一种改进的SIFT图像配准算法

针对SIFT算法实时性差的缺点,提出一种改进的SIFT图像配准算法,该方法:(1)运用积分图像解决了构建尺度空间时间花费大的问题;(2)利用圆的特性对每一个特征向量进行序列化,以保证物体旋转不变性,同时将每一个描述子由原来128维降低到32维,解决了原SIFT算法维度较多所造成的算法效率低下的问题;(3)采用欧氏距离作为特征描述符之间的相似性度量并去除不具有配准意义的特征点对,提高匹配算法的鲁棒性.实验结果证明,该方法能在保证配准精度的同时降低配准的时间复杂度,在实时性要求高的应用中具有一定实用前景.     

中低分辨率遥感影像控制点对自动提取方法

遥感影像配准是遥感影像融合与校正的基础,而控制点提取是遥感影像配准的关键。针对中低分辨率遥感影像配准时产生的控制点少且分布不均匀、正确匹配率低等问题进行研究,提出了一种自动提取其控制点对的方法。该方法采用区域匹配策略,首先将参考影像与待配准影像的公共区域进行网格划分,对2幅影像中相同地理范围的小区域进行一致编号,接着建立影像的多尺度空间,对每一个尺度影像区域块采用Harris进行角点检测,用SIFT特征描述符描述Harris角点的特征向量,最后利用区域匹配策略进行特征点的匹配。实验表明,该方法能提取出均匀分布且精度高的控制点对,有利于提高中低分辨率遥感影像配准的精度。     

采用非线性尺度空间滤波和SIFT的遥感影像配准方法

针对传统点特征匹配算法存在运算时间长和配准精度低的问题,提出一种基于非线性尺度空间滤波和尺度不变特征转换(SIFT)点特征配准算法.首先,通过非线性尺度空间滤波对基准影像和待配准影像分别进行预处理,保留其边缘信息并去除噪声.其次,采用SIFT算法对预处理后的两幅影像进行特征点提取,通过最近邻和次近邻的欧式距离比值法进行双向匹配,得到匹配特征点.最后,对待配准影像进行仿射变换.结果表明:该方法的总体运行时间比传统SIFT点特征配准算法降低63.2%,且配准精度大幅提高.     

结合图像信息和几何关系的配准算法

对图像配准中的特征点检测方法和描述方法进行了研究,提出了一种快速准确的图像配准算法.使用尺度空间理论进行特征点的检测,通过两种不同的特征点描述子对特征点进行描述:一种是基于图像信息的描述子,该描述子使用尺度空间理论上的尺度不变Harris算子的自相关矩阵来描述特征点;第二种是基于空间上的几何关系的描述子,提出了一种融合局部结构特征和全局信息的描述子.在图像配准的目标函数里,将特征点匹配矩阵和图像变换矩阵分解,分别使用两种不同的描述子对二者进行迭代求解.该算法结合了两种特征点描述方法的优点,实验结果表明该方法快速、准确,具有配准精度高和计算时间短的优点.     

基于面特征和SIFT特征的LiDAR点云与航空影像配准

针对LiDAR数据与航空影像融合中的配准问题,提出一种将面特征与点特征相结合的配准方法,首先由LiDAR点云生成深度影像,对深度影像和航空影像提取面特征,在此基础上采用SIFT算子提取点特征,完成LiDAR点云与航空影像的配准。文中方法采取了由面特征到SIFT特征的配准策略,减少了面特征配准的数据量和SIFT算法的计算量。从ISPRS提供的数据集中选取了3组数据进行实验,实验结果表明该方法能有效减少SIFT算子的特征描述符的数量,减少寻找正确匹配点的时间,在保证配准精度的情况下提高配准的效率,适用于城市地区等包含大量面特征地区的LiDAR点云与航空影像配准。     

基于混合特征的RGB-D数据初始配准方法

针对彩色物体的配准问题,提出一种面向RGB-D数据的初始配准方法.通过几何和颜色的邻域信息构建混合特征,并根据混合特征在源点云中获取物体的特征点;由归一化后的颜色值和混合特征构造特征描述符,通过该特征描述符搜索对应点;再由分块对齐策略,进一步剔除相似性较小的点对,将剩余特征点进行分块配准,选择最优的刚性变换.为了验证该初始配准方法的有效性,通过精确配准算法进一步细化配准结果.实验结果表明,基于混合特征的RGB-D数据初始配准方法对于两片部分重叠点云配准是有效的.     

