基于相位信息的影像特征检测与匹配方法研究--《武汉大学》2010年博士论文
基于相位信息的影像特征检测与匹配方法研究
【摘要】：影像匹配是数字摄影测量的核心问题。影像特征检测是影像匹配、影像配准、影像分割与地物识别的关键技术之一,高精度的特征提取与定位是实现遥感影像信息自动提取的基础,对GIS数据的快速更新具有重要意义。本文主要针对空间域上影像特征检测与匹配方法存在的一些问题寻求在频率域内的解决办法。在影像特征检测方面,针对空间域常用的影像特征检测方法容易受到影像亮度、对比度等因素的干扰,不便于设置阈值等问题,研究利用相位信息进行影像特征检测的方法。相位信息对人类视觉特征的感知具有决定性的作用,相位包含了影像更多的信息。相位一致性作为一种新的特征检测方法,在影像特征检测中具有潜在优势。在影像匹配方面,针对影像匹配中最难解决的初值问题,研究了基于相位相关的匹配方法,提出了分层FM相位相关的视差初值提取方法,可以较好地解决影像匹配初始视差的自动获取问题；在影像匹配策略上,提出了逐级循环分块相位相关法,能得到影像的密集视差,能够较好的实现平坦地区、起伏地区和纹理较破碎地区的影像匹配。
本文的主要内容如下：
1、介绍并分析了影像特征检测与匹配方法的研究现状；对传统的影像特征检测与匹配方法的原理与算法进行了研究,并分析总结了各算法的优缺点；对常用的空间域特征检测算法,分别采用不同的参数进行了实验验证与结果分析。
2、对基于相位信息的影像特征检测理论与方法进行了详细研究。重点研究了相位一致性与局部能量模型的关系,相位一致性的度量,滤波器的选择,二维影像的特征检测等内容。提出了利用一维多方向滤波与相位一致性相结合的电力线影像特征检测方法。
3、对检测得到的特征的相位、方向及相位一致性强度等信息进行综合分析,在此基础上,研究不同影像特征的区分方法。由于相位一致性模型建立在人类视觉系统所感觉到的特征总是位于影像中傅立叶分量相位最一致的点这一假设的基础上,并非针对某种具体的特征,理想情形下,相位一致性最大的点均可被视为特征点,然而,在实际应用中,影像特征通常需要被划分为不同的类型,如：角点和线条的维数不同,再如：边缘通常是指两个不同纹理区域的分界线,对应的是阶跃信号,而线条则是平坦区域内的亮度突变,对应的是冲激信号。在对各方向的一维信号进行特征检测的基础上,应用矩分析理论综合各方向的结果,实现了影像点、线特征区分与检测。此外,在分析不同类型边缘相位差异的基础上,提出了一种利用相位信息区分出不同线特征类型的方法。
4、与影像的幅度信息相比,相位包含了更多的影像信息,幅度信息确定影像的灰度变化,相位决定了影像的结构位置信息。鉴于相位信息的重要性,本文对相位相关的方法进行了研究,对于同时存在平移、旋转与缩放现象的立体影像相关问题,研究了基于对数极坐标变换的相位相关与Fourier-Mellin域相位相关法。然而,不论是基于对数极坐标变换的相位相关法还是Fourier-Mellin域相位相关法,在求解旋转和缩放参数时都会遇到不能兼顾精度与运算速度的问题,即提高精度的同时会导致运算速度的降低,反之为了提高运算速度则必须降低精度。针对这一问题,提出了一种基于对数极坐标变换的改进算法——逐级精化对数相位相关法。改进算法在求解旋转与缩放参数时能达到亚像素级精度,在提高精度的同时也加快了计算速度,且与影像大小无关,从而提高了算法的整体性能,拓宽了算法的适用范围。并在影像配准的应用中取得了较好的效果。
5、立体影像初始视差的获取是影像匹配的一个关键问题,本文分析总结了常用的影像匹配初始视差获取方法,针对目前确定影像匹配初始视差方法存在的自动化程度、准确度和计算效率均较低等问题,提出了一种利用相位相关获取初始视差的方法——分层FM相位相关算法,无需其它辅助信息,能高效、自动地获取立体影像较精确的初始视差,且对遮挡较严重的立体影像对也能够获得较高精度的初始视差。
6、在影像匹配策略上,提出了一种从中心点向四周层层扩展的分块相位相关匹配方法一逐级循环分块相位相关法。实验证明该方法不仅能够对平坦地区的影像进行匹配,而且对起伏大且局部变形较大的山区影像和纹理较破碎的森林区域的影像也有着较好的匹配能力。
【学位授予单位】：武汉大学【学位级别】：博士【学位授予年份】：2010【分类号】：TP391.41
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带相位信息的一维大地电磁曲线对比反演法
在大地电磁连续介质曲线对比法反演的基础上，引入了相位信息，即在反演的模型视电阻率的修改量中加入了相位改正量，从而提高了收敛速度，稳定了反演过程。与其他方法的模型研究比较，加入相位信息的曲线对比法反演的结果，能够较真实地反映模型的电性分布，并可为多维反演提供初始模型。
作者单位：
浙江大学地球科学系,
年，卷(期)：
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在线出版日期：
基金项目：
浙江大学校科研和教改项目
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万方数据电子出版社多维全相位数字滤波理论与图像多尺度几何表示--《天津大学》2010年博士论文
