曲面拟合法和梯度法相结合的图像亚像素配准算法

针对传统亚像素配准算法存在精度不高、计算复杂的问题,提出了一种曲面拟合法和梯度法相结合的图像亚像素配准算法。采用9点相关系数曲面拟合法对图像进行粗配准,求得一个相对粗略的亚像素配准位置;在两幅图像中选取相同尺寸的子区图像,在粗略的亚像素配准位置基础上,采用梯度法最终获得精确的亚像素配准位置。不同平移关系下的样本图像亚像素配准对比实验结果表明,该算法实现了曲面拟合法和梯度法的优势互补,有效提高了图像配准的精度,最大配准绝对误差由0.17像素降低为0.02像素。     

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。     

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.     

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。     

基于空间子区一致性的异源图像匹配方法

提出一种基于空间子区一致性的异源图像匹配方法.该方法中,将图像划分为许多大小相同的子区;分别计算邻近子区间的灰度直方图距离,得到一种图像结构特征描述--似邻矩阵;利用似邻矩阵计算图像间的子区一致性;采用改进的搜索策略,快速获得匹配结果.实验结果表明,该方法在正确率和计算时间方面均优于传统方法.     

图像配准及其在目标精确定位中的应用

随着卫星和无人机等空天侦察平台的发展和广泛应用,图像成为精确定位目标的一个重要信息源,而其中一个重要途径就是战术图像与参考卫星图像的配准.由于成像设备、时间和光照条件的差异,战术图像和卫星图像在亮度上存在很大的不同.为解决这些问题,提出了一种基于部分Hausdorff距离的图像配准算法.试验表明,该算法对于噪声、光照变化和局部场景变化具有较强的鲁棒性.     

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     

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.     

一种基于不变特征的视频拼接方法

视频拼接是空中监视的一个关键部分,它有助于人们从全局的角度理解监控场景.视频拼接包括图像的配准和融合两部分.提出了一种基于不变特征的视频拼接方法,它通过相邻两帧的拼接来实现全景图的拼接.该算法配准部分首先采用梯度方向直方图确定相邻两帧的旋转角度;其次检测两幅图像的角点,特征描述采用SIFT,并结合旋转角度对特征点进行粗匹配;然后对粗匹配的结果采用RANSAc算法剔除错误匹配点.融合部分采用灰度加权的方法.实验结果表明,该算法能够有效地进行视频拼接,甚至存在运动目标的干扰下也能够完成拼接,具有鲁棒性好和速度较快的特点.     

基于改进SIFT的航拍图像快速匹配方法

针对传统SIFT算法存在特征描述符计算复杂,匹配时间长,错匹配较多等问题,提出了一种基于改进SIFT特征的航拍图像快速匹配方法。该方法采用基于圆形窗口的梯度方向累加值与同心圆形窗口内的灰度累加值、灰度差分值来构建18维的改进特征描述符,并在特征点匹配过程中,采用基于相关系数相似度量准则的双向匹配方法来获取初始匹配特征点对。最后,运用RANSAC算法进一步消除错配和估算仿射变换模型,并通过双线性插值法对变换后的图像进行重采样和插值。实验表明,该方法可以实现航拍图像之间的有效匹配,在匹配速度和匹配精度上优于传统SIFT算法,具有较好的实时性。     

基于shearlet与PCNN的多聚焦图像融合方法

针对传统脉冲耦合神经网络(PCNN)模型在多聚焦图像融合领域应用中面临的参数繁杂等问题,提出一种基于剪切波(shearlet)变换与改进型PCNN的多聚焦图像融合方法。相比以往的变换域方法,shearlet具有理想的图像信息捕捉性能以及较低的计算复杂度,因此,可利用shearlet将待融合图像进行多尺度多方向分解。其次,对经典PCNN模型加以改进,综合运用清晰度水平以及协调矩阵完成低频子带图像以及一系列高频子带图像的融合过程。最后,运行shearlet反变换得到最终融合图像。仿真实验选取了若干组待融合图像进行仿真,验证了该方法在主、客观评价两方面的优越性。     

