论文部分内容阅读
图像匹配就是要在同一场景的不同图像间寻找对应关系。本文主要探讨了用于导航的图像匹配算法。高精度的导航技术在民用和军事上都具有极其重要的意义。图像导航在很多导航系统用来提高导航精度。图像匹配是图像导航中的关键技术,图像匹配系统在实时图和基准图之间寻找匹配位置,得到位置信息提供给航行器。本文从边缘特征的提取、统计特征的计算、图像特征的匹配和图像导航仿真系统的设计等几个方面展开论述。 首先研究了边缘的提取方法,对常用的边缘提取算法进行了讨论和分析。由于实际中有些设备获取的是彩色图像而非灰度图像,接下来讨论了彩色图像的边缘提取方法,并比较了不同的彩色空间中边缘提取结果的差异。 本文还讨论了图像的矩特征来作为图像的不变特征。图像的矩特征是图像的一种统计特征,代表了图像整体的特性。本文讨论了几何矩、Zernike矩。Zernike矩具有正交性和旋转不变性,可以作为图像的不变矩特征。针对边缘图像,可以使用结构矩来作为图像特征,本文提出了基于Zernike矩计算的结构矩。 图像匹配方法可以分为两类:基于区域的方法和基于特征的方法。在图像导航系统中,由于图像的不同来源和获取时间的不同,主要使用基于特征的方法。这里主要讨论了基于图像边缘特征的方法。 获得了图像特征以后,就需要在实时图和基准图之间进行匹配。图像匹配的要素包括相似性度量,搜索策略和搜索空间。这里讨论基于图像间存在仿射变换的前提下,针对相似性度量,讨论了基于不变矩和基于Hausdorff距离两种度量方法。针对搜索策略,分析了遗传算法搜索、金字塔分解、基于小波的多分辨率搜索。经过实验选取了基于小波变换的多分辨率搜索方法。 最后设计实现了一个图像导航仿真平台软件。软件可以用来对图像特征提取算法和图像匹配算法进行性能仿真和功能仿真。仿真软件由以下几个部分组成:航迹选择模块、实时图生成模块、图像匹配模块、结果输出模块。通过使用软件仿真实际工作过程,可以对图像特征提取算法、图像匹配算法的性能和适用性研究给出直观迅速的反馈。