1 上海大学力学与工程科学学院, 上海 200444
2 上海市应用数学与力学研究所上海市能源工程力学重点实验室, 上海 200444
随着数字图像相关方法被逐渐应用于远距离工程结构多点挠度监测等任务中,户外等非控制测量场景中的相机抖动成为影响测量精度的主要原因之一。为了消除相机抖动对目标点位移测量的影响,基于描述针孔相机运动的投影模型,建立了远距离下表征相机扰动运动的仿射变换模型,并结合稳定参考点,对相机运动后的图像点坐标进行了校正。为了验证仿射模型的有效性,进行了三组平移实验。实验结果表明,在工作距离大于2 m的情况下,仿射变换模型以较为简单的形式有效消除了相机扰动引起的测量误差,而且不受参考点和目标点深度分布的影响。
测量 数字图像相关 多点位移测量 相机抖动 仿射变换模型
为解决农作物冠层热红外图像边缘灰度级分布不均且噪声较大, 而传统图像分割方法难以实现其目标区域有效识别的难题, 以苗期红小豆冠层热红外图像为研究对象, 将模糊神经网络和仿射变换有机结合, 提出了基于热红外图像处理技术的农作物冠层识别模型。 首先利用五层线性归一化模糊神经网络的自适应特性, 选取高斯隶属度函数, 自动计算冠层可见光图像识别的推理规则, 有效地分割了可见光图像中的冠层区域。 通过分析3种分割指标和熵, 定量评价可见光图像冠层分割质量。 网络迭代38次时, 误差精度为0.000 952, 该算法平均有效识别率为96.13%, 获取可见光冠层图像的像元信息熵值范围为2.454 4~5.198 7, 与标准算法所得冠层图像的像元信息熵仅相差0.245 9。 然后以取得可见光图像的冠层有效区域为参考图像, 采用仿射变换算法, 调整优选平移、 旋转、 缩放等图像变换因子, 配准原始热红外图像, 提出了基于仿射变换的冠层热红外图像识别方法。 对于初始温度范围值在16.35~19.92 ℃的农作物热红外图像, 计算选取旋转幅度为1.0和缩放因子为0.9时, 作为异源图像的最优配准参数, 获取目标图像的最大温差为3.17 ℃, 相对于原图像的平均温度值由18.711 ℃下降至17.790 ℃, 进而实现了基于热红外图像处理技术的农作物冠层识别。 最后以熵的互信息作为监督指标, 对农作物冠层热红外图像识别方法进行评价。 提出的冠层热红外图像识别方法, 所获取的目标图像与初始热红外图像的平均互信息为4.368 7, 标准目标图像和初始热红外图像的平均互信息为3.981 8, 二者仅相差0.486 9。 同时, 两种冠层热红外图像的平均温度差值为0.25 ℃, 高效消除了原始热红外图像的背景噪声。 结果表明本研究方法的有效性和实用性, 能够为应用热红外图像反映农作物生理生态信息特征指标参数提供技术借鉴。
热红外成像 图像处理 神经网络 仿射变换 冠层识别 Thermal infrared images Image processing Fuzzy neural network Affine transformation algorithm Canopy recognition
1 西南交通大学 机械工程学院 机电测控系, 成都 610031
2 中国空气动力研究与发展中心, 绵阳 621000
为了克服传统的基于牛顿-拉夫森迭代的数字图像相关法受迭代初值影响较大等问题, 提出了一种结合遗传算法的数字图像相关法。以待测数据点为中心, 选取邻域内的若干估值点, 通过基于遗传算法的数字图像相关法匹配出变形前后估值点对坐标; 随机选取不共线的3组或以上估值点对代入仿射变换模型, 依据仿射变换结果估计变形初值, 并作为牛顿-拉夫森迭代初值; 最后结合牛顿-拉夫森迭代法计算亚像素位移值。结果表明, 该方法的匹配时间相对传统方法平均降低37.54%, 相较于传统的数字图像相关法在搜索性能、匹配精度等方面更加可靠。该研究为数字图像相关法中迭代初值优化效果对匹配速度和精度的影响提供了参考。
图像处理 数字图像相关 遗传算法 仿射变换 image processing digital image correlation genetic algorithm affine transformation
1 江苏科技大学电子信息学院, 江苏 镇江 212003
2 镇江市智慧海洋信息感知与传输重点实验室, 江苏 镇江 212003
3 中科探海（苏州）海洋科技有限责任有限公司, 江苏 张家港 215600
针对常规方法采用图像修补方式得到的侧扫声呐图像质量不高的问题, 提出三角剖分仿射变换的侧扫声呐图像拼接方法。该方法将条带图像剖分为一对三角形, 在保持其中一个三角形的坐标不变时, 调整另一个三角形与相邻条带图像贴合, 利用仿射变换实现坐标映射, 完成图像的无缝拼接。实验结果表明, 该方法能有效完成图像的无缝拼接, 具有良好的视觉效果; 在信息熵、信噪比和平均梯度等方面均优于常规的缝隙填补法, 具有较高的图像质量。
侧扫声呐图像 地理编码 图像拼凑 仿射变换 缝隙填补 side-scan sonar image geographic coding affine transformation gap-filling
1 中国科学院上海技术物理研究所， 上海 200083
2 中国科学院大学， 北京 100049
3 中国科学院红外探测与成像技术重点实验室， 上海 200083
多光谱成像技术是遥感领域的一项重要技术。多光谱图像配准技术可以提高遥感图像的应用效率和能力。基于边缘结构在多光谱图像中较为稳定这一特性，提出了一种基于对称性边缘的多光谱图像配准方法，该方法主要包含“图像比例调整”、“对称性边缘提取”和“互信息配准”等三个步骤。基于天宫二号宽波段成像仪的遥感数据设计了一种多子图配准方案，验证了所提方法在可见光、短波红外和长波红外三个谱段之间图像配准的有效性。设置对比实验，将所提配准方法与其他多光谱图像配准方法进行比较，结果表明该方法在天宫二号宽波段遥感图像的配准中具有较高的精度。
