基于先验估计和相关相位的实时超声弹性成像

基于互相关技术的经典超声弹性成像算法,采用启发式穷举搜索和插值法来提高成像速度和位移估计精度,但实时性和估计精度有限。本研究提出一种新算法,在运动追踪阶段使用先验估计加速追踪收敛速度,然后使用复互相关函数的相位进行亚采样点级精度位移估计,避免了启发式穷举搜索以及插值法所带来的较大计算代价。仿真和体模实验表明,新算法与经典的互相关形变估计算法相比,不仅成像速度大大提高,而且形变估计精度也有显著改善。以仿真的1%应变为例,抛物线插值法生成的弹性图像SNRe为4.8,而新算法生成的弹性图SNRe为11.3。结果证明提出的新算法是一种正确可行的高精度实时超声弹性成像方法。

基于相位相关法改进的ORB图像匹配算法

为了提高图像平移后ORB特征点匹配的准确率,提出了一种基于相位相关法改进的ORB图像匹配算法。该算法首先采用相位相关法求取左右两幅图像间的像素偏移量,以确定图像的重合部分;其次,提取图像FAST特征点并计算BRIEF描述子;接着,对要匹配的点增加窗口约束,以缩小匹配范围;然后,采用快速近似最近邻(FLANN)特征点匹配算法完成图像重合部分特征点的匹配;最后,将匹配错误的特征点采用随机采样一致性(RANSAC)算法进行删除。经实验验证,该算法将ORB特征点匹配的精确度有效的地89.7%提升至93.1%。

利用环境噪声自相关研究唐海—商都台阵测线下方的莫霍面深度

基于唐海—商都宽频带地震台阵2006—2009年连续三年的波形记录,利用环境噪声相位自相关函数对台阵下方的莫霍面反射P波进行分析。通过对同一个台站多个时间段的自相关结果进行分组、采用两步叠加处理增加信号强度:(1)在组内进行线性叠加,对组间的叠加结果进行相位加权叠加;(2)基于华北地区的背景速度结构信息,在地壳平均速度5%不确定性的时窗内,根据自相关函数包络线的二阶导数最大值确定P波的莫霍面反射时间,经时间-深度转化,获得台阵下方的莫霍面深度。结果显示,莫霍面从东南向西北总体由浅变深,中间有小幅度的起伏。噪声自相关方法确定的莫霍面平均深度相较于参考的接收函数结果的偏差为0.8 km,相应的双程走时偏差约为0.3 s。以月份叠加的自相关函数结果显示,PmP信号的噪声源具有显著的季节性变化。自相关函数的波形特征显示华北地区的地壳-地幔转换带的速度梯度模式不同。

用零相关相位板匀滑散斑的理论研究

对零相关相位板匀滑散斑的特性进行了理论分析和数值计算 ,结果表明尽管零相关相位板是针对入射场为平面波而设计的 ,但在入射场的振幅和相位有一定起伏的情况下 ,其远场光斑的散斑对比度明显低于采用随机相位板的情形。因而 ,用零相关相位板匀滑散斑是一种更为有效的方法。

基于互相关序列和BP网络的声源定位算法

在基于麦克风阵列的声源定位算法中,一种常用算法的基本思路是通过麦克风接收到信号的相关序列来计算信号之间的时延,进而再根据阵列的结构确定声源的位置。在分析传统的声源定位算法基础上,针对双五元十字阵模型,介绍传统的基于广义互相关相位变换加权(generalized cross correlation-phase transform,GCC-PHAT)时延估计的定位算法,并给出基于GCC-PHAT时延估计和反向传播(back propagation,BP)神经网络的定位算法、基于抛物线互相关时延估计和BP网络的定位算法,进而通过分析影响时延估计的主要因素,提出了基于互相关序列和BP网络的新定位算法,该算法将GCC-PHAT互相关序列最大值点的位置、最大值点及其左右各一点的相关值作为BP网络的输入,通过对BP网络进行训练来实现声源的三维定位。仿真实验表明:与传统的基于GCC-PHAT时延估计的定位算法相比,所提出的各个算法均具有较好的定位效果,后者均比前者的定位精度更高,而且提出的基于互相关序列和BP网络的新定位算法在低信噪比和高混响的条件下,也具有较好的定位效果。

基于相位相关和差分相乘的动态背景下运动目标检测

本文提出一种基于相位相关和差分相乘的动态背景下运动目标检测方法。首先用相位相关算法配准由于摄像机运动导致的图像背景旋转、缩放和平移量,然后用连续四帧图像差分相乘的方法分割出运动目标的轮廓,最后用形态学图像处理方法填补运动目标中的小空洞,并滤除残留的孤立噪声点。经过对多个视频序列的试验验证,结果表明该方法具有良好的性能,它对于各种因素的影响,如光照变化、背景中树叶晃动等局部微小变化、背景配准误差等,都有很强的适应能力。