多维全相位数字滤波理论与图像多尺度几何表示
【摘要】：多尺度几何表示可以捕获多维奇异性,获得多维函数的最优表示。从数字滤波角度来说,图像的多尺度几何表示其实是多维数字滤波问题。本文基于多维全相位数字滤波理论,提出了全相位多维多抽样率数字滤波器和全相位双正交五株形滤波器组设计理论,并应用于图像的多尺度几何表示这个主题,选题具有重要的理论意义和很好的应用前景。本文主要创新点如下:
首先以一维全相位数字滤波器(APDF)为原型滤波器,提出了通用的全相位多维多抽样率数字滤波器设计方法,奠定了多维全相位数字滤波的理论基础。该方法适用于抽取/内插矩阵H为任意有理数的情况,可设计具有任意平行六面体通带区域的高性能APDF,并导出了结果滤波器的通带、阻带波纹和过渡带向量的参数估算公式。
两通道QFB是图像多尺度几何表示中最为关键的滤波器组。本文提出了一种实现简单、性能优良的QFB设计方案:在保证线性相位和完全重建前提下,使用改进的准QMF模型和CDF类双正交小波滤波器组作为一维原型滤波器组,利用全相位钻石形变换核函数生成一类新的QFBs,即全相位双正交五株形滤波器组(apbQFB)。设计了Ⅰ型apbQFB和Ⅱ型apbQFB,并生成两种新的Contourlet变换。
本文研究了一类等偶长度反对称双正交小波,是对小波变换和多尺度几何表示理论的有益补充和深化。该类小波滤波器组的分析和综合滤波器具有相同的偶数长度,小波函数具有反对称性,具有微分算子功能等优良性质。
为了克服传统DFB的直流泄漏、Contourlet变换的过完备性和DWT有限方向性的缺陷,将多尺度、多方向性和无冗余性有机结合,是构造具有全新频面划分和实现结构的多尺度DFBs的有效途径。本文系统论述了五株形多尺度方向滤波器组,以apbQFB为基础构造了全相位非均匀五株形多尺度DFB(apnuqDFB),使用apnuqDFB联合DWT成功实现了无冗余多尺度和多方向性混合结构。与DWT和Contourlet变换相比,apnuqDFB在表示图像方向细节和复杂纹理方面具有一定的优势。
【学位授予单位】：天津大学【学位级别】：博士【学位授予年份】：2010【分类号】：TN713.7
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气流场ESPI载频条纹图的消噪处理与相位提取方法
为拓展ESPI方法在流动可视化测量技术中的应用,对气流场ESPI载频条纹图进行了傅立叶变换、数字全低通滤波,和傅立叶逆变换的处理以消除散斑噪声,并直接将其替换为原散斑相关条纹图,进而成为保留了流场信息的高对比度、低噪声的灰度条纹图,便于提取原散斑图中流动相位信息.根据模拟数据确定了由这两种条纹图互换所引起的空间相移量和相应流场测量中的修正量.提出了用灰度扫描法对互换后的条纹图进行一维灰度扫描,由灰度计算得出气流扰动的一维相位差分布和流场一维温度分布;同时也用FTP法对该图进行了二维相位展开和温度分布计算,亦可对多帧条纹图进行时间轴上的逐点相位提取以计算其他流场参数.结果表明,计算数据与实测符合,方法简单易行,为在气流场参数测量中应用动态ESPI方法提供了一种实用有效的方法.
ZHAO Wen-jie
TIAN Jun-hong
作者单位：
兰州交通大学,数理与软件工程学院,甘肃,兰州,730070
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万方数据电子出版社基于图像相似度分析的ASCⅡ图像的自动生成算法研究--《华南理工大学》2014年硕士论文
基于图像相似度分析的ASCⅡ图像的自动生成算法研究
【摘要】：随着基于文本的交流的盛行，用ASCII艺术来代表各式的图像也随之变得更有意义。一个有效的ASCII艺术生成算法必须能够对微小形变、噪声、线条未对齐等难点进行处理。为此，研究者们提出了许多ASCII艺术生成算法，但对于任意图像的ASCII艺术生成仍是一个极富挑战性的课题。为此，本文重点研究对任意图像适用的基于结构的ASCII艺术快速生成方法。本文的主要工作如下：
1、详细的介绍了一维和二维相位一致性模型，并对二维相位一致性模型进行了详细的分析，提出了一个基于多方向相位一致性的ASCII艺术生成模型，该模型能够有效提取图像中人类视觉系统敏感结构信息，并且能够有效的压制视觉上不敏感的噪声或纹理。
2、在分析了现有相似度衡量方法的基础上，提出一种新的点对区域的匹配策略。该方法利用EMD(Earth Mover’s Distance)来计算特征向量之间的距离，同时结合了多方向相位一致性模型，构成本文的ASCII艺术生成方法中的图像相似度度量标准。
3、利用动态规划方法将二维的ASCII艺术生成问题分解成为多个一维的子问题求解。大大的降低了算法复杂性，提高了运算速度，同时也能够获得每一个子问题的最优字符序列。
4、实验结果表明，无论在视觉效果上，还是在时间性能上，本文所提出的方法都优于现有的几种主流方法，如方向梯度直方图和形状上下文等方法。
【学位授予单位】：华南理工大学【学位级别】：硕士【学位授予年份】：2014【分类号】：TP391.41
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