系统工程与电子技术
繫統工程與電子技術
계통공정여전자기술
SYSTEMS ENGINEERING AND ELECTRONICS
2010年
12期
2686-2690
,共5页
星空图像%边缘提取%特征构建%特征匹配
星空圖像%邊緣提取%特徵構建%特徵匹配
성공도상%변연제취%특정구건%특정필배
针对不同时刻拍摄的星空图像进行叠加,提出一种基于非降采样Contourlet变换(nonsubsampled Contourlet transfom,NSCT)和随机抽样最大似然算法(maximum likelihood estimation sample consensus,MLESAC)的图像配准算法.该方法首先对星空图像进行NSCT变换,以提取特征星体的边缘,接着以特征星体的质心为顶点,构造特征三角形,根据三角形全等准则对其进行匹配;然后利用MLESAC算法对已匹配三角形的重心进行验证,将满足要求的特征点带入仿射变换模型,求取变换参数,实现图像的配准.该方法在保证配准精度的条件下,降低了经典配准算法的复杂度,能够有效处理光照变化以及噪声的影响.采用50组空间图像进行验证,结果表明,该算法能够在有效抑制星空图像光照和噪声的情况下,实现星空图像的精确配准,均方根误差达到0.3741.
針對不同時刻拍攝的星空圖像進行疊加,提齣一種基于非降採樣Contourlet變換(nonsubsampled Contourlet transfom,NSCT)和隨機抽樣最大似然算法(maximum likelihood estimation sample consensus,MLESAC)的圖像配準算法.該方法首先對星空圖像進行NSCT變換,以提取特徵星體的邊緣,接著以特徵星體的質心為頂點,構造特徵三角形,根據三角形全等準則對其進行匹配;然後利用MLESAC算法對已匹配三角形的重心進行驗證,將滿足要求的特徵點帶入倣射變換模型,求取變換參數,實現圖像的配準.該方法在保證配準精度的條件下,降低瞭經典配準算法的複雜度,能夠有效處理光照變化以及譟聲的影響.採用50組空間圖像進行驗證,結果錶明,該算法能夠在有效抑製星空圖像光照和譟聲的情況下,實現星空圖像的精確配準,均方根誤差達到0.3741.
침대불동시각박섭적성공도상진행첩가,제출일충기우비강채양Contourlet변환(nonsubsampled Contourlet transfom,NSCT)화수궤추양최대사연산법(maximum likelihood estimation sample consensus,MLESAC)적도상배준산법.해방법수선대성공도상진행NSCT변환,이제취특정성체적변연,접착이특정성체적질심위정점,구조특정삼각형,근거삼각형전등준칙대기진행필배;연후이용MLESAC산법대이필배삼각형적중심진행험증,장만족요구적특정점대입방사변환모형,구취변환삼수,실현도상적배준.해방법재보증배준정도적조건하,강저료경전배준산법적복잡도,능구유효처리광조변화이급조성적영향.채용50조공간도상진행험증,결과표명,해산법능구재유효억제성공도상광조화조성적정황하,실현성공도상적정학배준,균방근오차체도0.3741.
