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．     

基于形状特征的图像配准

针对图像配准,提出了一种高效的配准方法,结合小波变换与传统的配准方法,检测形状的轮廓,利用小波分解后的系数分层提取图像形状信息,并进行由粗到细的逐次配准,然后利用最小距离函数对两轮廓进行判别,减少了计算量,得到了高精确的配准结果,有效地提高了配准效率。     

基于形状匹配的快速图像配准

为了发挥基于特征的图像配准方法和基于像素的配准方法的优点,提出了一种将特征匹配和最大互信息法相结合的配准方案：先提取参考图像和浮动图像中的目标形状进行匹配,利用匹配结果求出互信息搜索算法的初始值再进行搜索．实验表明,该方法计算量小、速度快且精度高,可避免参数搜索陷于局部极值,有效地提高了配准的速度和精度．     

基于模板匹配和光流法的图像配准方法

光流法是一种广泛应用的像素级非刚性图像配准方法。该方法对发生平移、旋转以及放缩变换的图像能够很好地配准,但是光流法在待配准图像比较大且初始位置远离目标位置时,配准速度及位置较差。文章提出了结合模板匹配和光流法的改进算法,首先通过模板匹配算法进行粗定位,再使用光流法进行精确定位。实验表明,该方法大大提高了原算法的配准能力。     

一种准自动多传感器图像配准方法

针对现有多传感器自动配准方法存在的应用局限性，提出了一种人机交互式粗—精结合的准自动配准方法．先选取少量控制点进行粗匹配，在此基础上利用整体图像信息进行精匹配．该方法将基于特征和基于区域的配准方法进行了有效结合，从而保证了配准的精度和效率，取得了令人满意的效果．此方法可以作为现有的自动配准方法的补充．     

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。     

基于平行直线组的可见光与红外图像配准算法

为实现可见光与红外图像配准,方便维修人员辨识电路板红外图像中的器件,提出一种新型的基于平行线组的可见光与红外图像的自动配准算法。首先,使用Canny算法提取图像边缘,并使用8邻域链码对其进行编码;然后,利用Freeman准则进行直线检测并提取平行线组;最后,利用图像中的平行线经仿射变换后仍为平行线的约束特性,将直线配准转换为点配准,利用鲁棒点匹配算法实现平行线间的配准。实验表明,当2幅配准图像中包含丰富的平行线时,算法能够充分利用图像中平行线在仿射变换时的平行约束性,实现可见光与红外图像的快速自动配准,且算法具有较好配准精度。     

基于SIFT检测的Demons图像配准

提出一种计算简便且配准效率高的算法.通过拟牛顿对Demons算法里的目标函数进行优化,从而得出形变向量u的方法,阐明了此方法配准的高效性,同时再结合SIFT算法对配准结果的检测,便能很直接很直观地看出配准结果的好坏,避免了判断两幅图相似性的大量计算.实验验证了所提出算法的有效性.     

基于小波变换的同类传感器遥感图像快速自动配准的研究

同类传感器遥感图像灰度具有较强的相关性,应用模板相关的方法可以提供数量丰富的配准控制点,达到较高的配准精度.应用小波的图像分解与重构快速算法可以使配准速度得到较大度的提高.实验表明:基于小波变换的模板相关匹配方案实现了同类传感器遥感图像的自动配准,配准速度快且精度高.     

遥感影像配准方法探讨

影像匹配是指从数字影像上识别相关影像,它是计算机视觉和数字摄影测量中的一个基本问题。遥感影像的配准技术直接关系到图像融合等地形分析的精度和效果,针对不同的应用目的和条件可以选择不同的匹配算法,本文在三种经典的配准方法的基础上提出了两种图像配准的新方法。     

改进序贯相似性检测算法的遥感图像匹配

为了克服传统的遥感图像匹配算法低鲁棒性的缺陷,本文对传统序贯相似性检测算法进行改进.首先,定义噪声敏感度,自适应判定像素点是否为噪声,并对噪声点进行预处理;其次,计算每个像素点的梯度方向,与初始设定的梯度方向阀值对比,离散待取样像素,减少非匹配区域的计算量;最后,对经过预处理的图像进行图像匹配.实验结果表明,经过改进的算法具有较强的抗噪能力和较快的运算速度.     

SSDA并行算法在无纸化阅卷中空白题识别的应用

图像匹配是图像处理领域的一项重要技术。针对无纸化阅卷系统的主观题评阅,提出了一种结合自适应阈值SSDA(序贯相似性检测算法)和多核多线程并行技术的图像匹配方法,由电脑自动完成主观题空白题的评阅,以提高评阅工作效率。通过螺旋分配多核处理器资源,在多核处理器的每个核心上并行运行SSDA图像匹配,按行列顺序处理待匹配区域,每个核心的匹配结果不断更新阈值,达到提高匹配速度的目的。最后进行实验仿真,可见,与传统的串行算法相比较,本算法能够满足空白题识别中图像匹配的实时性要求,并且有较好的识别效果。     

基于CSIFT算法的UAV影像配准技术研究

无人机(Unmanned Aerial Vehicle,UAV)影像配准作为无人机数据处理的必要环节,一直是业界研究的关键技术.在传统配准中,由于只对灰度影像进行处理难免会产生特征混淆、误匹配等问题.本文分析了UAV影像的成像特点,采用CSIFT(Colored scale invariant feature transform)算法对UAV影像进行配准处理,并结合分块策略对配准结果进行优化.实验证明,CSIFT算法比传统SIFT(Scale invariant feature transform)算法在提取困难特征点时有非常明显的优势,尤其是在影像有较大倾角或较多水体等情况下,可以有效提高UAV影像配准效率.