一种基于相位相关法及数学形态学方法的眼底血管图像自动拼接方法

眼底图像的快速自动拼接是眼底血管图像定量分析的必要前提。首先运用数学形态学的‘开’运算从原始图像中分离出灰度分布高度不均的背景图像。经图像增强，采用相位相关法求出图像间的平移量。结果表明：本文方法具有错配率低、速度快。

相位相关法实现图像拼接的仿真与优化

相位相关算法是目前应用最广泛的图像匹配算法之一,基于频域分析快速实现包含平移、旋转、缩放关系的图像之间的自动拼接。对该算法作了全面细致的仿真实验,总结了纯平移图像匹配的各方面特性,提出对旋转图像按照一定规则进行极坐标变换,使旋转放缩量具备平移特性,降低了噪音影响,大大提高了算法的可行性。

基于扩展相位相关方法的滑动指纹序列拼接

针对由滑动指纹采集仪获取的指纹图像序列的特点,提出了一种具有较高精确度的滑动指纹序列拼接算法.该算法利用扩展相位相关方法来估测相邻两帧指纹图像之间的平移量,并进行指纹序列的无缝拼接.实验结果表明,该算法具有运行速度快、对随机噪声的抗干扰能力强和拼接精确度高的特点.

基于Harris角点量与相位相关的亚像素级图像配准方法

相位相关法是一种常用的图像配准方法,而直接基于傅里叶变换的快速图像配准方法(FDFA)使之具有亚像素级的配准精度,它需要根据图像内容细心选择参与相位拟合的频率分量,并在图像上施加窗口以抑制频域的图像边界效应,从而提高其偏移量估计精度。从边界效应抑制的角度出发,利用Harris角点量代替原始图像进行相位相关计算,与传统的对原始图像加窗的方法不同,该方法既抑制了边界效应,又避免引入截断误差,同时只用对其第一项频率分量进行拟合,而不需要进行频率项的选择,使相位拟合过程更简单。提取图像的Harris角点并选择其中的几何特征点,对该点所对应的Harris角点量图区域施加圆形窗口;而后进行相位相关运算就能求出图像亚像素偏移量。实验表明,对于具有明显几何特征点的场景,所提方法使得偏移量的估计精度有明显提高。

基于相位相关技术的MEMS旋转角度高分辨力测量

为实现MEMS微结构周期运动过程中各个时刻的旋转角度及其动态特性参数的高分辨力测量,针对频闪成像技术获得的微结构运动图像序列,提出了一种基于相位相关技术与Radon变换技术相结合的旋转角度测量方法。该方法通过Radon变换将图像的空间坐标转换为极坐标的参数空间,使得空间坐标的旋转投影为参数坐标的平移运动,然后通过相位相关技术的亚像素运动估计算法,得到物体旋转角度的高分辨力测量结果。实验结果显示,用该方法测量旋转角度分辨力优于0.01°,表明该方法可以有效地减少由旋转产生的形变对测量结果的影响,提高测量结果的稳定性并减少测量误差。

基于轮廓相位相关的图像自动拼接

研究了图像的平面拼接,提出了一种基于轮廓相位相关的图像自动拼接算法.首先只考虑图像间的平移量和角位移,用轮廓相位相关算法将图像初始定位,得到图像间初始的投影变换矩阵;接着用迭代优化算法将图像间初始的投影变换矩阵优化求解,实现图像的准确拼接.本轮廓相位相关算法对常规的相位相关算法作了两点改进:(1)提取出图像的轮廓,只对二值化的轮廓图像进行相位相关计算,效率和鲁棒性提高;(2)当相位相关的δ函数阵列中存在多个和最大峰值比较接近的峰值时,将其对应的平移量都作为候选平移量,然后根据重叠区图像的一致性选取其中的最佳值.运行实例表明,在图像间的光照条件有较大差异、存在多个和最大峰值比较接近的峰值,以及图像间存在一定角位移时,算法都能实现正确拼接,稳定性较好.

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.

