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oe1(光电查) - 科学论文

27 条数据
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  • [IEEE 2018年中国国际合成孔径雷达研讨会（CISS）- 上海（2018.10.10-2018.10.12）] 2018年中国国际合成孔径雷达研讨会（CISS）- 一种多视角SAR图像的新型两步配准方法

    摘要： 金属目标的合成孔径雷达（SAR）图像对观测角度高度敏感，这不利于目标识别。为解决该问题，本文提出一种新颖的两步图像配准方法。首先利用飞行器的GPS信息，将多视角SAR图像投影至统一坐标系完成粗配准；其次提出名为GI-SIFT（地理信息-尺度不变特征变换）的精细SAR图像配准方法，该方法融合了地理信息与尺度不变特征变换算法。配准后通过多视角SAR图像融合获取目标的多视角散射特征，从而提升目标识别性能。此外，真实数据的实验结果验证了所提方法的有效性与优势。

    关键词： 地理信息，尺度不变特征变换，多角度合成孔径雷达，图像配准

    更新于2025-09-23 15:22:29

  • [IEEE 2018数字图像计算：技术与应用会议(DICTA) - 澳大利亚堪培拉(2018.12.10-2018.12.13)] 2018数字图像计算：技术与应用(DICTA) - 基于离散周期样条小波与自由形变的临床颈部MRI体积跨受试者图像配准

    摘要： 本文提出了一种基于紧支撑样条与离散周期样条小波（DPSWs）的多阈值、多相似性度量及多变换的跨患者图像配准框架，采用高斯-牛顿梯度下降法（GNGD）和梯度下降法（GD）进行优化。我们的主要创新点在于将DPSWs融入变换过程，另一贡献是将越界概念融合至通过多变换与多相似性度量实现的面匹配技术中。特别地，由于单一变换组合、相似性度量（SM）及配准过程的优化无法实现真实形变，需将移动图像调整至配准范围内。该面匹配技术采用边缘位置差异（EPD）相似性度量，通过基于样条的无变形自由形变（FFD）方法，利用多阈值实现从粗到细的面匹配。我们在三维临床颈部磁共振（MR）图像上进行了配准实验，结果表明所提方法具有良好的精度与鲁棒性。

    关键词： 图像配准、边缘位置差异、多分辨率、个体间配准、优化、离散周期样条小波

    更新于2025-09-23 15:22:29

  • 基于补丁的3D图像配准的度量学习

    摘要： 基于图像块的配准是视觉几何领域中的一个具有挑战性的问题，其关键在于选择合适的相似性度量方法。该相似性度量参与位姿优化的目标计算，从而决定优化收敛性能。本文提出从参考图像和目标图像中学习图像块的相似性度量，使得具有较小投影误差的图像块对获得较高的相似性得分。为实现这一目标，我们基于自采集数据集分别设计并训练了分类网络、回归网络和排序网络。该网络能根据图像块直接输出对位姿变换偏差敏感的投影误差。我们还设计了评估标准，验证了网络输出相比传统方法（如绝对差值和与平方差和）具有更优越的性能。

    关键词： 神经网络，图像配准，姿态优化，度量学习

    更新于2025-09-23 15:22:29

  • 基于互信息和随机优化技术的INSAT-3D每日图像自动配准

    摘要： 本文提出了一种自动图像配准方法，可用于对印度地球静止卫星系统INSAT-3D每30分钟获取的日常图像进行配准，且无需使用任何地面控制点（GCPs）。对于从地球静止平台每15-30分钟获取、覆盖近三分之一地球表面的气象图像，始终存在迫切的配准需求。天气预报工作包括推导大气运动矢量，这要求此类图像在相对位置精度方面能立即得到合理处理。通常采用的方法利用图像导航模型和从陆地海洋边界已知地标提取的GCPs，在估计变换以将当前获取图像校正至已知几何形态前先关联图像特征。然而，本文阐述的分层（从粗到细）方法采用基于强度的互信息作为相似性度量（从随机选取的像素群体中获取），并使用随机梯度下降优化器来估计待配准图像对之间的仿射变换，从而获得令人满意的结果。

    关键词： 互信息，随机优化，INSAT-3D卫星，图像配准

    更新于2025-09-23 15:21:21

  • 基于新进化技术的图像配准方法

    摘要： 本文报道的研究旨在开发用于签名识别的图像配准进化算法。我们提出并开发了多种配准方法以获得精确快速的算法。首先介绍了两种萤火虫算法变体，其展现出优异的精度和适中的运行时间。为加速计算，我们提出了两种加速粒子群优化（APSO）方法的变体。所得算法比基于萤火虫的算法快得多，但识别率略低。为在识别率和算法计算复杂度之间取得平衡，我们开发了一种混合方法，结合了自适应进化策略（ES）搜索发现全局最优解的能力与APSO的快速收敛特性。通过大量不同签名图像对的测试实验证明了所得算法的准确性和效率。论文最后部分提供了关于所提方法质量的对比分析及后续发展的结论与建议。

    关键词： 混合技术、图像识别、图像配准、萤火虫算法、进化计算、仿射扰动、进化策略、互信息

    更新于2025-09-23 16:47:23

  • [2019年IEEE国际仪器与测量技术会议(I2MTC) - 新西兰奥克兰 (2019.5.20-2019.5.23)] 2019年IEEE国际仪器与测量技术会议(I2MTC) - 基于广角立体相机的三维测量方法

