基于灰度相关的图像匹配算法的改进

第２８卷第５期２００７年９月应用光学

ＪｏｕｒｎａｌｏｆＡｐｐｌｉｅｄＯｐｔｉｃｓ

Ｖ０１．２８Ｎｏ．５

Ｓｅｐ．２００７

文章编号：１００２—２０８２（２００７）０５—０５３６—０５

基于灰度相关的图像匹配算法的改进

刘

莹１’２，曹剑中１，许朝晖１，田雁１，付同堂１’２，王锋“２

（１．中国科学院西安光学精密机械研究所，陕西西安７１００６８Ｉ２．中国科学院研究生院，北京１０００３９）

摘要：针对目前图像匹配算法中存在的匹配精度不高和匹配速度慢的缺点，对基于友度相关的２类匹配算法——最小误差法和相关系数法进行了改进。最小误差法采用新的ＭＬ距离法，提出动态调整闽值的方法，既保证了匹配精度，又避免了局部噪声的影响；相关系数法对相关系数的计算公式进行了简化，并采用三步搜索策略进行匹配，以达到减少计算量和搜索位置的目的。实验证明：改进后的算法，在保证一定匹配精度的条件下，匹配速度大大提高，能够满足实际应用中的实时性要求。

关键词：相关匹配；相关系数；匹配精度；匹配速度

中图分类号：ＴＮ９１１．７３３２

文献标志码：Ａ

Ｉｍｐｒｏｖｅｍｅｎｔｏｆｉｍａｇｅ

ｍａｔｃｈｉｎｇａｌｇｏｒｉｔｈｍ

ｂａｓｅｄ

ｏｎ

ｇｒａｙｃｏｒｒｅｌａｔｉｏｎ

ＬＩＵＹｉｎ９１～，ＣＡＯＪｉａｎ—ｚｈｏｎ９１，ＸＵＺｈａｏ—ｈｕｉｌ．ＴＩＡＮＹａｎｌ．

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Ｓｃｉｅｎｃｅｓ，Ｂｅｉｊｉｎｇ１０００３９，Ｃｈｉｎａ）ａｎｄ

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Ｋｅｙｗｏｒｄｓ：ｃｏｒｒｅｌａｔｉｏｎｍａｔｃｈｉｎｇ；ｃｏｒｒｅｌａｔｉｏｎｃｏｅｆｆｉｃｉｅｎｔ‘ｍａｔｅｈｉｎｇａｃｃｕｒａｃｙ；ｍａｔｃｈｉｎｇｖｅｌｏｃｉｔｙ

引言

图像匹配技术是计算机视觉和图像信息处理领域中的一个基本问题，并在卫星遥感、空间飞行器的自动导航、光学和雷达的目标跟踪与识别、自然资源分析及医学图像处理等许多领域中得到了广泛的应用。图像匹配ｏ３是根据已知的图像（模板图）在另一幅图像（搜索图）中寻找相应或相近模板

收稿日期：２００６—０９—１２；修回日期：２００６—１２—３０

的过程。图像匹配算法主要分为２大类”］，一类是基于灰度相关的匹配，另一类是基于特征的匹配”４］。前者主要用空间域的一维或二维滑动模板进行图像匹配，不同算法的区别主要体现在模板及相关准则的选择方面，这种方法一般匹配率高，但计算量大，速度较慢；后者则通过在原始图像中提取点、线、区域等显著特征作为匹配基元，进而用于

作者简介：刘莹（１９８２一），女，州安人，硕士研究生．主要从事图像处理及罔像跟踪的研究。Ｅ—ｍａｉｌ；ｂｙｏｎｄｒａｉｎｂｏｗ＠１２６．ｃｏｍ

万方数据　

应用光学Ｚ００７，２８（５）刘莹，等：基于灰度相关的图像匹配算法的改进・５３７・

特征匹配，一般匹配速度较快，但匹配精度不高。

由于受噪声、目标运动以及成像设备的限制，使得所匹配的２幅图像存在一定的灰度失真和几何形变，所以研究具有良好的抗噪声能力、抗几何形变能力以及匹配正确率高、速度快的匹配算法成为目前的一个重要课题。本文对基于灰度相关的匹配算法进行了研究，在传统图像匹配算法最小误差法和最大相关系数法的基础上，提出了改进的匹配算法。实验结果表明，在保证一定匹配精度的条件下，算法在匹配速度方面有很大的改善。

