有效亚像素木材CT图像配准

在利用傅里叶变换的相位相关原理对图像进行配准的基础上,对传统傅里叶变换图像配准算法加以改进,采用由粗到细的金字塔分层配准策略,有效提高了图像配准精度。实验结果证明,该算法配准精度高,速度快,具有很强的鲁棒性。     

一种基于SUSAN算子和相位相关实现图像配准的算法

提出了一种基于SUSAN算子检测角点,然后利用角点为中心的邻域的相位相关性实现图像配准的新算法,并在Matlab环境中模拟验证了该算法的有效性.实验表明,该算法配准精度高,对灰度变化和噪声具有鲁棒性.     

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.     

基于像素空间相关度的微光双谱图像实时配准

针对目前不同光谱波段图像配准算法复杂、精度低和实时性差的问题,该文提出了基于像素空间相关度的双通道图像融合效果评价方法,将该指标用作实时图像配准的控制参数,在基于DM642的视频图像实时处理仿真平台上,对微光双谱图像进行了实时配准.实验结果表明:与常用的基于控制点、边缘等图像配准算法相比,该文提出的实时配准方法准确、有效,且不受图像灰度变化、噪声及不同微光成像波段成像器的光谱响应特征的影响.     

基于全相位频谱分析的图像配准

为了提高图像配准精度并简化算法,在研究传统频域配准方法的基础上,引入了全相位FFT谱分析,并将其推广到分析二维图像频谱．提出了基于全相位FFT谱分析的欠采样图像频域配准算法．配准实验结果表明,基于全相位频谱分析的图像配准精度高于传统频域配准方法,能基本实现空域配准精度,无噪声条件下对平移参数的估计精度高于空城方法．     

空间加权互信息图像配准算法

提出了一种基于互信息扩展的新测度空间加权互信息(SWMI)配准算法.首先使用Harris角点检测对参考图像进行特征区域标记;然后根据对图像配准贡献的不同,对不同特征区域赋予相应权重得到用于计算SWMI的Harris权重函数.实验结果表明:与SWMI配准算法相比,本文算法不需要人工直接干预,有利于实现自动化配准,具有良好...     

基于亚像素文本图像的分割算法

在Niblack和Otsu算法的基础上,提出了运用亚像素图实现图像分割的算法.经实验证明,所提出的算法能更好地保持字符的拓扑结构和光滑字符的边缘,分割效果比使用原图像直接进行分割有明显的改进.     

一种基于PCB板图像配准优化算法

为了提高PCB缺陷检测中的图像配准精度,文章提出一种结合梯度下降算法与随机抽样一致性(random sample consensus, RANSAC)算法的改进图像配准优化方法。对得到的灰度图像使用中值滤波去除噪声,通过拉普拉斯算子提取图像边缘来突出图像细节;使用尺度不变特征变换(scale invariant feature transform, SIFT)检测算法获取图像特征点并进行特征点匹配,通过匹配的特征点对之间的距离阈值来粗选出较强匹配点,使用改进的算法精选出强匹配点,同时算出基础图像变换矩阵;最后使用梯度下降法对基础图像变换矩阵进行拟合优化。实验结果表明,该算法在PCB板图像匹配过程中可以有效减少误匹配,并能得到准确的图像变换矩阵,且图像配准速度较快,能够满足实际工业现场检测要求。     

基于模板匹配的图像配准算法

在研究传统图像匹配方法和分色理论的基础上，提出了基于模板匹配的图像配准算法．在将标准图像和待测图像分别分色的基础上，采用序贯相似性检测算法对各色灰度图像分别进行模板匹配，并根据匹配数据，对图像进行平移、缩放及旋转操作，使两幅图像能够在空间上配准．实验表明，算法的效率和精度与采集设备的分辨率、模板选取以及匹配区域大小等因素有关，与传统图像配准算法相比，效率和精度分别提高了30％和35％以上，不仅满足了彩色精密印刷品质量检测的要求，而且还可应用于其他图像快速配准的过程中．     

高精度多视频配准算法中静态图像配准算法的选取

在之前的研究中提出了一种高精度的多视频时空配准方法,该方法将Caspi等人提出的多视频配准算法与基于静态图像的配准算法有效地进行了结合.但在结合的同时,如何选取静态图像配准算法是需要考虑的问题.本文对两类主要的静态图像配准方法进行了理论分析与实验比较,提出了在我们的多视频时空配准方法中使用基于特征的静态图像配准算法的思路.实验结果验证了本文思路的合理性.     

