为了提高景象匹配中基准图制备的效率和可靠性,对遥感影像图源的可匹配性进行分析,提出一种基于独立成分分析的遥感影像可匹配性度量方法.利用独立成分分析提取纹理基函数,并计算其概率分布,确定可匹配区域；然后定义可匹配区域所占面积比例指标、离散性指标和稳定性指标；最后,利用三个指标构建遥感影像可匹配性度量模型.实验表明,该遥感影像可匹配性指标与实际匹配概率相关性强,提高了基准图制备的可靠性,能够满足景象匹配图源筛选的实际需求.
图像匹配 图像质量 独立成分分析 遥感 基准图制备 导弹制导 可匹配性 Image matching Image quality Independent component analysis Remote sensing Reference map preparation Missile guidance Matching performance
为了提高基准图制备的有效性, 研究了遥感影像的可匹配性, 并针对点特征提出了基于兴趣点度量遥感影像可匹配性的度量指标。首先, 利用非下采样Contourlet变换的高频系数提取图像的局部极值点作为兴趣点; 然后, 利用兴趣点的高频系数和方向特性定义兴趣点的幅值特性和结构特性。最后, 分析兴趣点幅值特性和结构特性与实际匹配概率的关系, 构建可匹配性度量指标。实验结果表明, 可匹配性度量指标与实际匹配概率的线性相关性高于0.9, Spearman相关系数高于0.85, 评估结果准确性高、单调性好。利用该指标对图像可匹配区域进行筛选, 其制备的基准图的平均匹配概率大于95%, 比传统方法提高了15.4%, 改善了基准图制备的效率和可靠性。
遥感图像 兴趣点 非下采样Contourlet变换 可匹配性 基准图 remote sensing image interest point non-subsampled Contourlet transform matching probability reference map
前视红外图像质量对于目标检测与跟踪算法能否准确定位目标具有十分重要的作用。目前对自动目标识别领域前视红外图像质量的研究大都与场景内容相关, 而忽视了成像降质效应对图像质量的影响。本文通过分析噪声和模糊两种降质效应的成因, 结合前人的模拟方法, 得到了高性能前视红外成像设备获取的图像中噪声和模糊模拟的新方法。将该方法用于分析不同程度噪声和模糊对图像质量的影响, 结果显示, 噪声对于图像质量有害, 而模糊对于图像质量并不一定有害。基于这一结论, 采用去噪方法对前视红外图像进行预处理。对比实验结果表明, 该方法比去模糊方法能更有效地提高匹配概率。
前视红外 降质效应 噪声 模糊 图像质量 forward looking infrared degradations noise blur image quality
1 第二炮兵工程学院,研四队,陕西,西安,710025
2 第二炮兵装备研究院,北京,100085
将神经网络思想引入到景象匹配,提出了基于模糊集的神经网络景象匹配算法.该算法将图像模糊集作为特征空间,尝试了在模糊域中采用3层前向神经网络搜索算法进行精确寻优的方法.实验结果表明,设计的算法不但较好地满足了景象匹配系统对匹配概率和匹配精度的要求,而且比传统算法具有更高的抗干扰能力,且实时性也较好,为飞行器实时景象匹配提供了一种可行方法.
景象匹配 匹配算法 神经网络 模糊集 Scene matching Matching algorithm Neural network Fuzzy sets
景象匹配适应性分析可以推进景象匹配相关技术的研究,文中构建的基于数据库的景象匹配适应性分析平台通过选取匹配对、计算图像参数、大规模匹配实验、匹配概率相关定义及数据库管理分析等技术手段可以快速、有效地对匹配算法、适配区选取准则的适应性给出科学的结论,是促进景象匹配技术研究的一种有效手段.实验结果表明,该平台对于景象匹配导航系统从理论到仿真的研究,以及算法的适应性分析等方面具有重要应用价值.
景象匹配 适应性分析 匹配对 仿真实验
