插值和相位相关的图像亚像素配准方法

首先利用线性整数插值和降采样图像傅里叶变换原理,证明了文中方法的正确性;然后给出了亚像素配准过程,并对误差进行理论分析;最后通过多光谱图像和人工图像的配准对该方法进行实验验证.实验结果表明:文中方法具有亚像素级的配准精度.

光谱仪图像的亚像素配准

针对超光谱成像遥感存在的光谱仪图像间失配变形,影响地物目标光谱信息纯度的问题,提出了一种结合超光谱图像特点的亚像素配准方法来校正图像间的失配变形。首先,对待配准的可见光近红外(VNIR)和短波红外(SWIR)光谱仪图像分别进行波段选择和主成分变换,将变换后的第一主分量图像作为待配准图像。然后,将待配准图像均匀划分为具有一定重叠率的图像块,利用相位相关方法估计对应图像块的亚像素平移参数,通过相位相关系数剔除错误的平移参数估计生成图像的光流场。最后,通过光流场来实现光谱仪图像的配准。实验结果显示,该方法配准精度优于0.1pixel,满足超光谱图像后续处理对配准精度的要求。

一种利用Fourier-Mellin变换和曲线拟合的遥感图像亚像素配准方法

直接使用傅里叶梅林变换计算出的图像间旋转参数的精度不高,以此旋转参数对图像进行纠正后再使用相位相关的扩展方法计算出的图像间的平移参数精度也不高.针对这种情况,提出一种改进的角度检测方法.传统的方法是先对图像进行傅里叶变换,然后进行极坐标变换,再使用相位相关得到相关谱,通过相关谱的峰值位置确定图像间的旋转角度,最后对图像做角度纠正并计算平移参数.而本文对相关谱峰值所在区域进行拟合,使用拟合后的峰值位置替代原来的峰值位置确定图像间的旋转角度.由于拟合后的峰值位置的精度高于拟合前,估计角度的精度会更高,使用此角度做旋转纠正能够提高图像之间的相关性,进而也提高平移参数的精度.实验证明:与Fourier-Mellin变换的通常做法相比,此方法显著提高了配准的精度,平均角度精度提高0.187°,水平方向上平均平移精度提高0.339 pixel,垂直方向上平均平移精度提高0.296 pixel.

考虑亚像素配准误差的超分辨率图像复原

超分辨率图像复原作为第二代图像复原方向,已成为目前国际图像复原界的一个研究热点.一般来说,超分辨率图像复原是一个病态问题,可以结合图像的先验信息,使其成为良态的,这需要有效的规整化算法.但是,规整化参数的选择多数情况是通过经验确定的,且现有的一些计算规整化参数的方法又过于繁琐.本文讨论了亚像素配准误差引入的情况下噪声的统计模型,利用Miller规整的思想给出了简易可行的规整化参数计算方法.这种规整化参数计算方法能够自适应地根据配准误差和观测噪声局部调整由于配准误差导致的失真.仿真结果表明得到的规整化参数能使规整化算法有效收敛.

一种空域和频域相结合的遥感图像亚像素配准方法

扩展相位相关配准方法只适用于图像间相对运动小于图像尺寸的50%甚至30%的情况,其配准精度随着图像间运动增大而降低且易受边缘效应和混叠效应的影响.针对这种情况,本文做了如下改进:在使用相位相关法之前使用空间域方法粗配准,根据粗配准结果提取重叠区域形成两幅新图像,再对两幅新图像使用扩展相位相关进行精配准,解决了原方法只适用于图像间相对运动较小且精度随相对运动增大而降低的问题;为减弱边缘效应对配准精度的影响,通过实验评价了不同加窗方法,并给与了最优的建议;为减弱混叠效应对配准精度的影响,通过实验讨论了理想低通滤镜的截止频率的取值方法.实验证明这种方法不仅拓展了相位相关的使用范围而且在很大程度上提高了配准的精度.