多光谱图像配准 对称性边缘 互信息 仿射变换 天宫二号 遥感图像处理 multispectral image registration symmetrical edge mutual information affine transformation Tiangong-2 remote sensing image processing
1 中国电子科技集团有限公司, 北京 100846
2 北京理工大学 信息与电子学院, 北京 100081
3 北方工业大学 电子信息工程学院, 北京 100144
机载遥感视频背景复杂, 且指定建筑目标面积小、分布离散, 传统区域提取算法难以准确锁定并跟踪这类目标。提出了一种基于改进FAsT-Match算法的特定建筑区锁定跟踪方法。该方法首先以模板图为基准对目标图像进行直方图规定划, 以适应不同的光照变化; 然后构建仿射变换参数网络, 并根据上一帧得到的最佳仿射变换参数限制当前帧图像的仿射变换参数范围, 以提升匹配效率; 最后将与仿射变换匹配的平行四边形图像数据经过逆仿射变换成矩形图像作为下一帧模板, 从而解决旋转、尺度、形变等变化对目标跟踪准确性的影响。由实验分析可知, 该算法AUC指标可达0.820, 较NCC算法准确率提升40.5%, 且跟踪效果好、效率高、对各种场景的适应性好, 可在特定建筑区域准确、实时、高效地锁定跟踪。
机载遥感视频 FAsT-Match算法 直方图规定划 仿射变换参数 锁定跟踪 airborne remote sensing video FAsT-Match algorithm histogram definition affine transformation parameter lock tracking
为了解决激光切割视觉识别系统对大幅面多目标图像识别实时性差、对带有偏角的目标识别率低甚至出现无法识别等问题, 采用小生境遗传算法, 对大幅面多目标匹配识别算法进行了理论分析和实验验证。结果表明,无论目标有无旋转, 该算法都能达到100%识别, 算法运算时间比传统算法快5倍~10倍。该算法在识别带有旋转角度的多目标时, 具有很好的实用性。
图像处理 多目标模板匹配 小生境遗传算法 傅里叶变换 仿射变换 image processing multi-target template matching niche genetic algorithm Fourier transform affine transformation
1 哈尔滨工业大学 电气工程及自动化学院, 黑龙江 哈尔滨 150001
2 中国工程物理研究院激光聚变研究中心, 四川 绵阳 621900
利用损伤点之间的位置关系, 根据光学元件损伤暗场图像的特点设计了一种基于连接向量特征匹配的配准方法。该方法首先对基准图像及待配准图像分别进行图像预处理, 提取损伤点轮廓的中心坐标作为损伤点的位置值。然后构建损伤点连接向量, 求出主方向并计算主方向下的连接向量特征, 使用连接向量匹配获得匹配点对, 最后利用RANSAC算法对匹配点对进行仿射变换参数计算。该方法具有旋转不变性, 尺度不变性以及较高的配准准确度。实验对比分析了该方法与SIFT算法的计算效率及配准精度, 结果表明在暗场图像条件下文中方法更有效且为背景单一, 灰度信息较少同时要求较高的配准速度的场景下的图像配准问题提供了解决方案。
图像配准 随机抽样一致性检验 仿射变换 暗场成像 image registration random sample and consensus affine transformation dark-field image 红外与激光工程
2018, 47(11): 1126005
1 空军工程大学航空工程学院, 陕西 西安 710038
2 西安交通大学人工智能与机器人研究所, 陕西 西安 710049
提出了一种仅基于单个模板的人脸仿射配准方法。首先,为了克服人脸仿射变换而产生的局部形变,引入颜色特征来平衡模板人脸和目标人脸之间的颜色相似性和形状错配率,进而提出了一种基于颜色特征的人脸粗搜索算法。接着,采用人脸粗搜索算法得到的仿射变换作为初始约束,建立上步仿射约束下的人脸形状精确配准算法。在算法的每一步迭代中,利用前一步迭代得到的仿射变换,建立最近点的对应关系,并利用前步仿射约束下的目标函数求解新的仿射变换。本文算法成功解决了旋转、缩放和噪声干扰情况下人脸形状难以配准的问题。与传统人脸仿射配准算法相比,本文算法有效提高了人脸仿射配准的稳健性和精确性。
图像处理 图像配准 人脸仿射配准 仿射变换 粗搜索 精确配准
1 安徽大学物理与材料科学学院, 安徽合肥 230601
2 上海技术物理研究所, 上海 200083
3 主动光电实验室, 上海 200083
近年来, 高光谱成像仪迅速发展, 可应用于越来越多更复杂的应用场景。人们对遥感图像处理精度等方面提出了更高的要求。图像配准作为遥感图像处理的重要步骤, 对遥感图像的后续处理至关重要。遥感图像的配准方式很多, 目前比较成熟的配准方式大多集中在不同传感器、相同分辨率下的配准；对于不同传感器、不同分辨率的遥感图像配准成果很少, 所以本文对此进行了研究。提出了基于边缘特征寻找同名点的遥感图像配准算法, 得到了图像配准结果, 并对其进行了验证。相对于现有的配准算法, 本文算法使得不同传感器、不同分辨率的遥感图像的配准精度大大提高。
图像配准 边缘检测 连通域 仿射变换 image registration edge detection connected domain affine transformation
