导读:本文包含了亚像素配准论文开题报告文献综述及选题提纲参考文献，主要关键词:亚像素配准,改进的边缘提取,改进SURF算法,矩阵乘法相位相关
亚像素配准论文文献综述
徐全飞[1]（2017）在《海洋遥感图像亚像素配准算法关键技术研究》一文中研究指出近海海洋环境、海洋灾害和海上突发事件等通常具有快速动态变化的特性(小时级快速变化),而每天观测一次的太阳同步轨道(极轨)海洋卫星难以满足日变化监测的需求。静止轨道卫星可以利用同一遥感器对感兴趣的同一区域进行连续观测,是开展高频对地观测的最佳手段。然而任何卫星平台都受到颤振的干扰,由于静止轨道卫星成像系统积分时间一般比较长,这些颤振将严重影响遥感图像质量。目前卫星平台的颤振测量计算和抑制技术都发展到了较高的水平。卫星平台抑制技术和相关设备可以消除大部分的平台颤振,但是对于低频的卫星平台的姿态漂移却束手无策。静止轨道海洋成像辐射计轨道高度是35800km,其探测波段为可见光至近红外8个波段,角分辨率为7?rad,地面分辨率(星下点)250m,采用2048×2048元硅CMOS面阵探测器LUPA4000。由于静止卫星海洋成像辐射计轨道高度高,海洋反射能量弱,地面分辨率高,因此在成像过程中对卫星平台的姿态漂移特别敏感,为了提高系统的信噪比可以使用多次累加的方法。静止卫星海洋成像辐射计可见光模块最多采用16次累加。而在累加的过程中,卫星平台存在低频的姿态漂移。根据掌握的卫星平台数据,目前卫星平台的稳定度是5×10-4?,因此16次累加过程中图像最多偏移了1.8个像素。如果不进行处理而直接进行累加,必然导致图像模糊,影响成像质量。本论文根据化整为零的思路首次提出了遥感图像亚像素配准算法,首先根据最优准则把图像分割成不同的子图像,其次使用基于Ostu的Canny算法对图像进行边缘分割提取,然后在提取后的图像使用SURF算法提取特征点,最后在关键点周围进行开窗,窗口大小为200×200像素。在窗口中使用矩阵乘法相位相关法来计算图像亚像素偏移量。综合所有的子图像的偏移量最终获得整幅图像的亚像素偏移量。论文对遥感图像亚像素配准算法进行了详细的仿真,在仿真的基础上,为了提高以后算法硬件实现的处理速度,本论文提出了改进的香农熵低信息量特征点剔除算法和改进的SURF算法:改进的香农熵低信息量特征点剔除算法减少了参与匹配的特征点数,提高了算法的执行速度。改进的SURF算法将特征向量描述符的维数由原来的64维减少到36维,这明显可以提高特征点匹配速度,并且改进的SURF算法可以多路并行处理。这些改进将极大的提升算法的硬件执行速度。本文的研究内容和创新点有以下4个方面:1)由于遥感图像尺寸2048×2048,那么处理过程中需要的存储资源和计算资源将十分巨大,一般的硬件如FPGA和DSP等将无法处理,因此本论文提出的遥感图像亚像素配准算法对图像进行分块并行处理,提高算法执行速度的同时也解决了FPGA,DSP等硬件无法处理超大尺寸遥感图像的问题。并且由于遥感图像亚像素配准算法采用了基于矩阵乘法的相位相关法,该算法对噪声有明显的抑制作用,因此即使遥感图像存在噪声,本论文算法仍然可以获得较高精度的亚像素偏移量估计值。2)改进的香农熵低信息量特征点剔除:该算法不仅大量地减少了参与匹配的特征点数,而且还提高了匹配的正确率。因此可以明显提高算法的运算速度。SURF算法能够获得众多的特征点,然而在图像匹配过程中发现存在许多未配对点,针对这种情况,本论文提出改进香农熵的低信息量特征点剔除算法。改进主要体现在:不仅考虑特征区域的离散像素值,而且也考虑特征中心点和周围其他像素的相互关系。3)改进的SURF算法实现了主方向计算和特征向量描述符生成的并行计算,同时也把特征向量描述符从原来的64维减少到36维,这些改进不仅可以明显地提高算法的执行速度,而且也提高了匹配的正确率:SURF算法的改进主要体现在把特征点的梯度使用径向梯度进行替代,这种替代可以实现特征描述子的旋转不变性。