相关系数与最小二乘影像匹配算法的研究

相关系数法和最小二乘算法是进行影像匹配的两种常用方法,文章以核线影像为影像匹配的数据源,采用以上两种算法进行影像匹配的实验,对两种影像匹配算法的计算速度、算法的优势、缺陷及改进方案、匹配结果的精度等方便进行了讨论。

基于相关系数法分区影像匹配的研究

基于相关系数的灰度匹配是以相关系数作为相似性测度的灰度匹配。相关系数匹配是众多匹配方法中最简单,速度最快也是最成熟的方法。本文介绍了相关系数影像匹配方法的原理、算法的设计与实现,利用核线影像对作为数据源,进行了影像匹配试验,提出了简单易行的分区匹配方法,并进行了比较分析,得出了有益的结论。

基于气候适宜度指数不同权重系数确定方法的茎瘤芥产量预报准确率比较

利用绝对值法、归一化法、相关系数法确定各旬气象条件对茎瘤芥产量影响的权重系数,从而得到不同权重系数确定方法的气候适宜度指数,基于气候适宜度指数与气象影响指数,建立茎瘤芥产量动态预报模型。结果表明,绝对值法与归一化法作为茎瘤芥气候适宜度指数权重系数确定方法,在实际应用中存在一定局限,相关系数法权重系数计算得到的气候适宜度指数能够更好地反映茎瘤芥产量受气象条件影响的变化情况。相关系数法作为气候适宜度指数权重系数确定方法的产量预报模型,在各起报时间模型均通过方程有效性检验,回代检验结果显示,不同起报时间的产量预报准确率平均值为92.0%,归一化均方根误差平均值为0.195,丰歉趋势准确率平均值为70.3%。外推检验显示,相关系数法作为气候适宜度指数权重系数确定方法的产量预报模型,除个别起报日期,其产量预报准确率均表现为90.0%以上的较高水平。丰歉趋势准确率总体较好。说明在利用气候适宜度指数进行产量预报时,相关系数法是一种适用性和准确性较高的权重系数确定方法。

改进的归一互相关法的灰度图像模板匹配方法

在灰度图像的模板匹配方法中,归一化互相关(NC)法具有很高的准确性和适应性,以及抗干扰能力强,受噪声的影响小和不存在伪匹配等特点,同时对图像灰度值的线性变换具有"免疫性"。但NC方法计算时间长、计算数据量相对较大,所以实时性较差。提出通过改进搜索方法以提高归一化互相关(NC)法的运算速度。实验仿真结果证明了改进的归一化互相关(NC)法比传统的NC方法具有精度高、速度快的特点,有一定的适用价值。

基于新型主成分加权平均归一化法优选水下重力匹配导航适配区

本文开展了水下潜器重力匹配导航的匹配区适配性评价研究.第一,本文综合考虑了重力异常标准差、坡度标准差、粗糙度、重力异常差异熵、分形维数等重力场主要特征参数,联合主成分分析准则和加权平均原理,提出了新型主成分加权平均归一化法;第二,基于新型主成分加权平均归一化法,计算可评价重力异常基准图各区域匹配效果的总体特征参数指标,依据总体特征参数指标进行优良适配区、一般适配区和非适配区划分;第三,在相同条件下,在划分的优良适配区、一般适配区和非适配区内,分别进行重力匹配数值模拟验证比较,结果表明,优良适配区的重力匹配效果显著,匹配概率约为98%,匹配稳定性高,位置误差小于1个重力异常基准图格网.

基于绝对值差的归一化波形匹配混合算法

基于归一化的波形匹配算法运用十分广泛,但缺点是运算量大。为此提出一种基于绝对值差的归一化混合算法。该算法先将原始波形分解成三层,在每一层分别采用改良的绝对值差法、改良的序列相似性法、归一化互相关法进行匹配,最终实现精确匹配。实验表明,这种混合算法比归一化互相关法在波形匹配速度上有了大幅度的提高。

结合小波金字塔的快速NCC图像匹配算法

针对传统的归一化互相关算法(NCC)计算量庞大、运算速度慢、正确率较低等问题,本文提出一种基于小波金字塔搜索策略的快速NCC图像匹配算法。该算法在归一化互相关算法的基础上,采用和表法分别计算图像均值、图像方差和图像间的互相关来降低运算的复杂度,减少算法的计算量;同时在选择特征点匹配搜索策略时,构造图像小波金字塔结构,利用分层匹配来提高图像匹配的效率。与其他算法进行对比,结果表明该算法获得的匹配点连线效果更好,所用的时间也量化,证明该算法不仅能提高匹配速度,还能改善匹配精度。

