基于Harris-Affine和SIFT特征匹配的图像自动配准

针对大失配多传感器图像,提出了一种基于SIFT(scale invariant keypoints)和Harris-Affine(H-A)互补不变特征匹配的自动配准算法.算法应用SIFT和H-A两种具有互补特性的局部不变特征,根据最近邻特征点距离与次近邻特征点距离之比确定初始匹配点对,然后利用马氏距离的仿射不变性删除误匹配特征点对,据此求取2幅源图像间的仿射变换参数.使用估计的变换矩阵把待配准图像上的所有点映射到参考图像,并对其进行重采样,实现图像的配准.实验结果表明:该算法能够快速高精度实现大失配图像的自动配准.     

多项式展开的快速扩散张量图像配准

提出一种基于多项式展开的扩散张量图像快速配准方法.采用拉普拉斯算子提取经图像增强处理的各向异性测度图像的边缘特征点,给出一种图像变换模型,利用边缘特征点来定义图像的特征,并以此校正图像的方向.利用基于多项式展开的配准模型,对已经经过方向校正的各向异性测度图像进行全局像素点稠密配准.实验结果表明该方法有效地提高了配准效率和配准精度.     

基于HALCON的无标记印刷品图像质量检测

提出一种新的无标记印刷图像质量检测方案,采用HALCON编程实现,主要包括配准区域选取、图像配准和缺陷检测等关键步骤.首先根据印刷品图像的区域特征自动选择配准区域,然后使用基于形状的图形配准算法实现快速的图像配准,最后利用改进的差影匹配算法完成缺陷检测.实验结果证明,该方法能从无标记印刷品图像中自动选取配准区域,并且快速、精确地完成配准,有效地检测出缺陷.     

模糊规则自适应学习的弹性图像配准

针对弹性图像配准的特点和挑战,基于模糊逻辑推理规则构建了一个具有自适应功能的弹性变换模型.进一步地,提出了一种具有自适应学习功能的自动弹性图像配准方法.通过对医学图像进行配准试验来测试其性能,提出的新弹性图像配准算法显示出了很好的性能.     

一种鲁棒的图像拼接算法

图像拼接的核心是图像的配准.提出一种准确、高效的图像拼接方法:利用Harris角点检测算子提取相邻图像的特征点,通过Euclid度量改进熵变换的算法,进行特征点匹配,并通过最小均值二乘估计求解相邻图像的变换矩阵,以此实现宽视角图像的拼接.实验结果表明:所给出的算法能够实现场景图像的精确匹配.     

结合小波金字塔的空频域亚像素图像配准

基于图像序列的超分辨率重建,是利用同一场景的多幅低分辨率图像重建一幅高分辨率图像,其实现过程可分为两个步骤:首先,利用亚像素图像配准技术将所有的低分辨率图像配准;然后,利用配准的多幅图像重建一幅高分辨率图像.针对配准这一问题,提出一种新颖的图像亚像素配准方法.新方法先将Haar小波分解出的低频子图应用频域Vandewalle方法进行初步配准,然后结合空域Keren改进方法进一步提高配准精度,同时利用金字塔在不同层上分别实现亚像素配准,并逐层累加配准结果.实验结果表明,即使在较大的平移和旋转情况下,相比只有空域Keren改进方法和只有频域Vandewalle方法,该方法的配准精度和超分辨率重建效果都得到明显提高.     

一种基于快速傅里叶变换的分区域图像配准方法

为提高图像配准的速度,提出了一种基于快速傅里叶变换的分区域图像配准方法.在图像中选取一块小区域代替整体区域,根据对数-极坐标变换、傅里叶变换的特性确定图像间的比例和旋转变化,利用傅里叶的相位相关技术确定图像间的平移关系,从而求出图像的配准参数,最后利用这个配准参数对待配准图像进行全局配准.此方法改进了利用全图求取配准参数的过程,利用小区域变换得到配准参数,减少了运算量,提高了运算速度.     

多传感器遥感图像配准方法研究

目的对来自多传感器的同质或异质遥感图像进行自动配准。方法对传统的相关系数相似性量度进行深入分析,通过对其推广,提出一种也适用于异质遥感图像相似性度量的基于联合概率的方法,并通过具体的图像进行实验验证。结果利用基于联合概率的相似性度量方法分别实现了同质图像间、异质图像间的配准。结论利用基于联合概率的相似性度量方法可以很好地对多传感器异质图像进行自动配准,并且自动寻找同名点的精度,使其可达到子像素级。     

一种基于方向可控金字塔结构的快速医学图像配准算法

提出了一种快速医学图像配准算法.采用方向可控滤波器,稳定地提取图像多方向特征信息,合成特征图来进行更精确的配准.为了避免全局搜索旋转中心造成的高运算量,提出选取特征图的质心作为旋转中心进行图像空间变换而后逐层配准的方法.另外,计算质心还可以提供平移参数的初始估计范围,加速算法搜索时间.仿真结果证明该算法的精确度高,运算时间大为减少,在多模态图像配准中也有很好的效果.     

基于小波变换的多光谱图像和全色图像配准算法

研究一种快速、准确的适用于大角度旋转的多光谱图像和全色图像自适应配准方法.该算法首先基于小波变换提取图像的角点作为特征点,然后提出利用基于区域带旋转角度估算的相似度最大和三角形相似的方法确定最佳的配准参数,最后采用迭代算法优化配准参数.实验结果表明:该方法可以准确、自动地获得不同的多光谱图像和全色图像之间的配准参数.