１相关匹配算法

在实际目标跟踪系统中，常用的相关匹配算法有２类；一类强调景物之间的差别程度，即最小误差法；另一类强调景物之间的相似程度，又可分成相关系数法和积相关匹配法。

最小误差法的思想是，将模板图像丁在搜索图Ｓ上平移，在每个位置上求模板与模板覆盖下的子图Ｓ“’的绝对差：

Ｍ

Ｎ

Ｅ（ｉ，ｊ）一∑∑渺，（ｍ，ｎ）一Ｔ（ｍ，”）Ｉｍ…一１

模板大小为肘×Ｎ，Ｅ（ｉ，Ｊ）为最小值时即为匹配位置。

优点：算法简单，计算速度快，在简单背景下能获得较好的匹配。

缺点：该算法中图像的每一点对匹配结果做出同样的贡献，因此算法性能易受个别点噪声、局部遮挡的影响，可靠性低，不适用于图像灰度范围窄的场合。

相关系数法的思想是，将实时图ｇ在基准图，上滑动，计算每一位置上的相关系数：

肛

Ⅳ

∑∑（瓜“＋，一７）（ｇｊｒｉ）

式中

：７

一

‘

＝

相关ｉ系数

由由雌

Ⅳ∑言∑Ｈ陋。∑㈦，∑㈦∽毋∞

≤庄

一绝对尼度

范围之间衡量二者的相似性。通过比较参考图像和输入图像在各个位置的相关系数，得到相关值最大的点，即最佳匹配位置。

万　

方数据优点：该方法的精确度很高，具有较强的局部抗干扰能力，并且当相对的旋转和畸变差异不大时，也能够得到满意的匹配。

缺点：计算量很大，匹配速度慢。

２

相关匹配算法的改进

２．１

基于最小误差法的改进

对于最小误差法，提出一种新的相似性度量方

法：ＭＬ（ｍａｘｉｍｕｍｌｉｋｅｌｉｈｏｏｄ）距离［５］，对其周值丁采取动态调整的方法，即比较基准图和实时图对应点的灰度绝对差。若小于某一门限丁，认为２点相似，统计整幅图像中像素绝对差小于门限的像素数目，即相似程度，其定义如下：

Ｄ（ｉ，Ｊ）一∑∑Ｒ（Ｔ（ｍ，ｎ），Ｓｉ，Ｊ（ｍ，”））

式中：

肿㈤砒蜘∽，＝…ａｂｓ（Ｔ（ｍ，ｎ）蒜““神Ｋ

７

与传统最小误差法的不同之处在于这里计算的是２图像中相似点的个数，而非图像中所有像素灰度绝对差的和。对于门限丁，其值越小，匹配精度越高，但易受噪声的影响；其值越大，提取目标的形状越完整，但匹配精度下降。对于低对比度图像，阈值Ｔ应该小一些婿ｆ于强对比度的图像，阈值了＇应该大一些。正常情况下，模板在与图像正确匹配时，相似像素点数在０．９７ＭＮ～０．８５ＭＮ之间，若小于０．８５ＭＮ可适当增大阈值，若大于０．９７ＭＮ则丁应小一些。这样就避免了局部噪声的影响，又保证了匹配精度，使得算法具有较强的抗干扰能力和稳定性。

２．２

基于相关系数法的改进

任何一种匹配算法的总计算量都是采用的相

关算法计算量与搜索位置数值积口］，即

总计算量一相关算法计算量×搜索位置数因此，为了减少总的计算量，可以一方面设法减少相关度量的计算量，另一方面在不影响匹配精度条件下减少搜索位置的数目。

对于相关系数法，可以通过简化相关系数的计算公式”］，达到减少相关度量计算量的目的。相关系数公式经简化可得到：

∑∑■¨。×ｇＪｒＵＮ７Ｘｉ

Ｒ（ｕ．口）＝

・５３８・

应用光学２００７，Ｚ８（５）刘莹．等：基于灰度相关的图像匹配算法的改进

对一次匹配过程而言，实时图的均值ｉ和

Ｍ

Ⅳ

∑∑ｇ；．・一ＭＮ９２是一个常数，因此在匹配开始

，＝Ｉ

Ｉ＝１

时，先计算这２项。这样在后续的匹配搜索时，只需将这２项的值直接代人相关系数公式，避免了重复计算。其次，因为开根号需要花费大量的时钟周期，对分子和分母同时平方，这样就不需要计算根号了，分母的运算量近似为Ｍ＊Ｎ次乘累加运算。经以上近似计算，相关系数的计算量大大减少了。