基于亚像素配准的神经网络非均匀性校正

红外焦平面存在严重影响成像质量的非均匀性,本文使用基于亚像素配准算法和动量项BP神经网络的非均匀性校正算法进行校正。对短波红外相机成像过程中,由于相机视轴与成像目标位置的相对偏移(由相机安装平台晃动所致),使用基于矩阵乘法的亚像素配准算法进行配准;为了加速算法收敛,采用两点法来对校正系数进行初始化;为了改善BP神经网络容易陷入局部最优值,采用增加动量项的方法来改善校正效果。通过仿真实验可以看出提出的算法消除了传统神经网络校正方法存在的鬼影和边缘模糊等问题,获得了良好的校正效果,同时提高了算法的收敛速度。为短波红外图像数据后期处理提供了良好的基础。

基于支持向量机的图像亚像素配准及超分辨率重建

超分辨率重建是根据场景的一组低分辨率图像重建其高分辨率图像。重建算法中,低分辨图像之间的亚像素配准是很重要的一部分。提出了一种基于支持向量机的亚像素配准方法,将低分辨图像之间的相对旋转平移参数看成支持向量机的目标集,通过支持向量回归建立图像特征与目标集之间的映射关系,从而计算图像间的相对运动参数。实验表明,与现有算法相比,所提出的算法具有较高的精度。

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。

基于小波分析的亚像素配准算法

在像素级配准的基础上,通过对多项式细分算法的改进,提出了一种基于小波分析的亚像素配准算法,并对配准算法的精度进行了分析研究。仿真结果表明,该算法效果良好,达到亚像素级精度。

遥感图像的亚像素配准技术研究

高分辨遥感技术在军民领域应用广泛,图像配准技术是高分辨遥感图像的预处理技术。实际的机载和星载遥感成像仪,由于自身成像原理和成像仪平台抖动原因,出现了遥感图像亚像素偏移误差。对亚像素图像配准技术进行系统研究,对高精度亚像素配准算法进行研究分析,并对其算法进行仿真、处理,对仿真的结果进行系统分析,通过误差分析提出配准误差修正算法,修正算法对亚像素配准进行了很好的改进,达到遥感图像预处理的目的。

基于数字图像处理的浮选泡沫速度特征提取及分析

以浮选泡沫图像序列为对象,研究浮选泡沫图像序列速度特征提取方法,分析泡沫速度特征与浮选性能间的关系。提出一种抗尺度快速变化和具有旋转不变性的模板匹配算法,利用宏块跟踪技术对浮选泡沫图像序列的泡沫速度特征进行估计,得出像素级的泡沫运动速度参量。然后,采用二维拉格朗日曲面插值方法提取亚像素位移,得出精确的亚像素级位移参量。结果表明:在浮选过程中,减少浮选泡沫运动速度的紊乱程度能减小已粘附在泡沫上的矿物粒子的脱附率,进而提高浮选精矿品位,降低尾矿中有用矿物含量。

气动光学效应像素偏移图像校正方法研究

针对气动光学效应引起的图像像素偏移问题,提出了一种基于特征点配准的校正方法,并建立了像素偏移的数学模型。由于高速流场引起的像素偏移具有很强的随机性和非线性等特点,该方法在根据序列多帧图像的像素点偏移变化的统计规律获取原图像的像素点初始位置的基础上,采取二阶非线性函数模型来拟合畸变图像的像素偏移量,从而实现对各帧畸变图像的像素偏移校正。在微机上进行了仿真校正实验,结果表明该方法有效。

基于特征点配准的气动光学图像校正方法研究

针对气动光学效应图像校正问题,提出了一种基于特征点配准的像素偏移盲目校正方法。由于高速流场引起的像素偏移具有很强的随机性和非线性等特点,采取二阶函数非线性模型来拟合畸变图像的像素偏移量,同时根据序列多帧图像的像素点偏移变化统计规律获取原图像的像素点初始位置,从而实现对各帧畸变图像进行像素偏移校正。仿真实验结果表明了方法的有效性。

激光散斑技术中的图像细分方法

通过计算两幅数字散斑图像降采样后的频谱,得到由一系列筛选脉冲构成的两幅图像交叉能量谱。在对其交叉能量谱进行逆傅里叶变换后,利用亚像素图像配准技术实现对图像的细分。通过分析图像细分过程中所引入的配准误差,得到误差修正模型,使散斑图像相关精度进一步提高。在激光散斑试验图像处理中,利用相关理论和误差修正模型,使激光散斑图配准的精度得到提高。