利用数字狭缝摄像技术估计弹丸速度和攻角

针对目前靶场中胶片式狭缝摄影技术的缺点和数字化改进的难点,提出了基于线阵摄像机的数字狭缝摄像技术来估计弹丸速度和攻角.该方法首先利用单台标定的摄像机配合双像器获取弹丸的立体影像,提取有限个控制点,计算弹丸速度、姿态等的初始估计值.然后利用弹丸的模拟成像与实际成像的轮廓匹配构建最优化模型,对初始估计值进行优化,最后获得弹丸的速度和攻角.通过试验验证了该方法估计弹丸速度和攻角的精确性.     

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.     

红外多光谱图像弹道目标检测算法

在红外多光谱图像中,弹道导弹尾焰拥有两大特征,一是由强烈红外辐射引起的灰度差异,二是独特的光谱特性。然而,传统的单波段检测技术只利用了尾焰强烈的辐射特性,而近些年发展起来的多光谱检测技术则只利用了尾焰独特的光谱特性。为了充分利用导弹尾焰的两大特征,将单波段检测技术和多光谱检测技术结合起来,提出三种检测算法,并从算法的检测效果、运算量和鲁棒性三方面详细分析它们的优缺点。采用人工合成的红外多光谱图像进行验证,实验结果表明,相比单独使用单波段或多光谱的检测算法,融合算法的检测性能更好。     

高炮随动系统性能测量算法

针对火炮调炮精度检测中存在的不足, 提出了一种基于双目立体视觉的三重交会测量方法,在炮身管上附加球状标志物,利用CCD摄像机获取标志物图像,通过标志物成像的几何投影关系计算球心的三维坐标.为了降低图像识别误差的影响,对投影的识别位置进行拓展和细化,并对球心投影边界进行插值,摄像机光心与插值点连线射线形成了一个锥体,两摄像机的锥体分别与炮台球面相交形成曲面,计算两曲面公共部分的形心,即为球心位置.通过确定球心位置,对炮身管的高低角、方位角进行计算,从而检测火炮调炮的性能.实验证明,该算法简单、快速,具有较高的精度.     

多尺度PCA-HOG遥感异源图像匹配算法

针对遥感异源图像匹配中非线性灰度畸变和强噪声干扰问题,提出一种基于主成分分析(Principal Components Analysis,PCA)和方向梯度直方图(Histogram of Oriented Gradients,HOG)的遥感异源图像匹配算法.该算法利用HOG提取图像间的几何结构共性特征,能有效克服异源...     

基于调频傅里叶变换的高速目标ISAR距离像算法

在大时宽带宽线性调频(LFM)体制高分辨逆合成孔径(ISAR)雷达中,目标高速运动将引起严重的回波多普勒色散,如果不消除该影响则不能正确成像。针对该问题,设计了一种通过调频傅里叶变换对目标脉内运动参数进行估计,补偿回波脉内走动得到目标距离像的方法。该方法首先估计脉内运动参数,初步补偿脉内走动,然后估计运动轨迹进一步精确补偿脉内走动,补偿脉内走动后通过包络对齐消除脉间走动,得到目标距离像。算法的主要过程在脉冲重复周期内进行,可以满足实时成像和参数估计的需求。     

结合YdUaVa颜色模型和改进MobileNetV3的视频烟雾检测方法

为降低视频烟雾检测中的虚警率和提升检测效率,提出Y^dU^aV^a颜色模型,该模型可以表征烟雾的空间域分布特性和时间域变化特性。利用该颜色模型快速筛选出疑似烟雾图像块,降低虚警率和提升运算效率。提出改进的MobileNetV3网络结构,用于提取图像深度特征并对疑似烟雾图像块进行分类识别,检测视频中是否存在烟雾。视频烟雾检测仿真结果表明:该方法准确率和检测帧率高,虚警率低。     

线膛炮内膛图像膛线识别研究

提出了一种线膛炮内膛表面图像识别的分层次识别方案,并研究了膛线识别的算法。对于特定情况下的图像识别有一定的借鉴作用。