基于相位相关的温室番茄植株多模态三维重建方法

为实现温室番茄植株多模态三维重建,解决多光谱反射率配准和多视角点云三维重建问题,基于相位相关原理将多光谱反射率配准至RGB-D图像坐标系中,建立了基于Kinect传感器测量位姿自主标定的多视角RGB-D图像三维重建方法,实现植株RGB三维点云模型和多光谱反射率点云模型重建,通过归一化灰度相似系数、配准区域光谱重叠率、互信息值3个指标客观评价二维多光谱图像配准质量,采用豪斯多夫距离客观评价植株三维点云重建精度。结果表明:30株温室番茄,每株4个重建视角,视角间隔为90°,配准区域光谱重叠率和归一化灰度相似系数的平均值分别为0.9206和0.9085,异源图像配准后互信息值比配准前互信息值平均提升了9.81%,植株冠层多光谱图像能够准确配准至深度坐标系,番茄植株三维重建点云距离集小于0.6cm的比例为78.39%,小于1.0cm的比例为91.13%,番茄距离集均值的平均值为0.37cm,表明植株三维点云模型重建精度较高,能够应用于温室番茄植株多模态三维重建。植株多模态三维模型是实现三维形态测量与生理诊断的关键要素,为高通量植株表型测量提供高效精准的测量方法,对植物表型组学等研究领域的发展具有重要的意义。

基于相位相关的航迹对准关联技术

本文研究了雷达存在探测系统误差时的目标航迹关联问题,给出了组网雷达常规及大系统误差对目标航迹影响的理论分析,提出了一种基于相位相关的系统误差配准前目标航迹对准关联算法.该算法利用Radon变换和Fourier变换的有关特性,采用1维和2维相位相关来分别估计航迹间旋转和平移,基于估计量对各雷达目标航迹进行对准后,实现配准前航迹准确关联.最后,蒙特卡洛仿真结果比较验证了在各种不同的系统误差和目标环境中算法良好的航迹对准关联效果,充分说明其能够为雷达误差配准提供可靠的关联航迹数据.

基于相位相关的指纹拼接方法研究

基于指纹图像的旋转、平移、距离等不变特性,从增加指纹图像的有效特征点出发,提出了指纹拼接方法。该方法分为三步:第一步,提出基于中值滤波及局部属性的归一化预处理算法,去除图像噪声和影响相位相关度准确性的频率信息;第二步,图像进行伪极坐标快速傅立叶变换,根据旋转和平移的不变性,利用相位相关对图像进行快速配准;第三步,对配准的指纹图像完成平滑拼接。大量的实验结果证明本方法可以增加有效的指纹图像特征点数量,改善比对效果,计算复杂度较低,可以实现指纹图像的快速拼接。

基于超复数相位相关的彩色图像配准算法

由于数学上的限制,在使用传统相位相关技术对彩色图像进行配准时,必须先将其转化为灰度图像,在此过程中损失了图像的色度信息,导致配准精度的降低。针对此问题,提出了一种具有亚像素精度的彩色图像配准方法。首先通过数学推导得到一种新的超复数相位相关表达式及相关系数与图像位移间的解析表达式,然后使用最小二乘法从相关系数矩阵中,直接估计出图像间存在的位移。该算法能够充分利用彩色图像的灰度和色度信息,提高配准精度。仿真实验结果证明了算法的有效性。

基于边缘扩展相位相关的图像拼接算法

针对图像拼接算法中计算量大的问题,提出了一种基于边缘扩展相位相关的图像拼接算法。该算法采用迭代阈值分割法对图像进行边缘检测,并对检测出的边缘进行扩展相位相关计算,得出图像间的平移、旋转和尺度变化。利用这些参数拼接图像,用渐进渐出的方法实现拼接图像的融合。实验证明,该算法能够简化计算,并有效地实现图像的拼接。

基于相位相关的小基高比影像匹配方法

在建筑物密集、高度起伏变化剧烈的城市地区测绘中,采用大基高比摄影测量方案容易造成立体影像之间较大的辐射和几何差异,使得相关匹配处理异常困难。小基高比摄影测量能在一定程度上解决这一难题,但却要求极其精确的视差测量精度,常规的影像匹配方法难以奏效。这里在相位相关方法的基础上,分别利用局部上采样技术和奇异值分解等技术,对小基高比立体影像进行处理,在一定条件下可获得亚像素精度的匹配结果和较好的高程精度。

基于相位相关的数字稳像算法研究

提出一种基于相位相关的车载视频稳像算法。采用对数极坐标变换技术以及相位相关技术检测图像帧间的旋转、尺度变换以及平移运动参数。为克服局部运动对全局运动参数的影响,采取了由局部运动参数求取全局运动参数的策略。在建立运动参数状态空间模型的基础上,采用Kalman滤波技术进行运动滤波,获取补偿参数。实验结果说明该方法能够比较理想地保留摄像机的主动运动,去除高频抖动。