相关系数匹配法的正确匹配位置位于最大相关系数值的地方，如果在基准图中逐点计算，将会耗费大量的时间，因此本文采用由粗到细的搜索策略，通过三步搜索法以减少搜索位置的数目”１，从而减少总的计算量。第一步，选择初始步长，对图像进行粗匹配，确定最大相关值可能位于的区域，这里搜索步长为４。这样可使运算量减少为原来的１／］６；第二步，步长减为原来的一半，图像中心移到第一步得到的最大相关点处；最后，以第二步得到的最大相关点为中心，计算其十字方向上的４个点，比较相关系数值的大小，找到最大相关值，从而得到最后的匹配点。其搜索收敛过程如图１所示。

上ｒ

上

人—、Ｈ人＾ＸＪ丫＿■０Ｊ、上Ｘ

丫

丫

丫

Ｊ、丫＿

＋审

上丫

●第一步的搜索点。第二步的搜索点０第三步的搜索点图１搜索收敛过程围

Ｆｉｇ．１

Ｓｅａｒｃｈｉｎｇｃｏｎｖｅｒｇｅｎｔｐｒｏｃｅｓｓ

通过三步搜索策略，每进行一步，其结果越近似精确解。与直接匹配法相比，该方法的匹配速度大大提高，并且在运动模糊、局部遮挡及几何形变的情况下，仍有较高的匹配精度。

３实验结果及分析

实验条件：Ｍｉｃｒｏｓｏｆｔ

Ｖｉｓｕａｌ

Ｃ＋＋６．０环境

下，实验计算机ＣＰＵ为Ｃｅｌｅｒｏｎ（Ｒ），主频２．０

ＧＨｚ，

内存９５６ＭＢ。其中模板图的大小为３０×５０（像素），

万　

方数据基准图的大小为２５６×２５６（像素），如图２和图３所示。基准图经顺时针旋转１５。后的图像如图４所示，其中模板图左上角在基准图中的位置（像素数）为（８５，３５）。采用传统的相关匹配方法和改进的算法进行对比实验，图５和图６分别为以上４种算法在图３（基准图）和图４（旋转后的基准图）上的匹配结果。

图２模板图像

Ｆｉｇ．２

Ｔｅｍｐｌａｔｅｉｍａｇｅ

图３原始图像

Ｆｉｇ．３

Ｏｒｉｇｉｎａｌｉｍａｇｅ

蜜４旋转图像

Ｆｉｇ．４

Ｒｏｔａｔｅｄｉｍａｇｅ

图５匹配结果示意图

Ｆｉｇ．５

Ｄｉａｇｒａｍｏｆｍａｔｃｈｉｎｇ

ｒｅｓｕｌｔ

应用光学２００７，２８（５）

刘莹．等：基于灰度相关的图像匹配算法的改进

・５３９・

图５采用了最小误差法、相关系数法、ＭＬ法和改进的相关系数法，得到的匹配位置均与模板图在原基准图中的位置相一致。图６为采用经最小误差法和ＭＬ距离法得到的匹配位置，其误差为１个像素，而另外２种方法得到的匹配位置与原位置一致。结果表明：在无运动模糊、无局部遮挡及无几何形变的情况下，４种算法都能够得到正确的匹配，而一旦条件不满足时，如上文中图像存在一定的旋转时，最小误差法的匹配精度会有所下降，而传统的和改进的相关系数法仍能保持较高的精度。

嗣６匹配结果示意圈

Ｆｉｇ．６

Ｄｉａｇｒａｍｏｆｍａｔｃｈｉｎｇｒｅｓｕｌｔ

襄ｌ匹配时阃对比

Ｔａｈｉｅｌ

Ｔｉｍｅ

ｃｏｎｔｒａｓｔ

ｏｆｍａｔｃｈｉｎｇ匹配算法

平均匹配时间／ｓ

最小误差法４．２７３

相关系数法５．４６７

ＭＬ法

３．８３５

改进的相关系数法

０．４８３

表ｌ为上述４种算法的匹配耗时对比。可以看出，传统的相关系数法的匹配速度最慢，ＭＬ法的速度有所提高，而改进的相关系数法的匹配速度相对于传统方法提高了ｌｏ多倍。这是因为改进的相关系数法对相关系数的计算公式进行了简化，减小了相关算法的运算量，并采用三步搜索法进行匹配，从而使算法的匹配速度大幅提高。在实际应用中，我们可根据实际情况选择合适的步长。