一种用于多模态心脏图像配准的统计形状模型构建方法

统计形状模型构建的关键在于训练集样本形状的构造和形状特征点的自动提取.针对多模态心脏图像的配准问题,提出了一种统计形状模型的构建方法.模型的构建过程主要通过图谱标签图像训练集的建立、模板标签图像形状特征点的提取和模板形状到待标记图谱形状特征点的自动传递来完成.并在此构建方法的基础上,建立左心室统计形状模型引导多模态图像配准过程.为评估构建方法的有效性,使用心脏CT和MR图像数据集进行多模态配准实验验证.结果表明,基于统计形状模型约束的方法较仅靠互信息的方法在配准精度上有明显提高.     

基于多分辨率和互信息的图像配准方法研究

用互信息进行图像配准可使配准的精度达到亚像素级,但该方法因计算量很大致使配准速度较慢.为了提高图像配准速度,并进一步提高配准的精度,首先运用多分辨率的方法将两幅待配准图像分别分解成n个不同分辨率的子图像,然后利用互信息先将分辨率最低的图像进行粗配准,并将此配准的结果作为下一个分辨率较高的图像配准的基础,继续这个过程直至最高分辨率图像被配准,即运用由粗到精的配准策略减小计算量,从而提高配准速度.用Visual C++6.0编程实现该配准方法,实验结果表明在图像配准过程中将多分辨率和互信息结合起来使用,配准速度得到很大的提高,并且由于多分辨率的使用有利于避免局部最大值,使得配准精度也有了一定程度的提高.     

基于薄板样条的遥感影像非刚性配准方法

提出一种基于薄板样条的遥感影像非刚性配准方法。首先,根据SIFT算法分别在参考影像与待配准影像中提取特征点;然后,对特征点进行匹配,并利用RANSAC一致性分级检验方法,由粗至精分级排除错误匹配点;最后,利用同名匹配点构建薄板样条配准模型,并完成图像配准结果。实验结果表明,文中方法能有效解决遥感影像在时相变化、几何变形等条件下的配准,具有较高的实用性。     

基于三维激光扫描的大型建筑物重构

三维点云数据的准确配准拼接与坐标转换是确保大型建筑物重构精度的关键.文章利用Scan Station2三维扫描仪对大型建筑物进行多测站扫描与配准拼接,分析了平面标靶与特征点配准的误差来源,提出了改进的特征点配准方法及坐标转换策略,并实例验证了该方法的有效性与优越性.     

空间点集配准算法研究

研究不同坐标系下空间点集的配准算法.所提出的算法分为粗配准和精配准两个阶段.粗配准是利用主成分分析方法对每个点集计算其3个主轴.然后通过空间变换将两个点集的主轴一一对应,使得两个点集大致对齐.精配准利用改进后的最近点迭代方法对两个点集进行局部优化,最终达到初始方向相差较大的两组点集在同一坐标系下的精确配准.模型实验验证了该方法的有效性和精度.实验结果表明,算法通过粗配准有效地将两组点集的主轴对齐,同时,精配准对粗配准的结果进一步优化,使得初始方向相差较大的点集间实现精确配准,提高了配准的精度.     

一种由粗到精的核医学图像配准算法

根据核医学图像的特点,提出一种基于图像轮廓并口灰度互信息的核医学图像配准算法。该算法首先基于图像的轮廓的基本特征参数确定粗配准的尺度参数、平移参数和旋转参数,再基于粗准结果利用最大互信息配准准则确定精配准的配准参数。对实际核医学图像的配准实验表明,该算法配准精度高、鲁棒性好,同时配准速度比较快、     

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．     

基于尺度空间理论的Harris角点检测

研究了一种基于尺度空间理论的Harris角点检测方法. 建立Harris函数的尺度空间表示, 检测每个尺度水平上的极值, 利用迭代算法验证每个尺度水平上LoG算子是否获得最大值, 从而得到特征角点的位置及其尺度. 该方法在保持Harris角点不受光照条件及摄像机姿态变化影响的同时, 还能检测出多尺度下的特征点. 通过实验验证该方法具有尺度不变特性, 适用于尺度变化较大的视觉系统.     