基于边缘扩展相位相关的图像拼接算法

针对图像拼接算法中计算量大的问题,提出了一种基于边缘扩展相位相关的图像拼接算法。该算法采用迭代阈值分割法对图像进行边缘检测,并对检测出的边缘进行扩展相位相关计算,得出图像间的平移、旋转和尺度变化。利用这些参数拼接图像,用渐进渐出的方法实现拼接图像的融合。实验证明,该算法能够简化计算,并有效地实现图像的拼接。     

基于序贯相似度的AGV图像配准方法

在视觉引导AGV技术中,符号识别是关键。为实现AGV对地面符号快速、准确的识别,当AGV视觉系统获得的地面符号图像时,首先利用统计特征区域的黑点数来筛选模板,然后采用基于模板匹配的图像配准算法对筛选后的模板进行匹配,完成识别。经过仿真实验证明,该算法的匹配率普遍达到90%以上,基本满足了AGV模板识别、定位的需要,并且计算量较小、计算时间较短。     

基于ASIFT的医学图像配准算法

对ASIFT算法的原理进行了分析,针对医学图像配准鲁棒性强、准确性高和低耗时率的要求,设计出基于ASIFT的医学图像配准算法。该算法首先通过ASIFT算法提取图像特征点,接着用欧式距离筛选出匹配的特征点,最后实现参考图像与浮动图像之间的配准。该算法较好地解决了其他同类型算法中存在的提取的特征点数量少、特征点匹配的精确度不高、不能对扭曲变形的仿射图像配准等问题。实验结果表明,该算法不仅提高了配准的精确度和准确性,也提高了配准的稳定性和可靠性。     

基于半像素运动信息的快速超分辨率图像重构算法

提出了一种全新的、利用半像素运动信息进行超分辨率重构的快速算法．该算法连续两次使用了图像的一维统计特性：第一次将图像分为运动区域和背景区域;第二次针对运动区域估计各像素的运动范围．在对运动区域进行运动估计和运动补偿后获得Ⅳ个运动补偿图,最后结合背景区域,利用数据融合技术获得超分辨率的重构图像．试验结果表明,该算法计算量小、复杂度低,无论是最小均方误差,还是信噪比或峰值信噪比,均好于传统的双线性内插法．     

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.     

基于序贯相似度的AGV图像配准算法

在视觉引导AGV技术中,符号识别是关键。为实现AGV对地面符号快速、准确的识别,当AGV视觉系统获得的地面符号图像时,首先利用统计特征区域的黑点数来筛选模板,然后采用基于模板匹配的图像配准算法对筛选后的模板进行匹配,完成识别。经过仿真实验证明,该算法的匹配率普遍达到90%以上,基本满足了AGV模板识别、定位的需要,并且计算量较小、计算时间较短。     

一种基于子图特征的快速图像配准算法

针对大面积图像配准鲁棒性和实时性差的问题,提出一种基于子图特征的快速图像配准算法. 提取对比度强、 结构清晰的子图,依次采用改进的Harris检测算法提取角点,4阶梯度向量对角点进行描述,欧氏距离进行特征向量相似性度量,并利用最小二乘法进行变换参数估计,采用双线性插值法重建待配准图像. 实验结果表明,子图法不但比大图法的配准精度高,配准速度快,而且这种思想可以推广到FMT和MI配准法等其他配准算法.