1 井冈山大学电子与信息工程学院，江西 吉安 343009
2 江西省农作物生长物联网技术工程实验室，江西 吉安 343009
3 吉安市农业遥感重点实验室，江西 吉安 343009
针对不同时相卫星影像匹配效果差的问题，提出基于各向异性滤波的相位一致性的卫星影像匹配方法。首先，利用各向异性滤波建立图像非线性尺度空间，再利用相位一致性模型计算每个尺度下的最大矩图。其次，在每个尺度下的最大矩图上利用分块Shi-Tomasi算法提取特征点，再通过Log-Gabor滤波器建立多尺度多方向的幅值响应，并计算图像的最大幅值响应及其最大幅值的方向索引。然后，在极坐标系下，基于OpenMP并行计算实现特征描述符加速构建，再进行影像匹配与误匹配剔除。最后，利用6组不同时相、不同视角、辐射差异明显的卫星影像进行实验，实验结果表明，所提出的匹配方法明显优于传统的尺度不变特征变换（SIFT）算法和目前较为先进的辐射变化强度特征转换（RIFT）、绝对相位一致性梯度直方图（HAPCG）等算法。
遥感 各向异性滤波 非线性辐射差异 相位一致性 非线性尺度空间 影像匹配
1 兰州交通大学测绘与地理信息学院，甘肃 兰州 730070
2 地理国情监测技术应用国家地方联合工程研究中心，甘肃 兰州 730070
3 甘肃省地理国情监测工程实验室，甘肃 兰州 730070
针对光学和SAR影像间非线性辐射差异和乘性噪声导致匹配效果不佳的问题，提出了一种耦合相位一致性与互信息的光学影像与SAR影像自动配准方法。首先，基于相位一致性矩特征图在参考影像上检测均匀分布稳定的特征点。其次，构建一种新的相似性测度最大索引图互信息，采用模板匹配策略实现同名点快速识别。最后，通过边缘化样本共识算法剔除外点，并利用分段线性变换模型几何纠正，实现光学-SAR影像间的精配准。对4组中高分辨率光学与SAR影像进行了实验，实验结果表明，所提方法相较于其他先进方法具有更高的配准精度。
遥感 光学和SAR影像 影像配准 非线性辐射差异 相位一致性 互信息 激光与光电子学进展
2022, 59(24): 2428003
光学 精密工程
2022, 30(14): 1738
1 清华大学，精密仪器系， 北京 100083
2 清华大学，光子测控技术教育部重点实验室， 北京 100083
3 北京市遥感信息研究所， 北京 100192
遥感影像配准是图像处理技术领域的重要研究内容，影像间的大旋转差异严重影响匹配精度的提高。针对这个问题，提出基于双分支神经网络的旋转差异校正方法。利用相位一致性信息特征值与方向角提取影像的旋转特征向量(RVPC); 构建并训练用于预测影像间旋转差异角的双分支神经网络R-FCN; 将RVPC输入网络并预测旋转差异角，最后基于预测角对影像进行仿射校正。R-FCN网络在SEN1-2数据集上，5°(±2.5°)精度训练准确率达98.17%。
多模态遥感影像配准 双分支神经网络 旋转差异 相位一致性 multimodal remote sensing image registration double branch neural network rotation difference phase congruency
1 清华大学 精密仪器系，北京 100083
2 清华大学 光子测控技术教育部重点实验室，北京 100083
3 北京市遥感信息研究所，北京 100083
由于影像之间有显著的几何和辐射差异，光学、合成孔径雷达(SAR)影像的自动匹配一直是研究的难点。介绍具有辐射不变的相位一致性模型，并引入索引图对相位一致性的方向和尺度信息进行统计; 借助相位响应方向特征形成方向索引图，借助相位响应尺度特征形成尺度索引图; 建立一种对影像局部特征的描述符--局部相位一致性统计图(LPCS)最后利用LPCS在光学、SAR影像中获取同名点，运用仿射变换模型实现匹配。实验表明，方法对光学、SAR影像之间的辐射差异有很强的适应性，并且匹配精度较高。
图像配准 相位一致性 索引图 相似性测度 image registration phase congruency maximum index map similarity metric
1 中国科学院光电技术研究所, 成都 610209
2 2. 中国科学院大学, 北京 100049
针对红外与可见光图像尺度差异大、图像较模糊,且图像中可提取的特征点数量不足以及特征分布不均匀易导致现有配准算法失效的情况,提出一种结合滚动引导滤波和相位信息的红外与可见光图像配准方法。利用滚动引导滤波构建尺度空间,在不增加耗时的前提下尽可能保持图像边缘信息; 提出一种改进的Shitomasi角点检测算法,提取具有尺度不变性且分布均匀的强角点; 在特征描述阶段,给出一种新的加权函数进行频率扩展,以得到更显著的相位一致性信息,实现更准确的图像特征描述。实验结果表明,该配准方法对存在9倍尺度差异的红外与可见光图像仍能实现准确配准,且对多组图像对的配准RMSE误差均保持在2像素之内。