成像光谱仪图像条带噪声去除的改进矩匹配方法

条带噪声是影响线阵CCD成像质量的一个重要因子。特别是对于CCD质量要求较高的高光谱成像仪 ,往往由于硬件质量造成了许多通道中条带噪声的出现。分析了条带噪声形成的主要原因 ,比较了几种常用条带噪声去除方法及其局限性。在此基础上指出 ,标准的矩匹配方法改变了图像在成像行或列方向的均值分布 ,造成了一定的灰度畸变。这种情况对于在地物非均匀分布状况下成像的小幅图像尤其明显。着重提出和讨论了利用均值补偿法、傅里叶变换法、相关系数法结合矩匹配方法来近似恢复由入射辐射强度产生的均值分布 ,从而达到保持图像质量并有效去除条带噪声的目的。并对条带噪声去除前后图像质量做了定性定量的比较、评价。

一种综合利用像方和物方信息的多影像匹配方法

提出一种综合利用像方和物方信息的多影像匹配方法。首先对各原始影像采用3×3像元平均法生成4层金字塔影像,并在最高层金字塔影像中计算各搜索影像与基准影像的初始视差;然后从第3层金字塔影像开始进行基准影像与各搜索影像的匹配,并对各立体像对的匹配结果进行物方融合,剔除部分误匹配点,获得较精确的物方空间信息,以用于下一层金字塔影像的匹配。此过程融入带几何约束条件的相关系数法匹配和整体松弛法匹配策略;最后通过对某地区一组大重叠度数码航空影像的匹配试验,证实该方法的有效性。通过检测所生成的DSM精度,表明相对于传统的双片影像匹配方法,多影像的匹配可以有效剔除误匹配点并显著提高影像匹配的成功率。

农业气象产量预报方法中权重系数的确定

基于气候适宜度指数的作物产量预报中,各旬气候适宜度加权集成构成了气候适宜度指数,权重系数的确定对预报的准确性至关重要.本文以山东省冬小麦为例,分别采用绝对值法、归一化法和相关系数法确定各旬产量预报的权重系数,分析不同权重系数确定方法得到的气候适宜度指数之间的相关性及气候适宜度指数与农业气象产量的相关性,并利用相对较优的方法进行冬小麦产量动态预报.结果表明:与绝对值法和归一化法相比,采用相关系数法确定的权重系数计算的气候适宜度指数与气象产量的相关系数多数均通过了P<0.01水平的显著性检验,可较全面的反映冬小麦生长发育随气候条件的变化关系.建立的冬小麦产量动态预报模型历史回代检验的准确率基本均为94.5%以上,标准化均方根误差n-RMSE均小于7.0%,表明建立的模型模拟性能较好.对2010—2011年山东省冬小麦产量的外推预报表明,预报平均准确率为93.0%以上,多数预报准确率为96.0%以上,可满足冬小麦产量预报的业务需求.

一种遥感数字图像匹配的合成算法

分析了传统的基于灰度和基于特征的匹配算法,提出了一种基于边缘特征和相关系数的新匹配算法.该算法首先对潜在匹配图像和模板图像利用高斯拉普拉斯(LOG)算子和梯度算子提取影像的边缘,然后提取二值化图像,最后再利用相关系数法对二值化后的边缘影像进行匹配运算,得到正确的匹配结果.该算法融合了传统算法的优点.利用该算法对上海的SPOT 5 m分辨率不同波段的卫星影像进行了匹配试验,获取了比较好的匹配效果.

一种改进的Harris特征点匹配算法

针对Harris特征点匹配的精度低和效率不高的问题,提出了基于Harris特征点匹配的改进算法.首先对Harris特征点的提取方法进行了改进,减少了伪特征点的提取.然后利用改进的双向最大归一化相关系数匹配的方法提取初始特征点对,最后用改进的随机采样一致法来剔除伪特征点对,实现特征点对的精确匹配.实验结果表明,该算法不仅提高了特征点匹配的精度,而且极大地提高了特征点匹配的效率.

基于多极值网格搜索法的快速影像匹配技术研究

采用基于网格搜索法的相关系数匹配方法,其中网格搜索法减少了匹配搜索数据,而相关系数匹配则用于获得子像素匹配精度,二者结合可形成一种快速的匹配方法。实验结果表明,与传统方法相比,该方法具有明显的性能优势。

基于快速傅里叶变换的心电模板匹配算法设计

目的:研究心律失常患者的心电信号特征,设计一种能够准确识别正常与异常信号的心电模板匹配算法,以辅助医师诊断心血管疾病。方法:利用快速傅里叶变换计算待测心电与正常模板之间的归一化相关系数,当系数大于某一预设阈值时,判断信号正常;否则提示可能存在异常,建议患者做进一步检查。结果:利用MIT-BIH数据库的心律失常数据进行算法仿真,以正常心拍作模板信号,对10例待测异常心拍进行检测,其中3例心室融合心跳被误判为正常,其余均能正确检测;对12组正常信号进行检测,肢体Ⅱ导联采集的信号全部判断正确,胸导联V1有3例被误判。结论:该算法对肢体Ⅱ导联信号具有较好的适用性,且对室性早搏的检出率较高。

融入视觉注意机制的模板匹配算法

为了提高图像模板匹配算法的主动性、实时性,借鉴人类的生理学,提出一种融入视觉注意机制的模板匹配算法.该算法在基于视觉注意机制的基础上提取亮度、颜色、方向等视觉特征,并采用抑制机制和WTA机制得到注意焦点,生成显著特征图,经过图像坐标变换得到目标图像,根据归一化相关交叉法计算模板与目标图像的相似性,实现图像匹配.实验结果表明,该算法使图像能更加主动、实时地匹配,能够更好地符合人类的视觉注意机制.

