A Note on the Relationship between the Pearson Product-Moment and the Spearman Rank-Based Coefficients of Correlation

This note derives the relationship between the Pearson product-moment coefficient of correlation and the Spearman rank-based coefficient of correlation for the bivariate normal distribution. This new derivation shows the relationship between the two correlation coefficients through an infinite cosine series. A computationally efficient algorithm is also provided to estimate the relationship between the Pearson product-moment coefficient of correlation and the Spearman rank-based coefficient of correlation. The algorithm can be implemented with relative ease using current modern mathematical or statistical software programming languages e.g. R, SAS, Mathematica, Fortran, et al. The algorithm is also available from the author of this article.

基于相似度比较的图像灰度匹配算法研究

为提高图像灰度匹配算法的匹配性能,分析了常用的图像相似度比较方法,从实际应用出发,提出了一种简化的归一化积相关度量方法。针对景像匹配末制导,设计了先粗后精的匹配控制策略,实现了归一化积相关图像匹配算法的有效加速,并给出了简化的快速算法的基本设计思想。通过大量的匹配仿真实验,系统分析了算法对灰度畸变、噪声干扰、几何旋转畸变以及制导图大小的适应性。仿真实验结果验证了所给匹配控制策略的有效性、实用性以及算法的优越性。

基于互相关的图像匹配亚像素定位

本文提出了一种新颖的基于抛物线拟合原理的亚像素求取算法。为了简单快速的获得亚像素定位精度,本文根据相关峰所呈现出的特性,用抛物线拟合经相关峰顶点切开的纵切面轮廓。沿不同的方向纵切,就可获得不同方向上的拟合抛物线,而根据每一条拟合抛物线可获得其对应顶点。最后根据所获得的点,进一步求取到各点距离之和的最小值点,其对应位置即为所求。从而实现了以点来描述线(每个点代表一条抛物线),以线(所有的拟合抛物线)来描述面的思想,以便于更真实详细的描述相关峰顶点附近峰面所呈现出来的特性。实验证明,该算法具有较高的亚像素提取精度,能达到0.01级别的像素精度。

图像几何校正控制点的自动确定方法

依据图像几何校正的一般思路 ,提出了一种有效的控制点 (CP)自动确定方法。首先定义了基准控制点 (RCP)及畸变控制点 (DCP)的概念 ,设计了一种基于图像方差的检测模板 ,提出了相应的检测准则及搜索方案 ;然后在畸变图像中利用归一化积相关图像匹配算法实现了基准控制点相对应的畸变控制点的精确定位 ,并给出了方法的算法流程 ;最后 ,以几何旋转畸变图像为例进行仿真实验 ,准确辨识出了畸变模型的参数 ,验证了方法的可行性及有效性。

快速景象匹配算法控制策略

为提高景象匹配算法的匹配性能,分析匹配算法设计的基本思路及常见两类匹配算法的优缺点,提出采用一定的控制策略以加快匹配速度,进而提高匹配效率的思想,给出几种匹配控制策略的设计思路。以归一化积相关景象匹配算法为例,采用先粗后精的分层匹配策略,实现了算法的加速,通过大量的匹配仿真实验,验证了该匹配控制策略的可行性、有效性。

一种基于图象物理特征的分层匹配算法

文章将物理学相关概念引入图象匹配中,定义了二维灰度图象的质量、密度、重心以及物理特征矢量,并由此提出了一种新的基于图象物理特征的分层匹配算法。该算法首先利用图象物理特征矢量进行粗匹配,找出几个大致的匹配点,再利用灰度归一化积相关算法进行精匹配。实验结果表明该算法具有较强的抗噪声干扰及几何畸变能力,与传统的归一化积相关算法相比,该算法在保证较高匹配概率的基础上,大大缩短了匹配时间,提高了匹配效率。

基于NCC的图像匹配快速算法

在图像匹配过程中,针对传统归一化积相关(NCC)算法计算量大的问题,提出一种对NCC进行改进的图像匹配快速算法。该算法首先使用差分求和定理改造NCC相似度量函数,以降低匹配计算量。然后提出模板区域分割,设定阈值,进一步去除大量不必要的计算,优化匹配搜索过程,实现了快速匹配。实验结果证明,与传统的匹配算法相比,在保证精度的前提下,计算复杂度大大降低。