万　

方数据４结论

改进的相关系数法的性能最优。ＭＬ算法在匹配速度方面有所提高，但提高不明显，而且必须预先确定阈值丁，阈值在不同背景下是不同的，尤其在复杂背景下就限制了这种算法的应用。本文采用动态调整阈值的方法，在一定程度上解决了该问题，本实验中Ｔ一１５。改进的相关系数法对相关系数的计算公式进行了简化，并采用三步搜索策略进行匹配，克服了传统的采用相关系数作为相似性判定准则的图像匹配算法运算量大的缺点，同时又不失其匹配精度高的优点，从而可满足图像匹配系统的实时性要求。

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Ｙａｈ，ＬＩ

Ｊｉａｎ—ｉｕｎ，Ｉｍａｇｅ

ｍａｔｃｈｉｎｇ

ｂａｓｅｄ

Ｏｉｌ

ｇｅｏｍｅｔｒｉｃｆｅａｔｕｒｅｏｆｅｄｇｅｓ

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Ｌａｓｅｒ

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Ｃｈｉｎｅｓｅ）

・５４０・

应用光学２００７，２８（５）刘莹，等：基于灰度相关的图像匹配算法的改进

中国兵工学会光电子技术专业委员会召开

第五届学术交流会暨换届会议

中国兵工学会光电子技术专业委员会于２００７年８月１８日～２１日在青海省西宁市召开了委员会换届暨第五届学术交流会议。

１９日上午举行了大会开幕式，２０５所所长王小鹏向大会致辞，他在致辞中说：中国兵工学会光电子技术专业委员会第五届学术交流会暨换届工作会议经过几个月的筹备，今天在夏都西宁市召开了，我代表２０５所向上级主管部门中国兵工学会以及支持我们工作的单位和与会代表表示感谢。这次会议的主要任务是进行光电子技术专业委员会的换届和学术交流，加强我们同行之间的认识和了解，共同探讨未来光电子技术的发展，发挥好专委会的平台作用。作为挂靠尊位的２０５所，一方面要利用我们在光电领域技术上的优势，加强技术创新，干好我们的科研，继续扛好光电子技术这杆旗，继续为光电子技术的发展作出我们的新贡献，同时我们将一如既往地支持专委会的工作。我们愿意继续利用现有的技术优势，在技术和产品开发中加强与同行业有关部门和科技人员的合作，共同肩负起发展国防光电子技术的重任。

中国兵工学会副秘书长许毅达代表总会在开幕式也讲了话，他在讲话中认为，光电子技术专业委员会成立时间不长，但是活动开展的很有特色，为兵器和国防科技领域光电子技术的发展做出了一定的贡献，这一方面说明，这个专业领域很活跃、正在蓬勃发展；另一方面说明，广大科技工作者、委员对学会工作很支持，还有一个最重要的原因就是２０５所的领导很有战略眼光，他们看到了学术交流这块活动平台对未来科技发展渖｝技创新工作的重要促进作用，作为挂靠单位对这项工作非常重视和支持。

中科院成都光电所所长、光电子技术专委会副主任委员袁家虎代表与会人员讲了话。他高度赞扬了光电子技术专委会在为委员相互沟通信息方面所发挥的桥梁作用。

２０５所所长王小鹏等５位同志还在大会上做了学术报告。王所长所作的《光电子技术在现代军用装备中的应用》的报告，引起了与会代表的极大关注。

第一届专委会副主任委员盛益鹏主持召开了换届工作会议。会上，第一届专委会总干事杨大军首先向与会委员作了上一届委员会的工作报告；２０５所发展计划处处长胡红作了第二届专业委员会组成情况的说明；中国兵工学会副秘书长许毅达宣读了“关于中国兵工学会光电子技术专业委员会第二届委员会委员名单的批复”。至此，经各单位推荐，民主协商，中国兵工学会六届常务理事会审议，由９６名委员组成的第二届光电子技术专业委员会正式成立。我所王小鹏所长任主任委员，党委书记胡宏智任常务副主任委员，胡红任总干事，汪宏运任副总干事。

