最后使用主导奇异向量剩下的部分来估计非整平移参数.实验结果证实了这一方法具有较高的配准精度和鲁棒性.     

多传感器的极大似然配准算法研究

数据配准是多传感器数据融合的先期处理过程。在研究了传统的最小二乘算法的基础上 ,提出了基于三维坐标系中的极大似然配准算法 ,解决了最小二乘配准算法对于传感器相距较远时无法解决的问题。最后通过计算机仿真验证了算法的有效性。     

数据融合的精确极大似然配准算法

数据融合是一个对来自多源的数据和信息进行互联、相关、组合处理以求得精确位置和识别估计的过程。本文考虑其中的配准问题,它是数据融合系统求得精确估计和修正系统误差所必需的预先处理。文中介绍了配准的精确极大似然算法(EML)。该算法通过两步递归最优化方法来实现,并采用改进的高斯—牛顿法来确保算法的快速收敛性。文中研究了该算法的统计性能,其中包括对一致性和有效性的讨论。我们特别地推导并给出了渐近协方差和克拉默—劳边界(CRB)的显式。最后,用仿真和实际的多雷达数据来评估该算法的性能。     

采用LSRSERM方法进行多雷达数据配准

基于雷达网系统误差分析,提出了一种最小二乘相对系统误差配准法,并给出了一种多雷达数据配准方案。仿真和实际数据证明,该方法可以使同一目标观测航迹的分裂程度减小一个数量级。     

基于联合相似测度的SAR图像边缘点特征配准方法

针对SAR图像配准过程中几何变换影响特征匹配稳健性和适应性的问题,提出了一种在特征匹配过程中直接解算几何变换模型的边缘点特征配准方法。利用SAR图像边缘点的梯度和方向特征,基于像素迁移思想,定义了图像匹配的联合相似度——联合特征均方和(SSJF),并建立了SAR图像边缘点集相似性匹配准则;基于方向模板提出了改进的ROEWA算子;利用改进的遗传算法(GA)来进行相似度的全局优化搜索,获取配准模型参数;利用多幅SAR图像的配准试验,对本文方法的性能进行了验证。     

机载雷达与地面雷达的最大似然配准算法

空、地多雷达配准是空地一体化预警的前提。通过建立空中运动雷达与地面静止雷达的配准模型,以最大似然算法为基础,导出其空间系统误差配准参数及目标运动状态估计的具体公式,并对系统误差估计值的卡拉美-罗界进行了讨论。仿真结果表明,该算法具有较快的迭代收敛速度和较好的配准效果。     

网络化作战系统中的多雷达时空数据配准

阐述了多个雷达数据空间配准几何坐标转换算法,建立目标运动和测量模型,在此基础上利用最小二乘法对多雷达异步测量数据进行时间配准,最后研究了在时空数据配准处理后基于扩展卡尔曼滤波的状态估计和误差估计,并进行了仿真验证,对网络化作战传感器网络建设有参考意义.     

基于SRUKF的3D雷达与2D雷达的误差配准方法

系统误差配准技术是雷达组网数据处理系统中必不可少的基础和关键技术,其目的是准确估计及消除组网雷达的系统误差。采用ECEF坐标系作为公共参考坐标系,推导了使用3D雷达配准2D雷达的3种方法,并采用均方根不敏卡尔曼滤波(SRUKF)对组网雷达系统误差进行实时估计。仿真结果表明,该算法可以有效地实现3D雷达与2D雷达之间距离和方位角的系统误差配准。     

基于SIFT的红外与可见光图像配准方法

介绍了一种基于SIFT的红外与可见光图像配准方法.首先用SIFT算法提取特征点并构造特征描述子,在特征点提取过程中采取了基于SUSAN算子的约束策略,其次用基于k-d树的最近邻方法对特征点进行匹配,用RANSAC算法求解变换矩阵,最后对待配准图像做相应参数的坐标变换及双线性插值,从而实现图像配准.实验表明,该方法具有稳...     

基于模型转换的异步空间配准算法

在分布式融合系统中,融合中心在对传感器发送过来的航迹数据进行融合处理前,需要采用空间配准算法来消除航迹数据中可能存在的系统误差.已有的空间配准算法未考虑滤波处理中的状态方程对配准过程的影响.对不同传感器具有不同状态方程条件下的异步空间配准实现进行了研究,采用将模型误差和系统误差合并处理的思路,提出了基于模型转换的异步空间配准(AMCBA)算法.仿真结果表明AMCBA算法能够实现对模型误差和系统误差的准确估计.     

粒子滤波在雷达方位配准中的应用

在多雷达数据处理系统中,雷达本身的系统误差是影响目标跟踪和数据融合质量的一个重要因素,尤其是正北方位误差.针对现有非线性滤波算法收敛性及鲁棒性较差的问题,将粒子滤波算法应用于雷达方位配准.通过与传统的扩展卡尔曼滤波方法仿真比较,结果表明采用粒子滤波的方法解决非线性雷达方位配准模型行之有效,能有效地克服扩展卡尔曼滤波方法中很容易出现的滤波发散问题,且粒子滤波比扩展卡尔曼滤波的估计精度要高.     

基于ECEF坐标转换的AEWS数据配准算法

数据配准是多传感器数据融合的先期处理过程.基于地心地固坐标系(ECEF)研究了预警机系统(AEWS)与地面雷达数据处理中心的数据配准问题.首先给出AEWS与地面雷达数据处理中心数据配准几何坐标转换算法;然后利用卡尔曼滤波实时估计出预警机对地面雷达数据处理中心的系统偏差,从而实时对预警机系统(AEWS)进行配准,计算机仿真结果证明了该算法的正确性和有效性.     

粒子滤波在误差配准中的应用

系统偏差严重影响了多部雷达航迹的互联和目标状态的融合,因此如何解决误差配准成为一个关键问题。因为系统偏差和雷达的量测之间是一种非线性关系,所以无法直接使用Kal-man等线性滤波直接进行系统偏差的估计。为解决这一问题,利用非线性的粒子滤波器(PF),对目标状态和系统偏差的估计进行了探讨,为了对比其性能,设计了一种扩展Kalman滤波算法。仿真结果表明PF在误差配准中的应用是可行的,性能高于扩展Kalman滤波。     

图像配准参数的自适应求取方法

提出了一种可见光和红外图像的自动配准方法 .针对多数配准过程需人工干预的问题 ,建立二维仿射变换模型 ,以图像边界为特征 ,以目标边界互相关函数最大为原则 ,对二维仿射变换模型自适应搜索求取最佳配准参数 .给出了实际可见光和红外图像配准的实验结果     

误差配准在两种纯距离定位算法的应用比较

组网雷达系统中,由于观测信息量的增加,对目标存在多种定位算法。很多情形下,误差配准公式是基于某一定位算法推导而来,误差配准的结果也相应的用来提高此定位算法的定位精度。定位算法的复杂程度不同导致基于此算法推导误差配准公式难度不一致,不同定位算法的定位精度也不尽相同。因此,对两种多距离定位算法的定位精度、误差配准推导难易程度进行了理论分析和仿真计算,给出了定位精度的解析表达式和仿真结果。利用表达式简单的定位算法推导基于最小二乘的误差配准公式,并将误差配准结果反馈给定位精度高的定位算法,以最大程度提高误差配准结果的应用效果,减轻计算复杂度,提高信息的利用度。