基于轮廓的多源图像配准技术研究

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时间:2019-05-15

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1、华中科技大学硕士学位论文摘要L本课题是来源于国家航天机电集团的基金项目。目前传统的飞航导弹制导技术中是应用弹载卫片与飞行时实时拍摄的航片直接灰度相关来进行配准。但是航片与卫片由于成像条件的不同而存在相当大的差异,所以取得的效果并不理想。因而从事不同源图像的配准技术研究,对我国的国防现代化建设具有重要意义。为此,十’本文中对基于轮廓的图像配准技术进行了一些研究工作。针对轮廓的特点,从图像边缘的提取、轮廓提取的准则、以及相应的表述和配准方法等方面做了一些探讨。经过预处理之后,首先采用LOG算子对图像提取边缘。在基于边缘强度的基础上,应用双

2、阈值方法,形成足够数目的轮廓并用八连通链码来表示。对于闭合轮廓,提取了五个形状特征先粗匹配,剔除形状相差很大的轮廓,节省了计算量。提出了一种链码描述的互相关的度量,并用这种度量来计算各条轮廓的匹配程度,通过寻找极大值和另外一个预设的防止误匹配的阈值比较来确定相匹配的轮廓对并将相应轮廓对的中心点定为配准控制点。f对于开轮廓,则先计算出各点的曲率大小,将轮廓上曲率最大点的值与预设阈值做比较,确定出角点,并作为配准控制点。得到配准控制点后由最小二乘法得到仿射变换各参数。此外作为对比,还讨论了直接灰度相关的配准以及实验结果,可以看到文中方法的

3、可行性与优越性。;另外,文中对将高斯臼噪声通过线性系统产生仿真的灰度误差阵列来校正两种不同图像灰度差异的方法也进行了初步的探讨工作。关键词:图像配准,灰度校正,轮廓提取,链码jLOG算子__————————————————————————————————————————一I华中科技大学硕士学位论文.=!=o=!!===!!!!!!!!g=!!=!!!!==!=!!!!!=!!!!=!!!=!=!==AbstractionThisapplicationcomesfromtheNationalAeronauticsMachineandEl

4、ectronicGroupFoundation.Inthetraditionalguidedmissile’Snavigation,themethodofgraylevelcorrelationisdirectlyusednowadays.ButbecauseoftheinherentgrayleveldifferenceinthesameScenethatistakenbydifferentsensors.jtisverydimculttoregisteronewithanother.Toavoidthedirectcorrelat

5、iononthetwoimages,anddoingresearchonmultiple-sourceimageregistrationtechniquehaveimportantsignificanceforourcountry’Smodernizationofnationaldefense.Imageregistrationisconcernedwiththeestablishmentofcorrespondencebetweenimagesofthesamescene.Onechallengingprobleminthisare

6、aistheregistrationofmulti·sourceimages.Ingeneral,suchimageshavedifferentgraylevelcharacteristics,andsimpletechniquessuchasthosebasedonareacorrelationcannotbeapplieddirectly.Thispaperpresentsacontour—basedmethod,whichuseregionboundariesandotherstrongedgesasmatchingprimit

7、ives.Afterthepre·processingoftheimages,firstlyextracttheedgesoftheimagebyconvolvingtheimagewithLaplacian-of-Gaussian(LOG)operatorandtheedgesaredetectedatthezero-crossingpoints.Thentheedgestrengthateachzero-crossingpointiscomputedandapplyingthe2-thresholdsmethodtoretaine

8、noughcontours.Andtheresultcontoursarerepresentedbychaincode.Fortheclosedcontours,thematchingbeginswithshapesim

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