图像融合算法研究 - Chinese Virtual Observatory.ppt
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1、2014-11-29,1,柳翠寅,昆明理工大学,多波段图像配准与融合,柳翠寅,多波段图像配准与融合,2,1、低能见度近进着陆助视导航2、多波段图像配准3、多波段图像融合,多波段图像配准,多波段图像融合,近进着陆助视导航,柳翠寅,多波段图像配准与融合,3,多波段图像配准,多波段图像融合,近进着陆助视导航,低能见度下的综合助视导航,民航飞行整个过程:起飞、爬升、复飞、巡航、航路下降、进近和着陆几个阶段。 飞机事故高发阶段:进近后着陆最后8分钟。国际飞行安全基金会(FSF,Flight Safety Foundation) :该基金会专门负责对进近着陆事故进行系统的分析与研究,并给出了世界商业客机运
2、输飞行事故在各飞行阶段的数据 。,柳翠寅,多波段图像配准与融合,4,多波段图像配准,多波段图像融合,近进着陆助视导航,FSF统计了波音公司从2001到2010的十年之间,世界商业飞行共发生重大航空事故87起,而在进近着陆阶段就有31起,占事故总数的36%。,柳翠寅,多波段图像配准与融合,5,多波段图像配准,多波段图像融合,近进着陆助视导航,低能见度下的综合助视导航,平视指引系统(Head-up Guidance System,HGS)重要飞行数据以图形符号的方式在座舱前方的HUD(Head-up Display)上显示 。增强视觉系统(Enhanced Flight Vision System
3、,EFVS)机载红外设备或雷达,获得外部环境图像信息,扩展飞行人员视场,增强飞行员对飞行状态的感知能力; 合成视觉系统(Synthetic Vision System,SVS) 通过三维图像大场景绘制来解决这一问题。存储飞行降落场景的三维地形数据,根据飞行时的相关飞行导航数据,确定飞机所在三维空间中的位置,以该位置为视点生成着生成着陆的三维场景。,柳翠寅,多波段图像配准与融合,6,多波段图像配准,多波段图像融合,近进着陆助视导航,柳翠寅,多波段图像配准与融合,7,多波段图像配准,多波段图像融合,近进着陆助视导航,综合助视导航系统框架,柳翠寅,多波段图像配准与融合,8,多波段图像配准,多波段图像
4、融合,近进着陆助视导航,柳翠寅,多波段图像配准与融合,9,多波段图像配准,多波段图像融合,近进着陆助视导航,待配准图像间变换模型: : 为二维空间位置变换函数. 基于灰度信息的图像配准方法: Step1:选定配准的几何变换数学模型,设定两幅图像达到配准的 相似度量函数;Step2:设定初始变换几何参数,选用有效的优化搜索算法,搜索 使相似度函数值达到最大时的几何参数。 对该算法改进:相似度量函数( SSDA , CC, MI )。 特点与应用范围:简单易于实现,计算量大耗时长,主要在于医学图像.,柳翠寅,多波段图像配准与融合,10,传统配准方法,多波段图像配准,多波段图像融合,近进着陆助视导航
5、,柳翠寅,多波段图像配准与融合,11,传统配准方法,变换域的图像配准(Fourier-Mellin变换) Fourie2Mellin变换位移:对待配准图像 , Fourie与对极数变换,多波段图像配准,多波段图像融合,近进着陆助视导航,柳翠寅,多波段图像配准与融合,12,传统配准方法,基于特征点检测的图像配准 角点检测Harris角点 每个像素的响应值,多波段图像配准,多波段图像融合,近进着陆助视导航,柳翠寅,多波段图像配准与融合,13,传统配准方法,斑点检测Sift斑点 1. 检测尺度空间的极值点。 2. 抽取稳定的关键点。 去除极值不稳定的点和边缘点 3. 为每个关键点指定一个或者多个方向
6、。 4. 生成特征点描述子使用16*16的像素区域,并且邻域划分为4*4个子区域。 每个子区域生成一个描述子,一个描述子中涉及8个方向。所以每个关键点有4*4*8=128维。,(26),多波段图像配准,多波段图像融合,近进着陆助视导航,柳翠寅,多波段图像配准与融合,14,传统配准方法,Harris角点检测结果,Sift斑点检测结果,多波段图像配准,多波段图像融合,近进着陆助视导航,柳翠寅,多波段图像配准与融合,15,基于直线特征的红外与可见光图像配准,直线 的数学模型:,改写为向量积的形式,多波段图像配准,多波段图像融合,近进着陆助视导航,柳翠寅,多波段图像配准与融合,16,基于直线特征的红外
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