基于深度学习的平面位姿估计算法

为了在未知物体三维模型的情况下使用深度学习进行平面位姿估计，采用编码器-解码器网络，从单个RGB图像中检测平面实例分割及法线信息，并利用这些信息进行位姿解算，获得每个平面的实时位姿。实验结果显示,平面召回率为0.625，平面法线召回率为0.414，实时性为18.5 f/s，验证了算法的可行性。     

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.     

基于样条小波和混合遗传算法的多源图像自动配准算法

为实现图像自动配准,需要确定初始变换参数,为此提出图像特征线和图像特征圆的概念,基于仿射变换模型,推导了确定图像自动配准初始参数的算法,并基于B样条小波和混合遗传算法求取最终的多源图像配准参数.实验结果表明,该算法可实现图像的自动配准,证明了该算法的有效性.     

点云初始配准的优化求解算法

针对基于对应点匹配的点云配准算法过于依赖点云初始位置并且配准效率较低的问题,提出一种基于序列图像运动法重建的点云初始配准算法。首先,根据透视投影原理对相机在点云局部坐标系中的位置进行定位,获取将点云变换到对应相机坐标系的变换矩阵;然后,以图像特征点及其对应的匹配点作为同名点,通过重建序列图像对相机外参数进行全局优化;最后,根据推导的初始配准公式快速实现点云初始配准。实例验证结果表明,该初始配准算法对点云的初始位置无严格要求,能以较小的计算量获取近似全局最优的点云初始配准结果;将初始配准参数作为迭代最近点算法的初始值,可有效提高迭代最近点算法配准的稳健性,计算效率提高了30%以上。     

连接刚体的三维结构和运动参数估计

根据连接刚体的结构和运动属性，提出了一种基于单目图像序列点对应元的连接刚体三维运动估计新方法．该方法首先利用相邻两个连杆的运动连接关系，由2幅图像估计连接刚体的初始位姿，即确定连接点的空间位置．其次在初始位姿估计的基础上，将各个连杆的运动用螺旋和指数映射表示．最后利用图像点对应元的运动约束方程，求得连接刚体的运动参数．实验结果表明，连接刚体的各个连杆的相互关联性被充分利用。降低了问题的复杂度，提高了算法稳健性．     

改进极坐标的频域图像配准算法

针对传统极坐标变换在频域配准中的问题,提出了一种基于改进极坐标的频域配准算法。先对参考图像和待配准图像分别进行傅立叶变换,将频谱信息映射至改进极坐标下。依次沿角度和极径方向投影,计算出图像间的旋转、缩放参数;再对待配准图像进行相应地旋转、缩放校正,根据幅度加权的相位差进一步得到图像间的平移量。当耗费的计算量大致相当时,与基于传统极坐标或伪极坐标变换的频域配准算法相比较,文中算法获得更高的图像配准精度。     

基于广义导向矢量模型的InSAR干涉相位估计方法

提出了一种基于广义导向矢量模型的空间投影方法来估计InSAR干涉相位.该方法构造最优联合观测矢量和广义导向矢量,同时利用相邻像素的信息,并采用空间投影技术,具有自适应图像配准和降低相位噪声功能,因而可以在SAR图像配准精度很差(可以允许达到一个分辨单元)的条件下准确地估计相应像素间的干涉相位.实测数据及仿真数据的处理结果证明了此方法的有效性.     

基于分布质量的遥感图像配准控制点筛选方法

为提高遥感图像配准精度,提出了一种基于均匀分布质量的配准控制点筛选方法.首先,以尺度不变特征变换获取控制点,采用随机抽样一致性筛除误匹配控制点,然后对配准图像公共区域分块进行基于分布质量的控制点筛选,采用最小二乘估计仿射变换模型参数,最后对输入图像坐标变换后完成配准.对多种遥感图像的实验结果表明,所提出的方法能有效删除误匹配控制点,使控制点均匀分布,减小配准误差.     

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.     

采用小世界免疫克隆算子的频率域图像配准

为满足智能寻位加工中对零件图像配准速度和配准精度的高要求,提出了一种采用伪极快速傅里叶变换(PPFFT)和小世界-克隆选择算法(SWCSA)的图像配准方法(PPFFT-SWCSA).首先对图像进行伪极快速傅里叶变换,然后利用变换后获取的频谱特征信息设计优化算法的代价函数,最后采用SWCSA算法得到2幅图像间的配准参数.采用PPFFT降低了运算复杂性,提高了运算速度;采用SWCSA算法,克服了图像配准中常用的相位相关法无法检测到图像间较小偏移量的缺点.实验结果表明,PPFFT-SWCSA方法的配准角度精度可以达到空间0.2°,在对图幅为256×256像素的图像配准实验中,PPFFT-SWCSA方法的配准速度比基于离散极坐标傅里叶变换和相位相关法的配准速度快2倍.     

基于Keren配准和插值的快速超分辨率图像重建

为提高图像超分辨率重建技术实时应用的可能性,增强其对配准误差的容忍度,提出了一种基于Keren配准和插值的快速鲁棒超分辨率图像重建算法.该算法将配准后的低分辨率图像根据变换参数映射到高分辨率网格上,再利用模板卷积迭代地填充缺失像素值,从而重建一幅高分辨率图像.将文中算法与非均匀插值法、凸集映射法、鲁棒的迭代后向映射法和...     