红外与可见光图像配准 滚动引导滤波 改进Shitomasi角点检测算法 相位一致性 infrared and visible image registration rolling guidance filter improved Shitomasi algorithm phase congruency
1 中国科学院 长春光学精密机械与物理研究所，吉林长春30033
2 驻长春地区第一军事代表室，吉林长春1300
针对可见光和SAR遥感图像存在非线性辐射差异和几何差异，加之SAR的斑点噪声，使得可见光和SAR图像配准十分困难的问题。本文提出了一种基于改进相位一致性的可见光和SAR图像配准方法。首先，分别计算相位一致性的最大矩和最小矩，将二者叠加，利用Harris算子在叠加图上提取特征点，得到稳定的角点和边缘点作为待匹配的特征点；接着，分别构建相位一致性的方向图和基于多尺度融合的最大幅值索引图，借助于（Histogram of Oriented Gradients， HOG）模板，利用相位一致性方向对基于多尺度融合的最大幅值索引图进行投票，建立一种新颖的局部特征描述符；最后，利用欧式距离作为特征向量的度量，计算最近邻比率实现特征匹配，采用快速采样一致性算法剔除误匹配点。在四组图像数据上的实验结果表明，本算法相比于基于梯度的OS-SIFT算法具有更多的正确匹配点对和更高的匹配精度，正确匹配点数分别提高了11，8，15和11对，均方根误分别提升了57.5%，57.9%，23.5%和58%。
可见光和SAR图像 辐射差异 图像配准 相位一致性 optical and SAR images radiation difference image registration phase congruency
1 清华大学精密仪器系, 北京 100083
2 清华大学光子测控技术教育部重点实验室, 北京 100083
3 北京市遥感信息研究所, 北京 100192
4 中国人民解放军32021部队, 北京 101416
由于光学和合成孔径雷达(SAR)存在显著的几何和辐射差异,光学影像和SAR影像自动配准一直是现阶段研究的重点问题。利用具有辐射不变性的相位一致性算法计算两影像相位,构建特征方向信息和特征强度信息,并构建一种局部特征描述符——最大相位索引图(MPIM)。利用相位索引图相关性测度在输入影像上获取同名点,采用仿射变换实现配准。实验结果表明:所提算法对光学和SAR的几何和辐射差异具有较强的适应性,并且配准精度较高。
图像处理 图像配准 相位一致性 最大索引图 相似性测度 中国激光
2021, 48(15): 1509002
1 中国科学院西安光学精密机械研究所, 西安 710119
2 陕西师范大学 物理与信息工程学院, 西安 710062
针对多曝光的拉普拉斯金字塔融合算法存在部分过曝光以及暗部细节丢失问题, 用相位一致性滤波函数替换原算法融合系数中的对比度函数, 改进算法在提取边缘时可以忽略光照和对比度变化对图像的影响, 使得融合结果更自然, 细节更丰富.通过多组序列图像验证了算法的优点, 并与原算法进行比较.结果表明, 主观评价方面, 该改进算法的融合结果自然, 在强光背景下能较好地保留暗部细节, 减少光源处的光晕; 客观评价方面, 该算法融合的高动态范围图像的方差和直方图结果明显优于原算法, 所保留的信息多于原算法.
高动态范围 图像融合 图像增强 相位一致性 图像金字塔 High dynamic range Image fusion Image enhancement Phase congruency Image pyramid
江南大学 物联网工程学院, 江苏 无锡 214122
大多数现有的客观图像质量评价算法往往针对单一失真类型设计, 对混合多失真图像质量评价效果欠佳, 而且大都是运用传统机器学习方法, 很少用到深度学习方法, 为此, 提出一种基于相位一致变换和卷积神经网络的无参考图像质量评价方法, 用来评价混合失真图像。对输入图像进行分块和相位一致变换, 使用卷积网络训练、预测图像质量得分, 其中卷积网络结构包括4层卷积层、3层最大池化层和2层全连接层。在Live混合失真质量评价数据库上的实验结果表明, 所提方法预测的图像质量分和主观质量评分达到了很好的一致性。
无参考 图像质量评价 卷积神经网络 相位一致性 深度学习 no reference image quality evaluation convolution neural networks phase congruency deep learning
