基于結(jié)構(gòu)信息的異源圖像配準(zhǔn)技術(shù)研究.pdf

1、在軍事末端制導(dǎo)、遙感圖像融合，醫(yī)學(xué)影像診斷等領(lǐng)域，多傳感器技術(shù)都體現(xiàn)出了重要的應(yīng)用價(jià)值。隨著傳感器成像技術(shù)的快速發(fā)展，單一傳感器已經(jīng)無法滿足實(shí)際應(yīng)用的需求。作為多傳感器應(yīng)用的基礎(chǔ)，異源圖像配準(zhǔn)技術(shù)具有重要的研究意義。異源圖像配準(zhǔn)就是將不同傳感器在不同時(shí)間、不同視角或不同成像條件下獲取的圖像進(jìn)行匹配對(duì)齊。由于異源圖像之間的成像機(jī)制存在著較大的差異，其圖像配準(zhǔn)方法無論在時(shí)間消耗還是匹配精度方面都難以達(dá)到理想的效果。為此，本文基于穩(wěn)定的結(jié)構(gòu)信

2、息開展了異源圖像配準(zhǔn)方面的研究。
　　首先，通過實(shí)驗(yàn)發(fā)現(xiàn)對(duì)匹配結(jié)果有用的特征點(diǎn)大多分布于邊緣上或邊緣附近。針對(duì)大量冗余的特征點(diǎn)影響匹配性能等問題，提出了一種基于邊緣結(jié)構(gòu)的異源圖像配準(zhǔn)的加速方法。依據(jù)與邊緣的距離將特征點(diǎn)進(jìn)行分類，與邊緣距離較遠(yuǎn)的特征點(diǎn)被刪除，剩余不同類別的特征點(diǎn)則分開匹配，最后再通過貝葉斯公式得到閾值篩選初始匹配結(jié)果。實(shí)驗(yàn)表明，該方法能夠有效地提高Symmetric-SIFT算法和SIFT算法的性能，尤其在減少時(shí)間

3、消耗方面。
　　其次，通過實(shí)驗(yàn)驗(yàn)證了結(jié)構(gòu)信息豐富的邊緣及其附近區(qū)域存在大量的梯度反轉(zhuǎn)現(xiàn)象。基于該現(xiàn)象，提出了MM-SURF算法。該算法使用SURF算法檢測(cè)大量魯棒的特征點(diǎn)，利用鄰域的梯度幅值確定各個(gè)特征點(diǎn)的主方向，再為每個(gè)特征點(diǎn)創(chuàng)建MM-SURF描述符。實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明，該算法無論在時(shí)間方面還是精度方面，都達(dá)到了良好效果。此外，對(duì)異源圖像的模糊、旋轉(zhuǎn)、噪聲和亮度變化，該算法也能表現(xiàn)出穩(wěn)定性。
　　最后，提出了能夠描述異源圖像結(jié)構(gòu)