SIFT算法研究及在目标识别中的应用

随着卫星技术的快速发展,遥感成像的清晰度在不断提高,海上舰船成像分辨率的增大为利用舰船的局部特征进行识别奠定了基础。本文研究SIFT特征提取算法的原理及应用,并对经典SIFT匹配算法进行介绍。针对经典匹配算法在进行SIFT特征匹配时的问题,通过计算图像尺度比的近似值用以改变图像的初始尺度,重新提取特征点,并进行二次特征匹配。最后,通过实验仿真证明,本文算法能有效提取高分辨率舰船卫星图像的稳定特征点,提高匹配算法的性能。     

基于亚像素级角点检测的双目视觉距离测量

要提高双目测距的精度,需要高精度的视差,为此引入亚像素检测方法。首先,采用Bouguet立体校正算法将左右图像进行极线校正,以减少匹配计算代价,提高匹配效率;然后,利用Harris角点探测器在一矩形领域内寻找一个最强特征点作为待匹配点,再采用最大互相关法对左图像进行匹配搜索确定匹配点。最后,对已匹配好的点对进行亚像素级检测,即可得到亚像素级视差。实验结果表明,该方法能将角点检测精度提高到0.001像素,测距精度也相应提高,距离越远效果越明显。     

高精度舰船图像拼接算法研究

为了解决当前图像拼接重叠区域多的问题,提出高精度的舰船图像拼接算法研究。在图像拼接之前,需先提取图像特征,采用Harris角点局部特征检测算法,在尺度空间寻找位置、尺度和变量特征,以此设计尺度空间极值点检测流程,避免外界噪声干扰。根据每个关键点特征计算图像尺度变化比例、图像旋转角度和不同图像间平移距离,确定不同图像特征点位置关系,以此实现图像参数自动辨识。采用surf角点检测算子检测图像重叠区域角点,在允许尺度空间多层图像处理下,无需对图像进行二次抽样处理。通过构建Hessian矩阵判别式,判断特征点是否为极点,利用二阶标准高斯函数,判别特征点。利用相应波为信息计算偏航角,确定变换参数,完成图像拼接。由实验结果可知,该算法图像拼接重叠区域较少,拼接精准度较高,为舰船稳定运行奠定基础。     

基于角点检测与特征点配准的图像拼接算法

为了解决当前图像拼接算法在背景复杂多变和重叠区域少的情况下,导致算法拼接不准确的问题,论文分别从角点检测与特征配准的角度出发,提出了基于角点检测与特征点配准的图像拼接算法。首先,根据图像Hessian矩阵,构建尺度空间,通过积分图像转换,设计基于surf的角点检测算子,精确定位角点,达到精准定位图像拼接参考点的目的。然后,根据角点匹配参数,推导计算出单应性矩阵,进行两幅图像间拼接转换处理,进一步精确并全自动化图像拼接结果。最后,基于软件开发环境VS2015实现算法,并系统集成。实验测试结果显示:与当前图像拼接技术相比,论文算法拥有更高的准确性与稳定性。     

大数据环境下舰船尾迹破碎图像高精度识别技术

针对原有方法在对舰船尾迹破碎图像进行识别的过程中,受破碎图像特征残缺的影响,存在大量难以检测的角点,在图像破碎度为40%～60%时存在特征抽样拟合率较低的问题,提出一种大数据环境下舰船尾迹破碎图像高精度识别技术。在大数据环境下,通过SUSAN角点检测算法这种大数据算法对舰船尾迹破碎图像进行角点检测。构建图像特征检测模型,利用构建模型对舰船尾迹破碎图像角点处实施特征检测,获取舰船尾迹破碎图像特征。通过构建舰船尾迹破碎图像高精度识别模型实现舰船尾迹破碎图像高精度识别。为了证明大数据环境下舰船尾迹破碎图像高精度识别技术实现了特征抽样拟合率的提升,将原有技术作为对比实验技术进行该技术与原有技术的特征抽样拟合率对比实验,实验结果证明该技术实现了特征抽样拟合率的提升,更适用于舰船尾迹破碎图像的识别。     

基于SIFT特征的SAR图像匹配

SAR图像在海上舰船武器导航领域中具有重要作用,其中SAR图像的配准是准确导航的关键技术。为获取准确高效的SAR图像匹配结果,本文提出一种利用SIFT算法进行雷达SAR图像的匹配方法。首先,通过SIFT算法从SAR图像中获取大量的尺度不变极值点,生成SAR图像的特征描述符;然后,为更有效的进行特征匹配,本文采用单系数法作为特征匹配的距离度量;最后,通过实验对算法进行仿真,初步实验结果表明本文算法能够取得较好的匹配效果。     

舰船可伸缩视频图像非显著特征自适应提取方法

针对目前舰船视频图像特征提取方法误差较大的问题,以SUSAN角点提取为核心,设计新型舰船可伸缩图像非显著特征自适应提取方法。利用高斯滤波对原始视频影像进行预处理,提取视频图像概略特征集,采用SUSAN特征集角点检测方法,对图像概略特征集进行角点检测,提出灰度差算法,更改角点灰度差阈值,实现视频图像非显著特征自适应提取。实验数据表明,该方法与传统方法相比,视频图像象元定位精确度提高17%,灰度点定位精确度提高了21%,可以明显提高视频图像特征自适应提取准确度,具有较好鲁棒性。     

双目视觉下红外遥感舰船图像三维重构设计研究

为提升舰船三维重构结果的细节丰富度,在双目视觉支持下提出红外遥感舰船图像三维重构设计方法。通过像素坐标系与世界坐标系的转换,融合可见光图像与红外遥感图像的点云信息。从可见光图像与红外遥感图像融合结果中提取舰船目标的质心、质心区域灰度以及舰船区域面积的特征点。利用半全局匹配算法,匹配提取特征点。依据匹配结果采用三角化曲面算法实现舰船图像三维重构。实验结果表明,该方法重构获取的舰船图像,细节丰富,未出现空洞或细节丢失情况。     

雷达图像与电子海图的实时匹配算法

针对已抽取海岸边缘特征并二值化的电子海图和已提取海岸边缘特征并缩放至海图比例的实时雷达图像进行匹配。匹配时,先提取待匹配曲线的特征点构成特征段,然后用特征段之间曲率的Hausdorff距离来度量分段轮廓之间的相似性,获得匹配结果。该算法充分利用轮廓线的几何特征信息,既保证了较好的匹配精度,又能显著提高算法速度,实现雷达的实时匹配定位。     

基于Hausdorff距离的雷达图像与电子海图实时匹配算法

针对已抽取海岸边缘特征并二值化的电子海图和已提取海岸边缘特征并缩放至海图比例的实时雷达图像进行匹配。匹配时,先提取待匹配曲线的特征点构成特征段,然后用特征段之间曲率的H ausdorff距离来度量分段轮廓之间的相似性,获得匹配结果。该算法充分利用轮廓线的几何特征信息,既保证了较好的匹配精度,又能显著提高算法速度,实现雷达的实时匹配定位。