多项式展开的快速扩散张量图像配准

提出一种基于多项式展开的扩散张量图像快速配准方法.采用拉普拉斯算子提取经图像增强处理的各向异性测度图像的边缘特征点,给出一种图像变换模型,利用边缘特征点来定义图像的特征,并以此校正图像的方向.利用基于多项式展开的配准模型,对已经经过方向校正的各向异性测度图像进行全局像素点稠密配准.实验结果表明该方法有效地提高了配准效率和配准精度.     

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。     

基于特征点的数字图像配准

基于特征点的数字图像配准技术的重点在于如何提取图像上的有效特征点,通过Harris算子提取静止多线条图像的角点作为特征点,能有效解决图像配准过程中特征点数目少、配准精度难以保证的问题.仿真试验结果表明,该方法不但速度快,而且抗噪声性能好、精度高.     

TIN图像配准中的同名特征点的可靠性提高

图像配准是对多时相、多传感器或多角度的同一场景的两幅或者多幅图像进行匹配处理,使得同名点在相同的坐标系中具有相同的空间位置.图像配准是评价两幅或多幅影像的相似性,以确定同名点的过程.要把对同一对象的不同波段、不同时间、不同分辨率或不同传感器的遥感影像进行融合或识别其变化,就必须首先进行影像配准.图像配准被广泛应用于遥感图像、医学影像、三维重建、机器视觉等诸多领域中.本论述系统地介绍了TIN图像配准的基本缺陷,接着详细地论述TIN优化方法,在此基础上提出了基于TIN优化的图像配准步骤,同名特征点的可靠性得到提高.     

基于空间结构约束的改进迭代最近点影像配准

提出了一种改进的基于空间结构约束的迭代最近点(ICP)影像配准方法.该方法通过结合特征点的空间结构相似性和特征相似性获得特征点的匹配矩阵,其中特征相似性通过特征点的局部特征描述算子进行计算,空间相似性则通过特征点的空间位置进行计算.特征点之间的空间结构相似性不仅包括了对应特征点之间的空间距离,还包含了特征点到邻近特征点的空间距离.在匹配过程中,分别从参考影像和待配准影像的角度出发,实现了匹配的对称性处理.通过对具有不同影像特征的真实遥感影像进行实验,结果表明该算法具有较高的配准精度.     

一种优化的多源遥感影像高精度配准方法

探讨了一种优化的多源遥感影像的高精度配准算法.利用梯度算子结合Forstner算子快速提取特征点,同时采用基于熵的格网技术控制特征点的分布均匀度,在少量准确控制点的基础上以不变矩相似度量为匹配准则,采用整体松弛法匹配策略快速配准得到同名点,并利用二次多项式模型来剔除误配准点.结果表明,该方法配准速度快,得到的同名点精度高,分布均匀,可以满足遥感影像的融合与快速更新等后续处理的要求.     

面向中医望诊的人脸图像配准

对可疑病人脸色与病例库中标准病例脸色之间的配准进行了研究.从人脸检测、特征提取到人脸配准,提出一套解决方案和实现算法.将基于肤色模型和动态外观模型的人脸多特征点精确定位方法相结合,应用于面向中医望诊的人脸图像特征定位中,利用所得特征点对人脸划分区域,在各区域内提取颜色特征,实现了基于颜色的图像配准.     

基于分块信息熵和特征尺度的图像配准算法

针对当前图像配准技术中特征点的检测和匹配存在的问题,提出了一种基于分块信息熵和特征尺度的图像配准算法.通过对图像进行分块,结合每块图像的信息熵,改善了Harris-Laplace算子提取的特征点分布过于集中的问题.通过比较角点响应函数的值,剔除了特征点中的冗余点.通过结合特征点的尺度信息、Hu矩和双向匹配策略,提高了初始匹配点对的准确率.仿真结果表明,改进的配准算法可以实现高精度的图像配准,对图像的几何变换具有很强的鲁棒性.      

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。     

Clifford代数空间上的三维颅部感兴趣区配准

针对3D颅部医学图像配准中存在的配准精度不高、运算复杂、配准效率低等问题,在创新性地圈定了感兴趣配准区域的基础上,提出了一种基于Clifford代数的全新的几何特征轴构造方法。起初从参考模态与浮动模态中依次提取特征点,通过该特征点实现配准感兴趣区(ROI)圈定;其次利用感兴趣区的点云数据集到其质心的距离测度构造几何特征轴,并计算相应的旋转算子完成浮动模态相对于参考模态的高效、高精度配准。这样的配准方式有效地避免了多模态图像成像时配准区域非完全匹配导致的误差,并减少待处理的数据量,同时消除了无效配准区域产生的局部最优点的影响,进而降低了配准的误差。实验表明,感兴趣区处理后的待配准图像,经新算法仿真配准,能够精确地定位组织器官的三维位置,执行效率高且配准误差较小,是一种有效的3D颅部医学图像配准方法。     