一种基于几何特征由粗到细点云配准算法

针对点云配准算法对初始位置敏感且收敛速度慢的问题,提出一种基于几何特征由粗到细点云配准算法。在粗配准阶段,通过投影法提取源点云和目标点云各4个轮廓点,然后利用曲率特征和轮廓点之间的距离寻找稳健的特征点对,计算得到初始刚性变换参数;细配准阶段,计算点云法向量及法向量夹角,以法向量为特征进行特征匹配,然后使用法向量夹角来启发搜索,使迭代最近点(iterative closest points, ICP)算法快速收敛。实验结果表明,所提出的由粗到细的配准算法鲁棒性强,具有较高的精度和速度。     

基于Gabor小波模型图象配准的计算视觉新方法

文章提出由两幅部分重叠图象估计物体平移、旋转和缩放新的计算视觉方法。该方法有以下特点：利用照明方向估计算子以获得摄象机旋转的起始估计;为检测局部表面曲率间断,利用Ｇａｂｏｒ小波模型定位特征点;平移及旋转的估计可公式化为线性问题;利用由粗到细的层级匹配能获得很好的结果。最后给出该算法的某些应用     

基于双注意力引导特征级联的显微影像深度估计方法

深度估计在医学显微影像中具有重要应用价值,可以弥补外科医生在手术过程中由于观察目镜感官受限而难以获得精确深度信息的不足。针对手术场景动态多变、软组织和手术器械尺度微小等原因导致深度估计精度不高的问题,提出了一种改进稠密回归中跨层级特征级联的深度估计方法。通过利用多层次特征聚合模块,将编码器中的上下文信息传递到解码器中,同时基于通道选择和分支优化的双重注意力特征融合机制来优化解码的精度。为了获得密集的深度真值,提出了一种迭代式配准策略,结合自动化的机械臂扫描实现由粗到精优化多视角点云配准,并从模拟场景中重建高精度深度数据。实验结果表明,本文提出的深度估计方法实现了0.00151的均方误差值（root mean squared error, RMSE）和0.03039的尺度不变对数误差值（scale-invariant log, SILog）,超越了以往最先进的方法,并对细小手术器械的尖端产生了更精准的深度估计。     

多源数据融合的城市三维实景建模

随着数字城市以及智慧城市的提出，城市模拟从二维发展到三维，对城市三维实景建模的要求越来越高。由于城市地物密度高、变化快，传统的手工三维建模方法效率低，无法适应快速发展变化的城市环境，因此，往往采用无人机倾斜摄影技术进行快速三维建模，但无人机倾斜摄影方法无法解决城市地物遮挡、树冠遮挡、屋檐遮挡、玻璃透光等问题，造成三维模型局部纹理扭曲、地物拉花、地物空洞等缺陷，在模型精度、质量、应用方面存在诸多问题。为了解决上述问题，以中国科学院大学为研究区，运用无人机倾斜摄影技术与地面激光雷达技术进行融合建模。在实验过程中，外业采用“规则航线自动拍摄为主，兴趣区手动拍摄为辅”的无人机影像获取策略；内业则利用“手动粗配准，ICP算法精配准”的方法将地面雷达点云统一到无人机影像坐标系统中。实验结果表明，多源数据融合的方法既能够保证三维建模的效率，又能够修正无人机单独建模模型的地物扭曲、空洞等问题，提高模型的精度，优化城市三维模型。     

医学图像粗匹配的主轴质心法

图像配准是图像分析和处理的基本问题,在医学影像、遥感遥测、计算机视觉等领域有着广泛的应用。根据当前国内外医学图像配准技术的发展现状,发现主轴质心法作为混合配准算法中的粗匹配算法,具有速度快、鲁棒性相对较高,易实现等优点。通过实验,得出主轴质心法对256×256的图像配准速度在0.45 s以内,对512×512的图像配准速度在1.70 s以内,角度误差在3°以内,平移误差在5个像素以内,配准效果良好。