基于蚁群算法的景象匹配定位

景象匹配定位是精确制导的重要技术,通过对景象匹配定位和蚁群算法的研究,提出一种基于蚁群算法的匹配定位方法,蚁群算法具有快速全局寻优能力,应用蚁群算法计算模版图像在基准图像中的匹配位置,根据匹配定位参数的特点,建立二维的蚁群搜索空间,定义图像的归一化积相关作为相似性度量并更新蚁群的信息素,利用信息素及启发信息来计算状态转移概率,蚁群最终聚集到适应度函数最大的路径上。实验结果表明:蚁群算法可以准确有效地估计匹配位置。

北方农牧交错带植被对气象因子变化的响应规律研究

研究了2001—2013年我国北方农牧交错带内表征植被生态特征的归一化差值植被指数(NDVI)、总初级生产力(GPP)时空变化规律,分析了研究区该时间段内的温度、降水量变化特征,利用Pearson相关系数法分析了不同植被类型对气象因子的响应规律。结果显示:研究区内生长季的植被生态状况与温度呈负相关、与降水量呈正相关;非生长季的植被生态状况则相反,其生态状况与温度呈正相关、与降水量呈负相关。这是因为生长季温度高于最适温度会抑制增长,而干旱地带的降水会促进植被生长;而非生长季气温较低,温度的增加会对植被有明显的促进作用,而降水量并不是影响植被生态状况的主要因素,植被对其响应也并不明显。

一种多传感器融合的景像匹配算法

为提高景像匹配算法的匹配概率和匹配精度,以多传感器最大属性数据融合方法为基础,分析了光学与雷达传感器获取图像的特性,提出了使用光学和雷达传感器进行融合相关的新匹配算法,实现了这两种传感器的优势互补,大大加强了景像匹配算法的抗干扰能力,有效提高了匹配概率和匹配精度。仿真证明,该方法比较成功。

一种新的SAR图像分块匹配算法

当SAR图像噪声过强时,采用归一化积相关算法得到的相关面对比性较差,匹配结果可靠性降低。为解决此问题,给出一种新的SAR图像分块匹配算法。该算法将实时图分块并分别与基准图进行匹配,利用分块图像之间的相关性来找正确匹配点,增强了匹配结果的可靠性。实验证实该算法在实时图有强噪声的情况下依然可以正确匹配。

投影相关匹配算法

二维投影相关法是基于二维投影的灰度相关匹配算法,主要利用匹配图像相邻像素的灰度值的大小关系应该相同的原理进行图像匹配。该算法不仅大大减少了数据的维数,而且算法主要涉及(0,1)整数运算。与去均值归一化互相关算法(Nnprod)相比,其在保证匹配精度要求的前提下提高了匹配速度。

基于改进归一化积相关算法的目标跟踪方法研究

针对归一化积相关算法(Normalizad Product Correlation,NProd)对光照敏感且计算复杂度高的特点,提出一种基于改进归一化积相关的实时目标跟踪方法.通过对NProd算法进行去均值改进,去除图像直流分量,抑制了图像灰度变化对相关峰的影响,提高了算法对光照变化的鲁棒性;通过应用先粗后精的分层搜索算法提高了算法实时性能;最后通过自适应模板更新改善了跟踪算法的稳定性.运动目标跟踪实验表明,该方法保留了NProd算法的高匹配精度,在亮度变化达到25%时可以保证跟踪稳定,且满足实时性要求.