新一届专委会主任委员王小鹏主持召开了第二届委员会会议。王所长首先讲话，表示要尽心尽力组织作好专委会的工作，为国防光电子技术的发展再做新贡献。

与会委员还介绍了本单位的情况，并就有关专业技术问题进行了讨论交流。第二届光电子技术专业委员会总干事胡红对学会下一步的工作进行了安排。

本次会议在全体代表的努力下，圆满完成了各项议程。

（汪宏运）

万方数据　

基于灰度相关的图像匹配算法的改进

作者：作者单位：

刘莹， 曹剑中， 许朝晖， 田雁， 付同堂， 王锋， LIU Ying， CAO Jian-zhong， XU Zhao-hui ， TIAN Yan， FU Tong-tang， WANG Feng

刘莹,付同堂,王锋,LIU Ying,FU Tong-tang,WANG Feng(中国科学院,西安光学精密机械研究所,陕西,西安,710068;中国科学院,研究生院,北京,100039)， 曹剑中,许朝晖,田雁,CAOJian-zhong,XU Zhao-hui,TIAN Yan(中国科学院,西安光学精密机械研究所,陕西,西安,710068)

应用光学

JOURNAL OF APPLIED OPTICS2007，28(5)1次

刊名：英文刊名：年，卷(期)：被引用次数：

参考文献(7条)

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相似文献(10条)

1.期刊论文 杨华. 任勇. 李莹. 山秀明. 肖志河. 巢增明 以相关系数为特征量的飞机目标识别法 -清华大学学报(自然科学版)2001,41(7)

利用各目标距离像之间的相关系数，可提高基于距离像建库的目标识别方法的性能。该文提出了利用相关系数构造特征矢量和用神经网络进行分类的雷达目标识别方法。研究了特征矢量的分类性能、最终判决量的确定、相关系数特征矢量法与最大相关系数法各自的特点等问题。对6类飞机目标全方位角范围的识别结果表明：最大相关系数法在高信噪比时的识别率较高，相关系数特征矢量法的抗噪性较强，两种识别方法有较强的互补性。若按某种方式将两者结合起来，将得到识别率和抗噪性俱佳的识别方法。

2.期刊论文 朱永松. 国澄明 基于相关系数的相关匹配算法的研究 -信号处理2003,19(6)

本文分别从减少相关系数计算运算量和减少搜索点数量这两个方面对以相关系数作为相似性度量准则的相关匹配算法进行改进.实验结果表明:改进后的算法,在不失其匹配精度条件下,克服了其运算量大的缺点,从而满足图像匹配系统的实时性要求.

3.学位论文 廖素英 实时双目立体视觉研究 2005

双目立体视觉直接模拟人类视觉处理景物的方式，成为波动光学三维传感方法中最重要的距离感知技术，被广泛地应用于各领域。近年来，随着计算机处理速度和图像采集速度的提高，使得从算法和硬件两方面实现实时的双目立体测量成为可能。双目立体视觉再次成为研究的热点。

本文以Marr的视觉计算理论为基础，对双目立体视觉的基本理论、方法和相关技术进行了系统研究，立足从改进算法方面实现快速的双目立体视觉，为实时双目立体视觉硬件系统的建立提供参考。主要内容包括基本原理、计算理论分析，图像采集，摄像机标定，立体匹配和算法软件设计五个部分。重点对摄像机标定和立体匹配过程进行了详细分析和算法实现。摄像机标定方面，在SUSAN角点准确提取的基础上，巧妙地利用平面网格模板作为参考物，通过线性求解和Levenberg-Marquarat非线性优化相结合，灵活快捷地标定了摄像机的内外参数，实验结果较为合理。立体匹配方面，提出基于区域相关匹配的动态匹配方法，对图像对首先进行归一化协方差相关运算建立候选匹配点集，在此基础上引入动态规划技术进行全局优化，通过在相关系数平面上寻找一条最佳路径来得到最终的匹配结果。匹配过程中采用了盒滤波技术、金字塔分层、顺序一致性约束和视差范围限定等方法加速匹配过程，实现了浓密视差图的快速准确提取。论文最后给出了实时双目立体视觉系统的构建模块，并根据面向对象的设计方法，在VC++环境下开发了图像采集、特征提取、摄像机标定、动态匹配等相应算法的实现软件。

4.期刊论文 杨靓. 黄巾. 卢强. 黄士坦 基于全息相关系数矩阵的匹配算法 -信号处理2003,19(z1)

基于最大灰度互相关的匹配算法是航天图像匹配中最常采用的算法,但它具有计算量大、实时性差的缺点.本文提出的全息相关匹配算法是一种基于最大互相关算法的创新,通过在参考图制备阶段构造全息相关系数矩阵,并在匹配阶段获取实时图相对选定子块的全息映像,使匹配的计算量大大减少.由于新算法兼顾了匹配峰形状与幅值的信息,从而在保证匹配精度的情况下,使抗干扰能力也得到增强.试验证明,此算法具有比最大互相关算法更好的性能.

