基于多尺度小波变换角点特性的图像配准研究

针对传统单尺度角点检测算法易产生伪角点和在角点匹配过程中计算复杂,容易产生误匹配等缺点,提出一种基于多尺度小波变换角点特性的图像配准方法.该算法首先采用多尺度小波变换的二维图像角点检测算法采检测参考图和待配准图的角点信息,然后采用两图角点对的欧几里德距离平均值的极小值作为两图角点对配准准则,利用改进的粒子群优化(Par...     

基于对比度Harris的快速鲁棒图像配准算法

为进一步提高配准算法的鲁棒性、速度及自适应程度,提出了一种基于对比度Harris的快速鲁棒图像配准算法.依据中心像素与其邻域像素灰度值差异计算分块图像对比度,自适应地确定其角点检测的阈值,并通过灰度相似性剔除伪角点;在构建的尺度空间中检测角点,解决了Harris算法需凭经验手动设定阈值,所提取的角点分布不均匀,对尺度敏感且含有伪角点的问题;采用斜率和距离约束剔除粗匹配后的部分误配准点对,再通过随机抽样一致性（random sample consensus,RANSAC）进行精配准.实验结果表明,与4种同类配准算法相比,所提出的配准算法对于JPEG压缩、模糊、视角、光照及尺度变化图像都具有更好的鲁棒性,配准正确率更高,自适应性更强,且配准时间大幅减少.      

基于角点检测图像配准的一种新算法

提出了一种新的基于角点检测的图像配准方法，其核心思想是采用一种快速的基于图像灰度的角点检测新算法，通过沿圆弧曲线扫描获取角点信息，然后根据这些角点信息建立图像间角点的对应关系，并由此得到初配准参数，最后通过迭代过程以提高配准的精度。理论分析和实验结果表明，该算法对图像间的旋转角度没有限制，配准精度高而且计算量较小。     

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.     

图像自动配准初始参数确定

为了实现图像自动配准，需要确定初始变换参数，为此提出了图像特征线和图像特征圆的概念。以仿射变换作为图像配准变换模型，由Harris角点检测法确定图像特征点，由图像特征点求取图像特征线和图像特征圆，根据该特征线和特征圆洋细推导了图像自动配准初始参数的确定算法。根据以上算法实现了图像自动配准，证明了该算法的有效性。     

自适应Harris角点提取的点云粗配准算法

针对传统3D-Harris角点提取算法中,Harris算子使用降维后的缺失几何信息、角点提取时响应值计算量大且耗时长、特征点对匹配精度不高以及需要手动设定角点响应阈值等问题,提出了一种完整而高效的Harris角点自适应特征描述、提取和匹配的点云粗配准算法。引入正交梯度算子对传统Harris算子和自相关函数进行改进;利用点云曲率约束实现角点的自适应筛选与提取,减少角点响应值的计算量;构建角点几何结构的特征描述子,结合阈值检测和描述子匹配,将角点匹配对集合进行扩展,从而完成源点云和目标点云之间粗配准;将所提算法得到的配准结果作为精配准初始值,利用迭代最近点算法实现精配准。与对比算法在公开数据集上进行实验比较,结果表明：所提算法的特征正确提取率为0.93,正确率最高;提取时间为7.63 s,效率最快;所提算法结合精配准步骤在实验数据集上的旋转误差、平移误差和运行时间均为最低,配准效果最佳。     

基于强角点的SAR图像自动配准

图像配准技术在合成孔径雷达图像处理中占据至关重要的位置。针对合成孔径雷达图像配准对时间和精度的需求,提出基于角点特征的配准算法。提取两幅图像的角点构造三角形,计算三角形的角度,寻找两幅图像对应的相似三角形,用三角形的顶点坐标求得仿射变换系数,参考图像进行仿射变换,与待配准图像比较相似性,最大相似性对应的变换图像为配准结果。引入用于视频追踪的强角点,对该算法进行验证。实验数据表明该算法的快速准确,并具有一定的抗噪性。     

基于粒子群优化算法的散乱点云数据配准

针对目前散乱点云数据配准算法在精度、速度和优化等方面存在的问题,提出一种基于粒子群优化算法的点云数据配准算法.该算法首先根据数据点之间曲率的相似度函数,采用粒子群优化算法在两组点云数据中搜索可以匹配的点对集合,然后用最近点迭代算法进行二次配准,实现了两组散乱点云数据的精确配准.对比实验表明,该算法配准速度快,效果好.     

一种基于RANSAC的柱面图像配准算法

提出了一种基于RANSAC的柱面图像配准算法.首先采用NCC算法对检测出来的Harris角点进行粗匹配,然后采用两次改进的RANSAC算法删除误配,提高正确匹配角点的数量,最后对仿射变换模型参数进行Levenberg-Marquardt非线性优化以进一步降低图像的配准误差.实验结果表明:通过一次改进RANSAC去错配后角点有效匹配率达到约99.2%,通过二次改进RANSAC去错配后角点有效匹配率达到约99.6%,与现有算法相比,在同等条件下获得了更高的匹配有效率.     

基于高能量偏移点特征的低分辨图像配准算法

当分辨率很低时,用于图像配准的常用点特征(如角点、SIFT特征等)不明显,对应的图像配准难以正常进行。针对这一问题,本文探讨一种多尺度高能量偏移点特征配准算法,该算法以图像中偏移局部能量均值较大的点作为特征,并采用经典SIFT特征的描述方式,完成低分辨图像配准。实验结果表明,该特征稳定性好,能够有效应用于低分辨率图超分辨重建领域。