基于机器视觉的轮胎快速识别分拣方法

在生产诸如自行车轮胎等产品过程中,存在人工识别分拣工作量大、过程枯燥乏味及效率低下的现象。针对这一问题,研究了一种基于机器视觉的轮胎快速识别分拣方法,该方法依靠机器视觉系统抓取生产线工作区域图像,利用NCC(归一化积相关)模板匹配准确的特点快速匹配到轮胎上的固定编号,然后进行扇形固定区域扫描获取编号区域,通过双线性插值将定位出的环形区域转换为矩形区域,实现轮胎编号信息的快速识别,最终驱动机器人完成分拣工作。实验结果证明,该方法安全可靠,具有较好的实际应用价值。

相关系数研究综述

相关系数是表征两个随机变量之间统计关系强弱的统计量,在几乎所有科学与技术领域都获得了广泛应用.本文以二元高斯分布为基本模型,对文献中常见的5种相关系数的统计特性作相对全面的回顾与总结,并探讨了其适用的场合.具体结论如下:(1)当样本满足二元高斯分布时,皮尔逊积距相关系数是最佳选择;(2)当样本中存在轻微的单调非线性畸变时,序统计量相关系数比较适用;(3)当样本中存在严重的单调非线性畸变时,斯皮尔曼秩次相关系数或肯德尔秩次相关系数是合适的选择;(4)当只有一路信号中存在单调非线性畸变时,基尼相关是最佳选择;(5)当样本中存在脉冲干扰时,斯皮尔曼秩次相关系数或肯德尔秩次相关系数是合适的选择.

一种新颖的基于像素跳跃加速的匹配算法

提出了一种新颖的基于像素跳跃加速的匹配算法,并给出了算法中所涉及到的跳跃像素数N(动态N值和静态N值)选取的一般原则和方法。算法针对相关峰阳面的情况,为防止跳过相关峰峰值点,模板根据相关峰面所呈现出的特性,实时动态调整N值大小进行精细跳跃搜索,而针对相关峰阴面此时模板已经划过相关峰峰值点的情况,模板根据所给出的固定N值进行跳跃搜索。从而使模板搜索具有粗中有细的人眼搜索策略,集中搜索相关峰区域,极大地减少了不必要的冗余运算。通过大量的仿真实验结果表明,在保证匹配概率相近的前提条件下,本算法较未加速的互相关算法,可以将匹配时间减少至10倍以上;而且在基准图大小固定时,随着实时图尺寸的增大,算法消耗匹配时间少的优势会越明显,甚至优于二层金字塔分解加速方法。

禁忌搜索算法在图像匹配中的应用研究

搜索策略是图像匹配研究的主要问题之一,对匹配算法的执行速度和最终的匹配精度都有很大的影响。该文将禁忌搜索算法的思想用于图像匹配的搜索过程,并进行了改进,构造了永久禁忌和暂时禁忌两种禁忌表,每次搜索都将候选解中的点分别放入不同的禁忌表中,再利用基于灰度的匹配方法,以归一化积相关为相似性度量准则,克服了传统的归一化积相关图像匹配算法耗时过长的缺点,可以在不失匹配精度的条件下,大大减少匹配所用的时间,实现了准确而快速的图像匹配。

归一化积相关Brisk图像配准算法

首先应用归一化积的相关系数进行图像块的匹配,对匹配成功的图像运用AGAST算法提取特征点,再将提取的特征点应用Brisk描述子进行描述,最后应用汉明距离对Brisk描述子进行匹配。

一种提高景像匹配算法抗灰度畸变能力的方法

为了有效消除巡航导弹景像匹配制导中制导图灰度畸变对匹配精度的影响 ,在定性分析制导图灰度畸变数学误差模型的基础上 ,给出了图像灰度最小化的定义及实现方法。通过对制导图的灰度最小化预处理 ,提高了匹配算法的抗灰度畸变能力。结合经典的灰度归一化积相关景像匹配算法 ,分析并验证了这一处理方法的可行性及有效性。

基于多线程的巡航导弹景象匹配技术研究

常规的图像匹配方法数据量大、耗时较长,极大的影响了景象匹配的速度。为了改进景象匹配的速度,通过对景象匹配和多线程技术的研究,利用多线程并行性、快速性的特点,提出一种基于多线程技术的匹配定位方法。采用多线程技术对基准图和实时图像进行实时匹配。经实验证明,多线程对于快速读图和实时匹配有很明显的效果。能够更好的满足导弹景象匹配实时性的要求。