附有限制条件的间接平差的图像配准算法及其应用
图像配准是超分辨率图像重建过程中的一个重要步骤.在实际应用中,Keren算法在旋转角度大于6°时存在较大的配准误差,且其计算复杂度随着图像平移量增大将增长数倍;Vandewalle算法在角度配准中存在一定的优势,但整体配准精度不如Keren算法.针对两种配准算法存在的问题,利用测量平差中附有限制条件的间接平差原理,提出一种改进算法.利用Vandewalle算法解算出图像间的旋转参数和平移参数,将旋转参数作为Keren算法参数的限制条件,并以平移参数作为初始值,代入Keren配准公式中,依据附有限制条件的间接平差原理,迭代求出平移参数的改正值.研究表明,该算法成功避免了大角度旋转情况下Keren算法因角度的泰勒级数展开所带来的误差,提高了配准精度,且具有更好的重建效果.
图像配准、超分辨率重建、Vandewalle配准、Keren配准、附有限制条件的间接平差
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P237.3;TP391(摄影测量学与测绘遥感)
The National Key Basic Research and Development Program of China973 Program,No,2013CB733303;The National High Technology Research and Development Program of China863 Program,No.2012AA121301;The National Natural Science Foundation of China,Nos.41274010,40974007.国家973计划资助项目2013CB733303;国家863计划资助项目2012AA121301;国家自然科学基金资助项目41274010,40974007.
2015-10-23（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）
1075-1079