在特征向量描述符的生成过程中由于传统的SURF算法采用的是正方形区域,区域大小为20S×20S(S是特征点所在的尺度空间的尺度)。取而代之,改进的SURF算法使用半径为20S的圆形区域,省略了坐标系旋转步骤。把20S的圆形区域划分成9个特征子区域,每个子区域使用4个特征进行描述,这样一共生成了36维特征向量描述符,大大的减少了描述符的维数。4)在对遥感图像亚像素配准算法进行详细研究和实验验证的基础上,详细的介绍改进SURF算法特征点提取算法的硬件架构、矩阵乘法相位相关法亚像素偏移量估计的硬件架构和基于回归学习图像插值放大算法的硬件架构。在对算法的原理和步骤深入研究的基础上,把算法进行适应于硬件硬件实现的细分,给后期的遥感图像亚像素配准算法的硬件实现提供基础和指导。(本文来源于《中国科学院大学(中国科学院上海技术物理研究所)》期刊2017-05-01）
许少娟,王演,王鲁云,张晶泊[2]（2016）在《基于Fourier-Mellin变换和曲面拟合的IC芯片图像亚像素配准算法》一文中研究指出为实现IC芯片图像的精确配准,提出一种Fourier-Mellin变换和曲面拟合法结合的图像亚像素配准算法。算法首先采用Fourier-Mellin变换计算出待配准IC芯片图像的旋转角和平移量的整像素峰值位置,然后对峰值区域进行基于最小二乘的曲面拟合,通过取极值点获得亚像素级的精确峰值位置。另外,Fourier-Mellin变换由于旋转的频谱混迭和坐标变换中的重采样插值会产生误差,新算法采用加窗和滤波的方法加以改进。实验结果表明,所提算法实现了IC芯片图像的亚像素级配准,具有较好的精度和鲁棒性。(本文来源于《青岛科技大学学报(自然科学版)》期刊2016年05期）
赵洋,杨丹蕾,刘博宇,杨进华[3]（2016）在《基于插值和曲面拟合的图像亚像素配准算法》一文中研究指出图像配准在很多领域有着广泛的应用,如在计算机视觉、识别模式、军事、医学成像方面等方面,而且像素级的配准精度远远不能满足要求,需要达到亚像素级的图像配准。本文在传统叁次曲面拟合的基础上,提出了一种改进的亚像素精度配准算法,该算法首先找到像素级配准位置(u_1,v_1),之后在附近区域进行灰度插值,在图像插值过程中采用的是具有在节点处具有二阶连续导数的叁次样条插值和双立方插值法。最后经过曲面拟合求得亚像素配准结果。实验结果表明,与传统的曲面拟合算法相比,本文提出的算法在精度上得到了明显的改善,精度可以达到0.01pixel。(本文来源于《长春理工大学学报(自然科学版)》期刊2016年04期）
李含伦,张爱武,孟宪刚,胡少兴[4]（2015）在《一种利用Fourier-Mellin变换和曲线拟合的遥感图像亚像素配准方法》一文中研究指出直接使用傅里叶梅林变换计算出的图像间旋转参数的精度不高,以此旋转参数对图像进行纠正后再使用相位相关的扩展方法计算出的图像间的平移参数精度也不高.针对这种情况,提出一种改进的角度检测方法.传统的方法是先对图像进行傅里叶变换,然后进行极坐标变换,再使用相位相关得到相关谱,通过相关谱的峰值位置确定图像间的旋转角度,最后对图像做角度纠正并计算平移参数.而本文对相关谱峰值所在区域进行拟合,使用拟合后的峰值位置替代原来的峰值位置确定图像间的旋转角度.由于拟合后的峰值位置的精度高于拟合前,估计角度的精度会更高,使用此角度做旋转纠正能够提高图像之间的相关性,进而也提高平移参数的精度.实验证明:与Fourier-Mellin变换的通常做法相比,此方法显着提高了配准的精度,平均角度精度提高0.187°,水平方向上平均平移精度提高0.339 pixel,垂直方向上平均平移精度提高0.296 pixel.(本文来源于《小型微型计算机系统》期刊2015年12期）
