基于多约束条件的车载序列图像拼接方法

提出了一种适用于环境测量的车载序列图像拼接方法:首先,对消除畸变后的序列图像相邻帧提取特征点,并采用一种基于多约束条件的匹配算法得到3个正确匹配点对;然后,运用最小二乘法求解图像刚体变换模型参数;最后,通过一种全局配准策略实现序列图像的拼接.试验结果表明:基于多约束条件的配准算法与基于随机抽样一致性(RANdom SAmple Consensus,RANSAC)的配准算法相比,计算效率明显提高,且所得序列图像拼接图具有较高的环境测量精度.     

一种基于改进SIFT的航拍图像自动配准算法

针对传统SIFT算法匹配时间长、错匹配较多等问题,提出了一种基于改进SIFT特征的航拍图像自动配准算法.首先,通过特征点检测时设定检测极值点数目,按照DOG空间层次结构由粗到精来搜索特征点,并使用改进的SIFT特征描述符生成算法;其次,利用最近邻匹配准则进行初步匹配得到初始匹配点对,并采用双向匹配方法对匹配特征点对进行筛选;然后,基于马氏距离的特征点相似度量方法进行二次匹配,并使用RANSAC算法求取仿射变换模型;最后,通过双线性插值对变换后的图像进行重采样和插值.实验结果表明:该算法可以实现航拍图像之间的有效配准,在配准性能上优于传统SIFT算法.     

光电侦察动态视频图像拼接中的图像配准算法

侦察视频图像在现代战争中具有重要意义,利用图像处理技术对序列侦察视频图像进行拼接生成的全场景图能提供更加全面的战场信息。在视频图像拼接过程中,图像配准是核心和关键,图像配准的好坏直接影响图像拼接的效果。在研究当前典型图像配准算法的基础上,对SAD块匹配法进行了改进,使之成为适用于光电侦察系统的有效的图像配准算法。     

炮管内膛图像拼接检测算法研究

运用计算机图像拼接技术,提出一种将炮管内膛局部表面照片快速无缝拼接的算法.该算法选择Harris角点检测算子对特征点进行自动提取和匹配,通过对匹配过程的松弛迭代,消除误匹配;采用加权融合算法进行内膛图像融合,生成无缝拼接的内膛表面图.     

采用局域像素匹配的随机抽样一致改进算法

为提高图像拼接的配准精度和稳健性,提出基于局域像素匹配的随机抽样一致改进算法。在完成尺度不变特征变换算子或其他算子图像特征提取、特征匹配之后,利用独立于特征匹配点的局域像素,通过参考图像局域像素与映射的待拼接图像局域像素匹配,优选4对最佳特征匹配点,确定最佳单应矩阵。实验结果表明:与随机抽样一致经典算法相比,该方法未明显增加计算耗时,单应矩阵更准确,图像拼接稳健性更好。     

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。     

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...     

基于点云配准的室内移动机器人6自由度位姿估计

针对移动机器人在室内环境下难以获取GPS定位信息,仅靠自身惯导不能得到精确位姿的问题,提出了一种基于RGB-D传感器获取三维环境点云,对连续点云提取特征并进行配准的移动机器人6自由度位姿估计方法.首先通过RGB-D传感器获取环境深度图像,根据特征提取算法提取点云特征;然后以特征点为配准点,运用随机一致性采样(RANdom SAmple Consensus,RANSAC)算法对点云进行初配准,剔除部分错误匹配点,获得初始变换矩阵;最后采用改进的迭代最近点(Iterative Closet Point,ICP)算法进行精配准,获得点云间的最终变换矩阵,实现位姿估计.实验结果表明:该方法有效地提高了大规模点云配准效率,得到了较精确的位姿估计信息.     

结合分割和改进SIFT的不同波段SAR图像配准

针对不同波段SAR图像配准问题,提出一种结合阈值分割和改进SIFT描述子的配准方法。该方法首先基于改进的二维交叉熵进行图像分割,通过形态学处理获得图像的稳定区域;然后利用Sobel算子改进特征点梯度幅值和方向的计算,并通过优化的梯度位置方向直方图(GLOH)特征生成新的关键点描述子;最后采用距离比和快速抽样一致(FSC)算法获得最佳匹配点对,完成图像配准。实验结果表明,该方法在提升算法效率的同时,可以获得较高的配准精度。     

超图约束和改进归一化互相关方法相结合的图像配准算法

为提高图像配准算法的精度和适应能力，将超图约束和改进归一化互相关方法应用于图像配准。利用Hessian-Affine检测得到的仿射不变区域代替固定窗口来改进归一化互相关方法，获得初始匹配点对；通过马氏距离计算超边间的相似度，采用超图约束计算匹配分数对匹配对进行排序；利用分数高的部分匹配点对初始化变换矩阵，通过过滤匹配对来循环更新得到最优变换矩阵实现配准。实验结果表明，该方法具有较好的匹配和剔除错误匹配的效果，在不同类型的图像配准中也有较好的配准效果。     

