基于CCRE和PV插值的多模遥感图像自动配准技术研究

提出了一种基于交叉累积剩余熵(CCRE)进行多传感器图像配准的方法。在这类图像的配准中,不同类型的噪声以及失真对配准效果的影响是未知的,研究和评估了CCRE在卫星图像配准中应用的可行性。通过仿真和分析表明,采用CCRE作为相似性度量准则能够得到更好的配准效果。采用了一种新的优化方法,采用PV插值来计算相似性度量准则的梯度。在以前的应用中PV插值只应用在两幅图像的联合直方图的重建中。将PV插值应用到相似性度量准则的梯度中,从而可以直接基于PV插值应用优化过程。仿真表明这种采用CCRE作为相似性衡量标准,并且在优化过程中采用PV插值的方法能够获得比其他方法更好的配准效果。

以交叉累积剩余熵为准则的星载激光测高仪大光斑波形数据与地形匹配法

提出了一种基于交叉累积剩余熵的星载激光测高仪大光斑波形数据与地形匹配方法。根据星载激光测高仪大光斑回波波形信号包含地形结构信息的特性,将激光回波波形数据和数字表面模型(DSM)投影到统计特征空间,建立数据的统计特征向量,消除数据间维度差异,以交叉累积剩余熵为相似性测度匹配波形数据与地形的统计特征。试验结果表明,本方法能够较好地实现激光回波波形数据与地形的匹配,匹配精度达到一个像素以内。

SAR与全色图像快速配准算法研究

针对SAR和全色图像配准算法中,数据计算量大、配准时间长的问题,在Powell算法的基础上,提出一种并行优化方法,加快配准速度.引入交叉累积分布熵作为图像匹配测度的基础上,利用生存函数代替密度函数,统计大于某一灰度值的所有直方图信息,保持局部区域灰度信息的连续性,有效改善由噪声和计算误差引起的配准精度的损失.Powell算法可以将求解最优CCRE多参数极值的问题简化为一维极值问题,减少配准过程中迭代的次数,缩短配准时间.为了更快地完成配准,将串行配准算法中大量数据无关的计算部分,分配给多个线程执行,使大块的数据计算处理并行化,从而加快处理速度.实验表明该方法有较好的加速效果.

基于交叉累计剩余熵的图像配准中插值方法的改进

交叉累计剩余熵(CCRE)比传统互信息在配准强噪声图像时更具优势,但采用部分体积(PV)插值的CCRE在网格点容易产生局部极值,不利于变换参数的优化。针对该问题,研究基于3阶B样条函数的PV插值(BPV)、哈宁窗sinc函数的PV插值(HPV)和Blackman-Harris窗sinc函数的PV插值(BHPV)方法在CCRE中的应用,提出一种新的插值方法。该方法采用灵活的邻域中心,将插值点对联合直方图贡献的权重分散到临近的9个点上,并使用高斯函数作为PV插值的核函数,避免权重突变。实验结果表明,与BPV,HPV和BHPV插值方法相比,该方法对噪声图像的配准率较高,配准速度较快,更适合应用于CCRE的计算。

基于交叉累计剩余熵的多谱磁共振图像配准

针对传统互信息(MI)图像配准容易产生局部极值的问题,提出一种基于交叉累计剩余熵(CCRE)的多谱磁共振图像配准方法。首先,将参考和浮动图像压缩至5位和7位灰度级;然后,采用哈宁窗Sinc插值计算5位灰度图像的CCRE,并用Brent算法搜索CCRE得到预配准的变换参数;最后,从该变换参数出发,采用部分体积(PV)插值计算7位灰度图像的CCRE,用Powell算法进行优化,得到最终的变换参数。实验结果表明,该方法的鲁棒性相比直接采用PV插值的CCRE配准得到提高;配准时间比直接采用哈宁窗Sinc插值的CCRE配准节省了90%左右,且配准精度有所提高。该方法兼顾了鲁棒性、效率和精度,适合用于多谱图像配准。

基于交叉累积剩余熵和NSCT的多模式遥感图像配准

图像配准是图像变化检测、融合、拼接等技术的基础,在遥感图像处理领域具有广泛的应用。利用非抽样Contourlet变换(NSCT)在图像分解上的灵活性,交叉累积剩余熵(CCRE)对遥感图像进行配准的有效性,提出一种基于CCRE和NSCT的多模式遥感图像配准算法。首先对参考图像和待配准图像分别进行NSCT分解得到低频图像,然后采用CCRE作为相似性测度,利用牛顿法获得最优仿射变换模型的参数对图像进行配准。实验结果表明,本文方法能够较快的搜索到全局最优解,配准精度高,是一种有效的配准算法。