    摘要： 计算机视觉技术已成为执行非接触式测量的常用工具。立体系统已应用于多种长度和几何测量场景。三维（3D）重建是实现三维测量的关键环节。学界已为立体系统的三维重建开发了多种方法。块匹配法被认为是最适合三维测量的方案，但要求立体系统两相机的视角具有相似性。为满足这一条件，立体系统相机在物体表面应保持较小的光轴夹角。然而某些应用场景中，这种相机布置方式既不可行也不理想。我们提出了一种突破该限制的新方法：通过初始变换使两相机图像视角相似，将变换后图像上的点作为双视角匹配点的初始估计值，再采用高精度亚像素图像配准算法实现两图像间点的精确匹配。该方法使用已知尺寸物体进行测试，在12毫米长度的10次测量中，最大误差为0.05毫米，标准差0.09毫米。其高精度特性使其成为需要可靠三维测量的理想方案。

    关键词： 子像素、三维重建、块匹配、立体测量、宽基线相机、图像配准

    更新于2025-09-16 10:30:52

  • [IEEE 2018年第十届国际模式识别协会遥感模式识别研讨会（PRRS）- 北京（2018年8月19日-2018年8月20日）] 2018年第十届IAPR遥感模式识别研讨会（PRRS）- 基于多尺度相位一致性的多模态遥感图像配准

    摘要： 由于多模态遥感图像间存在显著的非线性辐射差异，基于具有光照和对比度不变性的相位一致性模型进行图像匹配仍是一项具有挑战性的任务。本研究将该模型拓展为一种新型图像配准方法——多尺度相位一致性（MS-PC），并采用MS-PC描述符之间的欧氏距离作为相似性度量来实现特征点匹配。通过四组多模态遥感图像对的实验评估表明：相较于SIFT和SAR-SIFT两种主流方法，MS-PC对图像间辐射差异具有更强的鲁棒性，在配准精度和同名点数量方面均表现更优。

    关键词： 相位一致性、图像配准、多模态遥感影像、多尺度

    更新于2025-09-10 09:29:36

  • 基于尺度不变PIIFD特征和局部保持匹配的红外与可见光图像配准

    摘要： 多传感器数据配准是图像融合等多模态图像分析的前提条件。本研究聚焦于红外与可见光图像配准问题——该技术在提升视觉感知方面具有重要作用。现有基于多模态特征描述符（如部分强度不变特征描述符PIIFD）的方法，由于红外与可见光图像在分辨率和外观上存在显著差异，通常难以正确对齐图像对。本文提出尺度不变PIIFD（SI-PIIFD）特征及鲁棒特征匹配方法来解决该问题：首先选取角点作为控制点候?。ㄒ蚱渫ǔ７植汲渥闱揖龋婧蠹扑闼薪堑愕腟I-PIIFD特征值，并结合描述符相似度与局部几何约束进行匹配；继而采用仿射函数建模红外与可见光图像间的空间变换关系，通过鲁棒贝叶斯框架从可能包含误匹配的SI-PIIFD特征匹配中估计变换参数；最后选择反向映射进行图像变换以避免输出图像出现空洞与重叠。在具有挑战性的数据集上进行的广泛实验（与其他先进方法对比）表明，所提方法在精度和效率方面均具有效性。

    关键词： 鲁棒估计、特征匹配、图像配准、红外、多模态描述符

    更新于2025-09-10 09:29:36

  • 基于主成分分析的自动图像对齐

    摘要： 我们提出一种基于主成分分析（PCA）的图像自动对齐技术，该技术主要包含两个步骤：第一步是通过阈值分割提取感兴趣区域；第二步是对二值图像中的非零像素应用PCA，以确定目标相对于其像素均值的旋转角度。现有基于PCA的技术虽能沿主成分方向对齐数据，但存在主轴180度旋转的关键问题。本文通过基于PCA特征向量推导的赋值规则，提供了该问题的自动解决方案。我们将所提算法应用于多种数据集（包括手写数字图像、旋转指纹图像数据集和磁共振脑部图像数据集），证实该方法能高效准确地实现数据对齐。除对齐功能外，该算法还提出了两种标准朝向方案，用于自动判断物体的真实正反面。

    关键词： 指纹对齐、数字对齐、图像对齐、主成分分析、图像配准

    更新于2025-09-10 09:29:36

  • 通过配准和平均技术改进扫频源OCTA对脉络膜毛细血管的可视化及定量评估（适用于临床系统）

    摘要： 脉络膜毛细血管层（CC）的可视化和量化仍具挑战性。我们提出一种创新的三步配准与平均法，通过重复扫频源光学相干断层血流成像（SS-OCTA）扫描实现CC的自动定量评估。纳入6名受试者，在黄斑至赤道区多个位点采用3mm×3mm扫描模式进行SS-OCTA成像，每位受试者采集5组重复容积数据。应用复合光学微血管成像（OMAG）算法识别CC层面的血流信号，对CC的en face OCTA图像实施平移、仿射及B样条三步自动配准后取平均值，通过模糊聚类法从平均图像中分割血管结构与血流缺损区。评估了CC可视化改善效果，并通过计算平均毛细血管管腔间距估算平均毛细血管间距。设计并验证了血流缺损密度（FDD）、数量（FDN）、大?。‵DS）、复杂指数（FDCI）及纵横比指数（FDARI）五项定量指标，证实其随平均扫描次数增加呈现稳定趋势。在黄斑与赤道区CC进行定量评估对比发现：黄斑区毛细血管间距约24μm并向赤道区递增。五项定量指标均随多次平均处理显著变化，当重复扫描4次时趋于稳定。本配准平均算法显著提升了SS-OCTA对CC的可视化效果，所设计的五项CC定量指标为临床评估提供了更多选择，在辅助疾病病理理解、早期诊断及治疗监测方面具有重要潜力。

    关键词： 定量评估、光学相干断层扫描血管成像、脉络膜毛细血管层、平均化处理、图像配准

    更新于2025-09-10 09:29:36