一种基于SIFT特征的抗几何攻击水印算法研究

尺度不变特征变换描述子已经应用于数字图像水印的构造,但图像存在相似区域时易造成误匹配问题,基于此提出一种改进的RIT—SIFT数字图像水印算法．水印嵌入时先对图像进行分块,然后将水印分别嵌入子块的非下采样Contourlet变换低频子带中,既简化了水印嵌人又增加了嵌入容量．图像匹配时利用SIFT算法在原始图像中寻找局部特征点,将旋转不变纹理特征信息融合到传统SIFT特征向量中,更加全面地描述图像信息,提高了匹配精度．实验结果表明,提出的算法是有效的,对全局和局部几何攻击、组合攻击以及常规攻击均具有很好的鲁棒性．     

全局仿射变换条件下图像不变量提取新方法

从仿射几何理论出发,提出了一种全局仿射变换条件下图像特征不变量构造的新方法.利用仿射区域划分获取一组扩展质心集合作为图像特征点集;求解特征点集的凸包,根据扩展质心的性质将凸包顶点均匀组合成若干特征区域;利用仿射几何性质构造了有效的仿射不变量.实验对该方法进行了全面的比较分析,以验证所构造的不变量更具稳定性和高时效性.     

基于图像拼接技术的电子对景图制作技术?

针对当前对景图制作存在的问题，提出了一种基于图像拼接技术的电子对景图的制作技术，该技术采用SIFT算法提取海区图像的特征点，使用RANSAC算法对特征点进行精确提纯，最后使用加权平均法实现图像的平滑过渡。实验表明该技术可实现海区图像的无缝拼接，真实感强。     

基于时频分布的弹道导弹目标识别方法

在弹道导弹目标识别中,微动特征是重要的识别手段。从弹道导弹微动特性时频分析出发,提出一种基于时频分布的弹道导弹目标识别方法。该方法将时频分布图的伪Zeinike不变矩特征作为识别特征。首先对回波信号进行时频变换以获取时频图像;然后为了降低噪声的影响,对其进行图形预处理;最后给出了伪Zernike不变矩提取步骤及识别特征的选取原则。通过仿真实验,分析了不同特征组合对识别率的影响,评估了不同信噪比下识别方法的稳定性。实验结果表明,该方法具有一定稳定性,可用于弹道导弹目标识别。     

基于梯度方向二进制模式的空间金字塔模型方法

空间金字塔模型由于其优势在当前图像分类中得到了广泛应用。然而,其码本生成和特征量化这两个环节具有较高的计算复杂度。为了解决这个问题,提出了一种新的局部特征表述———梯度方向二进制模式,首先对图像稠密采样得到多个子图像块,再将每个子图像块均匀划分为2×2个网格,计算每个网格的梯度直方图,然后对所有网格的梯度主方向进行二进制编码并连接为二进制串值,该二进制串值转换的十进制数即为子图像块的特征表述,最后将该特征表述嵌入到SPM模型中。在标准分类数据库上的实验结果证明了本方法在算法耗时和分类精度上均优于基于SIFT的SPM方法。     

基于梯度直方图的交叉点检测方法

提出基于梯度直方图的交叉点检测方法:统计像素点邻域梯度信息生成特征描述子,通过判定准则筛选候选交叉点,基于欧氏距离对候选交叉点进行聚类后,利用灰度加权法定位图像交叉点坐标。仿真实验验证了算法的正确性与可行性,结果表明:该方法适用于交叉角为65°～90°范围内的交叉点检测,定位精度优于0.6像素,检测率大于90%;该方法可以很好地抵抗图像旋转,定位精度和检测率基本不受图像旋转影响。该方法具有良好的抗噪性能,可满足一般透视变换下的图像交叉点检测需求,适用于结构光三维重建中的系统标定和形貌测量。     

文本情报信息筛选与聚类的一种处理方法

目前大数据时代情况下的信息有文本、图像、语音和视频等多种形式,而且信息的容量非常大,怎样高效、正确地筛选、分类和处理、利用这些信息,为决策者提供指挥与控制的科学依据显得尤为重要。据此对文本情报信息提出了一种文本聚类的特征选择以及特征变换的方法,利用单词在文本中的出现次数的概率来选择参与聚类的单词,并且对单词出现概率模型定义了特征变换函数,提高了文本信息的筛选、分类和处理的精度,能快速、准确地提取所需要的情报信息提供给指挥与控制的决策者参考、使用。     

方向矩异源图像匹配算法

全天候高精度导航与制导需要可靠的可见光与红外、可见光与合成孔径雷达(Synthetic Apeture Radar,SAR)的异源图像匹配算法。提出了一种基于方向矩的异源图像匹配算法:利用像素层次设计异源不变特征,描述像素点与其邻域各方向相似程度,通过统计比较各像素的相似性测度,实现不同传感器图像间的可靠匹配。进行了批量图像匹配实验,在可见光与红外、可见光与SAR异源图像间取得了超过90%的匹配正确率。较传统异源匹配算法,该算法大大提高了匹配正确率,在导航与制导领域有广阔的应用前景。     

一种基于改进SIFT的图像盲取证算法

针对常见的复制粘贴篡改,提出了一种基于改进SIFT（Scale Invariant Feature Transform）的图像篡改检测算法。首先,把待检测图像划分成多个矩形的ROS（Regions of Suspicion）区域,利用改进的SIFT算法提取各个ROS区域的关键点;然后,利用马氏距离原理对特征点对进行筛选与匹配,通过直线将这些匹配点连接起来,对复制粘贴区域进行准确定位。实验表明,该算法不仅降低了运算复杂度,而且对篡改区域的平移、缩放,旋转、亮度调整等,都有很好的检测和定位效果。