刘红亮,陈维义,许中胜[5]（2015）在《曲面拟合法和梯度法相结合的图像亚像素配准算法》一文中研究指出针对传统亚像素配准算法存在精度不高、计算复杂的问题,提出了一种曲面拟合法和梯度法相结合的图像亚像素配准算法。采用9点相关系数曲面拟合法对图像进行粗配准,求得一个相对粗略的亚像素配准位置;在两幅图像中选取相同尺寸的子区图像,在粗略的亚像素配准位置基础上,采用梯度法最终获得精确的亚像素配准位置。不同平移关系下的样本图像亚像素配准对比实验结果表明,该算法实现了曲面拟合法和梯度法的优势互补,有效提高了图像配准的精度,最大配准绝对误差由0.17像素降低为0.02像素。(本文来源于《国防科技大学学报》期刊2015年05期）
刘琼,严由嵘,张旭,曹蕾蕾[6]（2015）在《基于动态小波亚像素配准的战场遥感识别仿真》一文中研究指出军事战场遥感图像具有多源多时特性,使得图像的图像变形复杂化,图像存在较大的灰度和几何形变。导致传统基于自适应渐进遥感图像配准方法,采集军事战场遥感图像特征时,无法有效过滤图像灰度和几何形变的干扰,不能得到准确的图像识别结果。提出一种基于动态小波亚像素配准的军事战场遥感识别方法,分析军事战场遥感图像的小波边缘提取过程,将已知的图像像素边缘点的梯度方向,替代待配准的图像亚像素点的梯度方向,在该方向上进行插值运算,获取图像边缘的亚像素位置,采用质心配准算法进行军事战场遥感图像亚像素配准,计算两幅图像的质心和主轴,通过平移和旋转使两幅图像的质心和主轴对齐,实现军事战场遥感图像的配准和识别。实验结果说明,所提方法可实现军事战场遥感图像的有效配准,并且具有较高的识别精度。(本文来源于《计算机仿真》期刊2015年09期）
吴应永,高晓蓉,郭建强,王泽勇,赵全轲[7]（2015）在《超声TOFD图像的亚像素配准算法》一文中研究指出为了提高超声TOFD(Time Of Flight Diffraction)图像的配准精度,研究编写了基于离散傅里叶变换(DFT)的亚像素配准算法,使得原图与模板图的互相关度在0.99附近。为解决实际焊缝缺陷检测过程中处理数据量较大问题,文章通过图像配准来提取有效缺陷区域,减少后期图像处理的数据量和提高缺陷识别效率。现基于FFT的相关性,提出了一种超声TOFD图像配准算法,成功将灰度光学图像处理方法应用于超声波图像,提高配准精度到亚像素层次,得到的配准图像清晰,缺陷特征明显,其操作过程简单,配准位置准确。(本文来源于《信息技术》期刊2015年05期）
王凌霞,郝红侠[8]（2015）在《最优控制点选取的遥感图像亚像素配准算法》一文中研究指出分析了已有图像配准算法应用遥感图像配准方面的面临的问题,针对提高不同模态遥感图像配准精度问题,提出了一种人工辅助多模态图像配准算法。该算法首先由人工对待配准图像(测试图像)和参考图像输入控制点,利用高斯差分算子确定测试图像极值点;其次利用投影变换和最小线性平方差算法计算双边平均配准误差;最后,根据配准误差自动对控制点进行亚像素调整,取得亚像素级控制点匹配,实现遥感图像精确配准。实验结果表明,该算法具备更高的配准精度。(本文来源于《信号处理》期刊2015年03期）
李含伦,张爱武,胡少兴,黄慧娟,苍学智[9]（2015）在《一种空域和频域相结合的遥感图像亚像素配准方法》一文中研究指出扩展相位相关配准方法只适用于图像间相对运动小于图像尺寸的50%甚至30%的情况,其配准精度随着图像间运动增大而降低且易受边缘效应和混迭效应的影响.针对这种情况,本文做了如下改进:在使用相位相关法之前使用空间域方法粗配准,根据粗配准结果提取重迭区域形成两幅新图像,再对两幅新图像使用扩展相位相关进行精配准,解决了原方法只适用于图像间相对运动较小且精度随相对运动增大而降低的问题;为减弱边缘效应对配准精度的影响,通过实验评价了不同加窗方法,并给与了最优的建议;为减弱混迭效应对配准精度的影响,通过实验讨论了理想低通滤镜的截止频率的取值方法.实验证明这种方法不仅拓展了相位相关的使用范围而且在很大程度上提高了配准的精度.(本文来源于《小型微型计算机系统》期刊2015年03期）
