基于多尺度结构特征和图模型的异源图像配准

Multi-sensor image information cooperative processing technology has many advantages over single sensor, wider observation range and more precise results. Since it can make use of the advantages of different sensors. One key problem of multi-sensoris image processing is multi-model image registration. It provides the same space standard for different sensor. Due to different image sensor has different imaging machanism, the key point of multi-model registration is how to extract robust similar features from different sensors and how to match these features robustly. In this project,we will focus on these two points. Local structure feature and graph based global feature description are combined to do multiscale struture feature extraction and description. Considering different image machnism, local feature choosing is based on staticstic analysis of different lcoal featrue on multi-sensor image database.Struture feature matching is based on probability graph model. Fast matching and registration algorithm evaluation criterion are also reaserched in this project. By this way, our approach needs less constraints on image content and possesses better applicability. It provides a new multi-model image registration method.

多源图像协同处理技术，充分发挥不同成像技术的优点，在探测范围、探测精度方面具有显著优势。异源图像配准为不同类型的图像提供统一的空间基准，是影响多源图像信息处理的关键。其难点在于由于不同源图像传感器成像机理不同所引起的鲁棒相似特征难以提取问题。本项目针对多源图像特征差异性问题，在现有多源图像数据库统计分析的基础上，提出异源图像多尺度局部结构特征和全局结构特征的提取与不变性描述方法；针对大量非同名点干扰的问题，提出基于概率图模型的结构特征匹配方法，并对快速算法和评价标准进行研究。该配准模型减少了对待配准图像内容的约束、增强了适应性，为异源图像配准提供一个新方法。

多源图像协同处理技术，充分发挥不同成像技术的优点，在探测范围、探测精度方面具有显著优势。异源图像配准为不同类型的图像提供统一的空间基准，是影响多源图像信息处理的关键。其难点在于由于不同源图像传感器成像机理不同所引起的鲁棒相似特征难以提取的问题。本项目针对该问题进行研究，主要研究内容包括：(1)利用现有采集设备和公开的多源图像数据集，构建了用于多源图像配准的图像数据库，为后续的多源图像配准研究奠定了数据基础；(2)在多源图像配准数据库基础上，对比分析了多种图像/图像序列特征，并研究了面向图像配准问题的特征显著性及其度量；(3)针对三类不同图像，提出了三种配准方法，即基于显著性区域和边缘度的多源图像配准方法，基于光流统计特征的多源图像序列配准方法以及基于概率纤维束追踪学习的扩散张量图像配准方法，通过多组实验的定性和定量分析对比，这些算法具有较好的鲁棒性和精确性；(4)在上述配准的基础上，本项目还开展了多源信息融合研究，提出了两类多源融合算法：基于GrowCut 分割的多源运动目标检测算法和基于前景-背景可区分性评价因子的运动目标多源协同检测算法，所提算法能够较好得解决光照突变、阴影、鬼影、低对比度夜晚场景等问题。