解析搜索偏移量的InSAR图像精配准方法

基于插值的干涉合成孔径雷达(interferometric synthetic aperture radar,InSAR)图像配准方法能够达到亚像素精度,但配准精度取决于插值单元尺度,且计算量会随精度要求提高大幅增加。提出了一种将图像配准过程转化为连续函数优化问题的精配准方法。首先,该方法通过整合插值和互相关函数搜索过程构造了一个解析代价函数,在连续域内搜索的偏移量精度不依赖于插值单元,提高了配准精度;然后利用该代价函数对于偏移量参数的梯度信息,采用拟牛顿法来优化代价函数,快速收敛并得到与最优值对应的亚像素偏移量,具有较低的运算量。实验结果表明该方法与传统方法相比有更高的配准精度,且在计算复杂度方面有较大改善。

一种快速的InSAR图像精配准方法

针对传统的配准方法通过对图像过采样插值来实现亚像素精度配准,但是搜索精度受限于插值单元尺寸,且计算量会随精度要求的提高而大幅增加的问题,提出了一种快速解析搜索亚像素偏移量的图像精配准方法.首先,该方法以干涉频谱信噪比为匹配测度,通过整合过采样插值和匹配测度搜索过程,将亚像素偏移量搜索过程转化为连续函数优化问题,实现了对亚像素偏移量的解析搜索,提高了配准精度;然后,采用双迭代算法对代价函数进行优化,能够快速准确地获得代价函数最大值对应的偏移量.实验结果表明,该方法不仅具有较高的配准精度,且在计算复杂度方面也有较大改善.

改进型纯相位相关亚像素级安瓿药液图像配准研究

提出了一种基于改进的纯相位相关亚像素级安瓿药液图像配准算法,有效解决了安瓿药液可见异物视觉检测系统中,由于机械零部件加工装配精度、受力偏载等因素引起的平台振动以及跟踪摆臂与图像传感器的不同步,使获取的安瓿药液序列图像出现不同程度随机方向上的偏移造成的图像处理算法难度大的难题,大幅降低了运算量.实验数据表明,文中方法在保持同等配准精度和误差的情况下,执行时间由最高的9.1843 s减少到0.1331 s,提高了图像配准的实时性,为后续可见异物的精确提取奠定了坚实的基础.

一种改进的病理显微图像亚像素快速配准方法

针对病理显微图像的快速高精度配准的应用需求,提出了一种改进的亚像素快速配准方法。通过采用对数差值函数对显微图像重叠区域进行信息量评估,由H型对数差值模板配准获取两幅图像像素级的粗定位和有效子图,继而在两幅子图上采用局部上采样相位相关法来获取亚像素级别的配准估计值;该方法利用H型对数差值模板简洁、配准速度快的优点规避了相位相关法计算量随着图像尺寸增大而急剧增长的缺陷,并能够对显微图像进行信息量评估以避免空白图像造成的误配;经实验表明,改进的显微图像配准方法配准精度可达0.01像素,速度为相位相关法的3.7倍(图像大小为2448×2048),更适合应用于病理显微图像的快速高精度配准。

基于控制核回归的多帧图像超分辨率重建

针对多帧图像超分辨率重建问题,本文提出了一种基于控制核回归的重建方法.该方法先对低分辨率图像序列进行亚像素配准,再利用控制核回归进行非均匀插值得到高分辨率图像的初始估计,然后通过迭代控制核回归进行进一步的鲁棒估计,最后经过全变差正则化图像复原得到高分辨率重建图像.本文针对模拟图像序列及真实视频图像序列进行了对比实验,结果表明本文方法不但可以较好地保持图像中的细节信息,而且有较好的去噪能力,能够有效地提高图像重建质量.

基于自然语义的抗雷达干扰制导匹配技术研究

研究基于图像的精确导弹制导问题,在发生雷达干扰的情况下,采集的SAR图像因为受到干扰,其输出功率图像中不同区域功率值的绝对大小及它们之间的相对关系被破坏,造成待匹配特征发生较大程度突变;传统的基于图像的制导匹配技术多是基于两种图像间的特征一致性进行对比完成匹配,一旦这种突变造成特征不一致性过大,就会形成漏匹配,造成匹配结果不准;提出了一种基于自然语义特征转换的制导图像匹配算法,把提取到的制导区域特征的多个标准量通过自然语义模型,转换成固定的自然语义时域差异特征,运用更为客观的特征语义系数衡量制导区域特征,完成制导特征的精确匹配;实验证明,利用这种算法提高了制导匹配的准确率。