5.会议论文 杨靓. 黄巾. 卢强. 黄士坦 基于全息相关系数矩阵的匹配算法 2003

基于最大灰度互相关的匹配算法是航天图像匹配中最常采用的算法,但它具有计算量大、实时性差的缺点.本文提出的全息相关匹配算法是一种基于最大互相关算法的创新,通过在参考图制备阶段构造全息相关系数矩阵,并在匹配阶段获取实时图相对选定子块的全息映像,使匹配的计算量大大减少.由于新算法兼顾了匹配峰形状与幅值的信息,从而在保证匹配精度的情况下,使抗干扰能力也得到增强.试验证明,此算法具有比最大互相关算法更好的性能.

6.学位论文 江和平 红外序列图像匹配跟踪技术研究 2006

红外图像的匹配跟踪是红外成像制导领域的关键技术之一。在工程实践中，由于探测器平台的姿态变化、弹目距离的改变、目标姿态的变化、背景杂波的干扰以及成像噪声的存在，导致摄取图像中的目标产生复杂的灰度和几何失真，给目标的匹配跟踪造成极大困难。因此，在这种情况下，研究红外图像的匹配跟踪问题具有很大的挑战性。

本文围绕红外图像的匹配跟踪问题，研究了两类匹配跟踪技术，即帧间匹配技术和具有平移、旋转、尺度不变性的匹配技术。

本文的主要工作和创新成果如下：

(1)针对目标旋转给图像匹配带来的误差，提出了任意指定地面复杂场景图像目标的去均值相关匹配跟踪算法，通过对相关系数计算公式的近似推导，解决了相关系数运算量大的缺点，同时提出了模板图像的自适应更新方法和修正的自适应模板图像更新方法，并对这两种方法进行了性能比较。

(2)针对图像匹配过程中的噪声和局部遮挡问题，提出了基于对应像素距离测度的自适应图像匹配跟踪算法，设计了匹配跟踪置信度，实现了根据置信度对模板图像进行加权自适应更新。

(3)研究了图像信息理论和信息熵的基本性质，将互信息量、信息熵、交叉熵的概念引入图像匹配，研究了四个信息测度：最大互信息量值、最小联合熵、归一化互信息、熵相关系数。理论分析表明：对噪声分布和灰度变换不明的图像匹配，这些信息测度在应用前述模板更新条件下具有很好的匹配性能。在此基础上，提出了基于单元信息熵矢量特征和基于局部交叉熵的图像匹配跟踪算法。

(4)研究了基于梯度方法的红外图像匹配跟踪算法，具体而言：首先介绍了GM算法、SGM算法和BDGM算法及其运动参数估计的迭代求解方法；其次研究了这三种算法的收敛性；然后提出了两种构造矩阵H的方法，实现了上述梯度方法，并进行了对比实验，达到了较好的匹配结果。

(5)为了能够在模板图像和观测图像之间出现较大幅度的平移、旋转、缩放、噪声以及模板较小时，实现图像之间的准确匹配，提出了一种基于Fourier-Mellin变换和Newton迭代的图像匹配算法，并通过试验分析了Newton迭代算法的收敛性和该算法的适应性。

7.期刊论文 刘春华. LIU Chun-hua 遥感影像的半自动配准 -无线电工程2008,38(5)

图像的半自动配准是当前比较先进的图像配准技术.该方法基于初步定位基础,利用模板相关的匹配方法,根据遥感图像之间灰度分布的相关性,选取数量丰富的配准控制点,利用相关系数准则进行图像间的相似性度量,可达到较高的配准精度.实验结果表明,该匹配方法用于遥感图像的配准能够有效提高图像处理的速度以及校正图像的定位精度.