基于线形特征谱线的遥感目标图像旋转和缩放配准

提出了一种基于图像的线形特征谱线的遥感目标图像旋转和缩放参数配准方法.实验表明,与采用基于Fourier-Mellin变换的图像配准方法相比,该方法能够显著地提高遥感目标图像的旋转和缩放参数配准精度.     

基于Fourier-Mellin变换的医学图像配准算法

针对基于互信息配准广泛应用于医学图像配准,存在计算量非常大、耗时长,受初始旋转和平移参数影响较大而使目标函数陷入局部极小等问题,采用Fourier-Mellin变换,先计算出2幅图像功率谱的反Fourier变换得到所对应的峰值位置,从而求得它们的相对平移,对于图像幅度谱用对数-极(Log-Polar)变换求出相对旋转角度,从而获得2幅图像配准参数,最后对图像进行配准.RTMT虽然能快速配准,但是配准精度有待提高.将RTMT和RMI结合在一起进行配准,即将RTMT获得的旋转角和平移量作为RMI的初始值,再应用RMI配准.这种方法不但计算量少而且运算简单,得出的结果精度高并且配准速度快,对于单模态图像配准和多模态配准都适用,还解决了容易陷入局部最优的问题.     

基于自适应3D－Hough变换方法估计三维物体的位置参数

本文提出一种基于３Ｄ－Ｈｏｕｇｈ变换检测深度信息图像中平面特征及估计三维物体位置参数的新算法．利用３Ｄ－Ｈｏｕｇｈ参数空间中位移和旋转相分离的特征，多层次地估计物体的位置参数．因为该算法直接从输入的深度信息图像获得几何特征，所以该算法具有较好的鲁棒性．     

中国数字人切片图像的自动配准与分割方法研究

提出了一种新的方法,用于解决数字人数据集重建前的切片图像配准和分割问题.首先利用改进的彩色空间动态阈值法和形态学处理提取切片图像的定位杆坐标,在此基础上对原始图像进行变换,从而实现数据集的配准;其次根据配准后数据集相邻切片目标轮廓在位置和形状上的相似性,利用前层切片分割结果指导初始化位置和限制搜索空间的主动轮廓模型,实现了配准后数据集的自动分割.所提出的方法在数字人切片图像的分割中取得了令人满意的效果,并且该方法还可以应用在CT、MRI等医学图像序列中的器官和部件的分割中.     

基于图像分割的视网膜血管图像配准研究

利用不同波长的视网膜图像可以对视网膜血管血氧饱和度进行计算,但需进行配准处理.提出一种基于视网膜图像血管分割的互信息图像配准方法.为了充分利用血管的轮廓信息和灰度信息,提高配准精度,首先对配准图像进行图像分割,提取视网膜图像中的血管轮廓信息;然后对分割后图像中的血管进行相似度计算,并采用Powell优化算法中的黄金分割法一维搜索算法来提升运算速度;最后根据计算的相似度值来完成不同波长图像的配准.研究中算法配准获得变换参数(角度、X方向、Y方向)的误差的均值分别为2.00%、2.53%和2.52%,误差的方差分别为0.57、2.09和0.34,均优于直接互信息配准方法.实验表明:算法可以自动、有效地对不同波长的视网膜血管图像进行配准,并具有良好的可重复性和稳定性.     

基于梯度互信息与均匀设计PSO的航拍图像配准

基于互信息的图像配准算法精度较高,且易于实现自动配准,适合于无人机航拍图像配准.但在利用粒子群算法搜索最佳配准参数时,随机分布的初始粒子群容易集中在参数空间的某一区域,使算法陷入局部极值而得不到准确的配准结果;针对这一问题,提出一种新的图像配准算法,算法采用均匀设计思想改进粒子群算法,使初始粒子群能够均匀分布在搜索空间中,从而获得最佳配准参数;同时采用梯度互信息作为相似性测度,降低算法陷入局部极值的可能性.实验表明,新的算法能够更快更优地得到理想的航拍图像配准结果,验证了算法的有效性.     

群搜索算法与Powell法结合的医学图像配准

为了实现医学图像的快速准确配准,提出了基于群搜索算法,以及群搜索算法与Powell法相结合的医学图像配准算法,并以互信息作为图像配准的相似性测度,使用群搜索算法、群搜索与Powell法相结合的方法在指定的搜索空间求解配准所需的空间变换参数,从而实现图像的配准.实验结果表明:群搜索算法能够成功实现医学图像配准,与粒子群算法相比,群搜索算法用于医学图像配准能够得到更高的配准精度;群搜索算法与Powell法结合,能够在减少目标函数计算次数的基础上,极大地提高图像配准的精度.     

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.     

三维模型外形修改中的约束推理求解方法

结合三维模型外形修改问题研究了约束推理求解方法.从约束参数结构入手分析了位姿约束组合的解耦性质,提出了约束分量独立求解的判据.对于定向约束,采用基于球面几何的向量映射技术确定了定向(角度)约束到球平面的映射形式;对于位姿解耦的定位约束,提出了基于几何投影与求交相结合的解析求解策略.该方法适用于欠约束、完整约束与过约束系统,通过实例验证了其有效性.