基于气候适宜度指数预报玉米产量时旬权重系数的确定方法

利用吉林省1980-2016年春玉米作物资料、50个气象站的逐日气象资料,构建春玉米生长季各旬的气候适宜度模型。分别采用绝对值法、归一化法和相关系数法确定各旬气候适宜度权重系数,进而计算4月上旬-预报日前一旬的气候适宜度指数,分析不同方法得到的气候适宜度指数与春玉米产量气象影响指数的相关性,并进行回归分析,建立产量动态预报模型,对吉林省春玉米单产进行预报。结果表明:三种方法研究的权重系数之间存在一定差异,但总体上随生育期的变化趋势基本一致。利用1981-2012年资料回归分析建立的产量丰歉预报模型多数通过0.05水平的有效性检验,各预报模型历史拟合平均准确率均在85.0%以上,归一化均方根误差NRMSE均小于17.0%,丰歉趋势预报准确率普遍在60.0%~80.0%,三种方法差异不明显。利用模型对2013-2016年春玉米单产进行外推预报,各预报时间准确率存在波动,但绝对值法、归一化法和相关系数法所有预报时间的平均准确率分别为93.5%、90.8%、87.2%,预报结果准确率的标准差分别为32.6、69.4、116.1。且绝对值法各预报时间平均准确率均在85.0%以上。可见绝对值法预报结果的准确率和稳定性均较高,可以满足业务服务需要。

基于多模板匹配的室性心动过速与室上性心动过速自动识别算法

目的:根据阵发性室上性心动过速(室上速)与室性心动过速(室速)不同的信号特征,提出一种基于特征提取和多模板匹配的室上速与室速的心电识别算法。方法:首先建立室上速和室速模板数据库,对心电信号进行去噪处理并提取R波峰值点,构造以R波峰值点为中心的心电模板和R-R间期模式的心电模板;再提取待测信号的特征值,利用可变宽度模板匹配技术,与数据库中的模板进行归一化相关系数匹配,根据匹配结果判断待测信号的病理类型。结果:以MITBIH心律失常数据库的心电数据为测试信号,利用Matlab平台对算法进行仿真测试,结果显示在20例待测心电信号中,有2例信号判断错误,其中1例室速被误判为室上速,1例室上速判断无果,检测正确率达90%。结论:该算法对室速、室上速的识别率较高,可用于辅助诊断室速和室上速疾病。

图像匹配算法研究

文本讨论了常用图像匹配算法,在介绍了序贯相似性检测法、不变矩法及去均值归一化相关法的基础上,提出了一种以去均值归一化相关法为主的改进匹配算法,该改进算法不但在处理旋转目标的匹配时具有较高的精度,而且通过改进其搜索策略,使改进算法具有了算法速度快、误匹配率低的优点。

多时相Landsat遥感影像相对辐射归一化方法的性能比较

多时相遥感影像的辐射归一化操作是进行土地覆盖变化检测和图像拼接之前不可缺少的步骤,本研究基于2013年7月10日和2016年3月28日覆盖南京的Landsat 8 OLI数据,以2016年影像作为参考影像,采用基于分布的直方图匹配法和顺序转换法,与基于像元的多元变化检测法和随机森林法对影像实施相对辐射归一化操作。采用信息熵、边缘强度、空间频率、峰值信噪比、交互信息量5个客观评价指标对不同相对辐射归一化方法的性能进行了评价。结果表明:4种归一化方法处理后通过目视能看出影像空间信息保留很完整,没有破坏地物的光谱特征,再结合5个评价分析比较得出顺序转化法的归一化效果最优。研究结论可为多时相遥感影像的协同利用提供参考。

光电跟踪系统高精度模板匹配跟踪算法

为实现在光电跟踪系统条件下的高精度测量并且满足复杂环境下高精度目标匹配,本文选用去均值归一化互相关匹配算法。为提高匹配速度以及跟踪实时性,利用和表法计算公式中图像求和、平方和图像匹配互相关来简化计算复杂度;采用小波分层金字塔法作为搜索策略,并将模板质心作为参考点进行十字形搜索,引入终止阈值减少误匹配点进一步提高搜索速度。为验证该算法的有效性,实验中将光电跟踪系统放置在二维转台上,调整转台利用该算法跟踪目标靶板。实验结果表明,目标脱靶量控制在3个像素以内,该算法在光电跟踪系统上可实现高精度稳定跟踪。