8.期刊论文 吴保奎. 刘广柱. WU Bao-kui. LIU Guang-zhu 同类传感器遥感图像自动配准的研究 -黄河水利职业技术学院学报2005,17(4)

遥感图像的自动配准技术是目前图像配准研究的重点.基于模板相关的匹配方法,根据同类传感器遥感图像之间灰度分布的相关性,选取数量丰富的配准控制点,利用相关系数准则进行图像间的相似性度量,可达到较高的配准精度.仿真结果表明,模板相关的匹配方法用于遥感图像的自动配准能获得很好的配准效果.

9.期刊论文 刘进. 张天序 车号定位识别与可信度估计 -红外与激光工程2002,31(3)

以车号的定位与识别为例,应用行投影法对车号图片进行倾斜行定位,证明了模板与场景的二维互相关系数近似等于一维投影互相关系数,在此基础上提出了列投影法快速行扫描识别算法及相应的可信度估计方法.这种方法对于室外拍摄的有复杂背景、光照变化、字体微倾、字符排列疏密不均及噪声干扰的车牌图像具有很好的识别效果.

10.学位论文 程力 重力辅助惯性导航系统匹配方法研究 2007

重力辅助惯性导航技术是各国近年来重点研究的导航技术之一，其原理是在载体航行过程中采集地球重力场数据，通过和重力图匹配来估计载体的水平位置。由于获得地球重力数据是一个无源的过程，因而将重力场信息引入惯性导航系统，可以形成自主、无源、高精度、高隐蔽性、抗干扰能力强的组合导航系统。

本文结合国家863计划项目“新型惯性/重力组合导航系统关键技术”的应用背景，重点研究了相关重力匹配的新方法以及影响重力匹配的主要因素，从理论上探讨了仅依靠重力测量值信息实现惯性/重力组合导航系统的相关匹配定位问题，提出了新的相关重力匹配方法和重力匹配区域选择方法，并对方法的可行性进行了计算机仿真研究。主要研究包括：

1.研究了相关重力匹配的主要影响因素，包括惯性导航系统、重力测量误差、重力图、重力场特征以及重力匹配算法。厄特弗斯效应是影响重力测量精度的主要误差因素，也是影响重力匹配性能的主要因素。针对厄特弗斯效应改正误差主要受航向误差、纬度位置误差和速度误差影响的特点，提出了在搜索模式和跟踪模式下减小厄特弗斯效应对匹配影响的方法，并利用实测重力数据进行了仿真研究。

2.深入研究了重力场特征，提出应该重点关注局部重力场特征对相关重力匹配的影响，提出了重力场抗噪性能的计算算法，给出了重力匹配区域的选择准则。在重力图上使用移动局部计算窗口的方法对局部重力场统计特征包括粗糙度、标准差、相关性、坡度、信息熵以及抗噪性能等进行了计算，使用填色等值线图进行对比和分析，确定使用局部重力场标准差、相关系数和抗噪性能等参数来刻画重力场特征，据此给出了匹配区域选择的经验性数量指标，并利用实测重力数据进行了仿真研究。

3.研究了相关重力匹配的新方法。针对跟踪模式下的重力匹配问题，提出了一种新的匹配算法，根据相邻两个采样时刻载体的速度差别不大的特点，把重力仪测量值序列中相邻两个重力值相减得到一个新的采样序列，然后使用新的采样序列进行匹配，算法可以显著降低厄特弗斯效应的影响。针对搜索模式下的重力匹配问题，从模式识别的角度分析了相关重力匹配过程，提出了一种基于模式识别思想的重力匹配方法，通过把重力测量数据对照重力图分类而估计载体的水平位置。分别使用概率神经网络和支持向量机工具进行分类，提出了基于概率神经网络的重力匹配方法和基于支持向量机的重力匹配方法，并进行了计算机仿真模拟。

4.尝试将重力辅助导航技术应用到航空导航领域，研究了航空重力匹配方法。由于航空重力仪的测量值中包含各种误差因素，特别是存在厄特弗斯效应估计误差，按照匹配算法估计出的匹配位置往往不是飞行器的真实位置，而是随机分布于真实位置周围。根据这个特点，将相关匹配中的均方差算法(MSD)和Monte Carlo方法结合，提出了基于Monte Carlo的航空重力匹配算法，以对重力测量数据进行若干次随机干扰后的匹配位置的均值作为最终匹配位置，并进行了仿真模拟。

引证文献(1条)

1. 鹿艳晶. 马苗 基于灰色粒子群优化的快速图像匹配算法[期刊论文]-计算机工程与应用 2009(10)

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下载时间：2010年8月24日