基于对象间粗大边缘和拟合的异源图像匹配的方法.pdf

本发明公开了一种基于对象间粗大边缘和拟合的异源图像匹配的方法，根据可见光、红外和雷达等异源图像中对象间的粗大边缘具有可匹配的共性特点，提出了基于对象间粗大边缘的异源图像匹配的方法，现有基于边缘的匹配方法容易受到边缘局部突变点、毛刺、变形和残缺影响，采用基于道格拉斯-普克拟合的方法以去除这些影响，对保留的边缘点构建二维几何特征不变量，以此进行相似性的度量和边缘点的匹配。本发明实现了可见光、红外与雷达异源图像的匹配。

2023-11-26

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基于拟合轮廓的异源图像匹配方法.pdf

本发明公开了一种基于拟合轮廓的异源图像匹配方法，其特征在于包括以下步骤：首先，为了克服尺度空间的变换和突变、毛刺等噪声，对提取的轮廓进行基于曲率尺度空间的轮廓去噪、拟合处理，以获得同一尺度下的光滑轮廓；其次，对闭合轮廓进行基于质心距离的轮廓描述，对开曲线构成的轮廓进行基于局部曲率的轮廓描述；然后，对轮廓描述构建RST（旋转、缩放和平移）特征不变量；最后，对特征不变量进行对应性重建，获得了最终的匹配点对。本发明实现了基于轮廓的异源图像匹配，对有旋转、平移和缩放变化变化的异源图像匹配具有较好的稳健性。

2023-10-21

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基于复合算子异源图像匹配方法.docx

基于复合算子异源图像匹配方法基于复合算子异源图像匹配方法摘要：随着数字图像处理技术的不断发展，图像匹配在计算机视觉领域中扮演着重要的角色。异源图像匹配是图像匹配领域中的一个重要问题，它指的是将来自不同传感器或条件下的两幅图像进行匹配和配准。本文提出了一种基于复合算子的异源图像匹配方法，以提高匹配准确性和鲁棒性。1.引言在计算机视觉领域中，图像匹配是一个基本和关键的问题。图像匹配的目标是找到两幅图像之间的对应关系，以便进行图像配准、目标识别等应用。然而，由于图像来源的差异，例如不同的传感器、不同的拍摄条件等

2024-10-23

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基于图像补全的空间目标异源图像匹配方法.pdf

基于图像补全的空间目标异源图像匹配方法，属于ISAR图像和光学图像处理技术领域。为了解决目前针对ISAR像素点缺失情况下的匹配图像方法存在匹配精度低的问题。本发明首先基于三维空间目标模型与距离多普勒算法仿真获得目标自旋情况下的ISAR图像序列；并利用投影的方法获得与ISAR图像同姿态的空间目标的光学样本；然后基于图像序列和最优权重的HaLRTC方法对空间目标对应的ISAR图像的缺失像素进行补全；最后基于金字塔重采样和优化迭代的方法对空间目标ISAR图像和光学图像进行匹配。本发明主要用于ISAR图像和光学图

2023-07-24

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基于智能优化算法的异源激光图像匹配研究.docx

基于智能优化算法的异源激光图像匹配研究基于智能优化算法的异源激光图像匹配研究引言：随着科技的发展，激光成像技术在各个领域得到了广泛应用。激光图像匹配是激光成像技术中的一个重要问题，它旨在解决将来自不同传感器或不同视角的激光图像进行配准的问题。异源激光图像之间存在着不同的光照条件、噪声以及视角等问题，这使得激光图像匹配任务变得更加困难。因此，本文提出了基于智能优化算法的异源激光图像匹配方法，旨在提高异源激光图像的匹配准确性和鲁棒性。正文：一、激光图像匹配问题的背景与意义激光图像匹配是指将两幅或多幅激光图像进

2024-10-23

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