赵锋[10]（2015）在《自适应小波亚像素配准城市路网遥感识别系统》一文中研究指出为了提高城市交通控制质量和可视化程度,设计并实现了一种基于自适应小波亚像素配准的城市路网遥感识别系统。系统采用SPCA563B单片机实现城市路网遥感识别信息的采集、传递、存储和控制,通过MSP430F149芯片图像传感器采集城市路网遥感图像,对城市路网遥感图像压缩处理模块的结构进行了详细分析,采用LPC2114芯片为核心的控制板,完成城市路网遥感识别系统中图像数据的转发、检测以及控制,完成城市路网遥感图像的可视化识别。软件设计过程中,利用自适应小波亚像素配准算法的优势,解决识别中的干扰问题。对城市路网遥感识别软件设计进行了详细分析,并给出了城市路网遥感识别的程序代码,仿真实验结果验证了本文系统的可行性和实用性。(本文来源于《科技通报》期刊2015年02期）
亚像素配准论文开题报告
（1）论文研究背景及目的
此处内容要求：
首先简单简介论文所研究问题的基本概念和背景，再而简单明了地指出论文所要研究解决的具体问题，并提出你的论文准备的观点或解决方法。
写法范例：
为实现IC芯片图像的精确配准,提出一种Fourier-Mellin变换和曲面拟合法结合的图像亚像素配准算法。算法首先采用Fourier-Mellin变换计算出待配准IC芯片图像的旋转角和平移量的整像素峰值位置,然后对峰值区域进行基于最小二乘的曲面拟合,通过取极值点获得亚像素级的精确峰值位置。另外,Fourier-Mellin变换由于旋转的频谱混迭和坐标变换中的重采样插值会产生误差,新算法采用加窗和滤波的方法加以改进。实验结果表明,所提算法实现了IC芯片图像的亚像素级配准,具有较好的精度和鲁棒性。
（2）本文研究方法
调查法：该方法是有目的、有系统的搜集有关研究对象的具体信息。
观察法：用自己的感官和辅助工具直接观察研究对象从而得到有关信息。
实验法：通过主支变革、控制研究对象来发现与确认事物间的因果关系。
文献研究法：通过调查文献来获得资料，从而全面的、正确的了解掌握研究方法。
实证研究法：依据现有的科学理论和实践的需要提出设计。
定性分析法：对研究对象进行“质”的方面的研究，这个方法需要计算的数据较少。
定量分析法：通过具体的数字，使人们对研究对象的认识进一步精确化。
跨学科研究法：运用多学科的理论、方法和成果从整体上对某一课题进行研究。
功能分析法：这是社会科学用来分析社会现象的一种方法，从某一功能出发研究多个方面的影响。
模拟法：通过创设一个与原型相似的模型来间接研究原型某种特性的一种形容方法。
亚像素配准论文参考文献
[1].徐全飞.海洋遥感图像亚像素配准算法关键技术研究[D].中国科学院大学(中国科学院上海技术物理研究所).2017
[2].许少娟,王演,王鲁云,张晶泊.基于Fourier-Mellin变换和曲面拟合的IC芯片图像亚像素配准算法[J].青岛科技大学学报(自然科学版).2016
[3].赵洋,杨丹蕾,刘博宇,杨进华.基于插值和曲面拟合的图像亚像素配准算法[J].长春理工大学学报(自然科学版).2016
[4].李含伦,张爱武,孟宪刚,胡少兴.一种利用Fourier-Mellin变换和曲线拟合的遥感图像亚像素配准方法[J].小型微型计算机系统.2015
[5].刘红亮,陈维义,许中胜.曲面拟合法和梯度法相结合的图像亚像素配准算法[J].国防科技大学学报.2015
[6].刘琼,严由嵘,张旭,曹蕾蕾.基于动态小波亚像素配准的战场遥感识别仿真[J].计算机仿真.2015
[7].吴应永,高晓蓉,郭建强,王泽勇,赵全轲.超声TOFD图像的亚像素配准算法[J].信息技术.2015
[8].王凌霞,郝红侠.最优控制点选取的遥感图像亚像素配准算法[J].信号处理.2015
[9].李含伦,张爱武,胡少兴,黄慧娟,苍学智.一种空域和频域相结合的遥感图像亚像素配准方法[J].小型微型计算机系统.2015
[10].赵锋.自适应小波亚像素配准城市路网遥感识别系统[J].科技通报.2015