特征点提取算法性能分析研究

在图像匹配中,使用特征点来描述图像,计算量小、匹配简单,而且特征点往往比较稳定,不易随光照条件和图像的平移、旋转和尺度等变化而变化。因此基于特征的图像配准方法是目前图像配准领域研究的热点。介绍了几种主流的特征点检测算法的原理,并对特征点检测算法性能进行了定量分析研究。从特征点检测速率、正确率、旋转不变性和抗噪性等方面进行了对比,研究了各种特征提取算法的优缺点。为根据不同图像质量选择合理的特征提取算法提供了良好的客观依据。     

基于点特征匹配的SUSAN,Harris算子比较

基于点特征的影像匹配是计算机视觉界比较流行的匹配方法,包括特征提取和特征匹配2个步骤.在介绍保持结构的形态学方法--SUSAN算子和Harris算子原理的基础上,根据真实影像,就特征点提取的数量、分布及匹配有效性等方面对上述2种算子进行分析比较.编程实现SUSAN,Harris算子影像的点特征提取,基于匹配支持度的松弛匹配算法,从而获得研究实验数据.实验表明这2种算子在特征提取及影像匹配等方面各自具有其独特的优势,且均具有操作简单、易于实现的特点.     

一种改进的隐含相似性光学和SAR图像配准算法

光学和SAR(synthetic aperture radar)图像信息的互补性和特征表现的差异性使得两者的配准成为目前多源遥感图像处理的研究重点.隐含相似性配准从图像间存在结构上的相似性出发,将传统复杂的特征匹配过程简化为特征点集的迁移和仅需在单幅图像上对配准参数进行迭代搜索的过程,为光学和SAR图像配准提供新的思路.基于上述配准思想,研究用Canny算子改进特征点集提取过程,引入联合马尔可夫模型提高SAR图像去噪质量,以改进后的量子粒子群算法优化配准参数搜索过程,最终实现光学和SAR图像的配准.经实验证明,改进后的隐含相似性光学和SAR图像配准算法能达到像素级甚至亚像素级的配准精度.     

基于改进SIFT和SURF算法的沙丘图像配准

单个沙丘的图像配准受到沙丘图像颜色相近、纹理相似和轮廓模糊等问题困扰,常用的特征提取和特征点配准方法易产生较多的错误匹配点.为了实现有效的单个沙丘跟踪,该文提出了适用于沙丘图像的基于相似三角形原理的尺度不变特征变换(SIFT)和快速鲁棒特征(SURF)的特征点筛选算法.该算法利用暴力匹配法匹配SIFT与SURF特征点,...     

基于TMS320DM642 EVM板的可见-紫外图像边缘检测研究

图像的边缘是图像的最基本特征之一。边缘检测可以应用在基于特征相关的图像配准方法中。根据在紫外检测中可见光与紫外图像配准、融合的实际需要,利用双光谱图像检测系统,在TMS320DM642评估板上用Sobel算子实现了对可见-紫外图像的边缘检测．为系统的图像配准提供了边缘检测的方法。     

基于点特征匹配的SUSAN，Harris算子比较

基于点特征的影像匹配是计算机视觉界比较流行的匹配方法，包括特征提取和特征匹配2个步骤。在介绍保持结构的形态学方法——SUSAN算子和Harris算子原理的基础上，根据真实影像，就特征点提取的数量、分布及匹配有效性等方面对上述2种算子进行分析比较。编程实现SUSAN，Harris算子影像的点特征提取，基于匹配支持度的松弛匹配算法，从而获得研究实验数据。实验表明：这2种算子在特征提取及影像匹配等方面各自具有其独特的优势，且均具有操作简单、易于实现的特点。     

基于局部灰度梯度特征的图像快速配准方法

为了提高图像配准效率,对于机器视觉检测中相邻帧图像中的目标区(ROI)刚性偏移配准问题,提出了一种基于局部灰度梯度特征的快速算法。在样本和待配准图像相同几何方向上,先以方向边缘点检测算子检测目标区的数个边缘点作为特征点。以各边缘点为脊点,分别在其两侧对称求取有限数量像素的一维灰度梯度矩阵,并由此构建二维灰度梯度矩阵。根据两幅图像间的灰度梯度矩阵匹配程度来确定目标区的偏移量,进而配准图像。将本算法用于医用安瓿瓶可见异物检查图像的目标区配准过程,实现了图像目标区的无差配准。     

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.     

基于局部灰度梯度特征的图像快速配准方法

为了提高图像配准效率,对于机器视觉检测中相邻帧图像中的目标区(ROI)刚性偏移配准问题,提出了一种基于局部灰度梯度特征的快速算法。在样本和待配准图像相同几何方向上,先以方向边缘点检测算子检测目标区的数个边缘点作为特征点。以各边缘点为脊点,分别在其两侧对称求取有限数量像素的一维灰度梯度矩阵,并由此构建二维灰度梯度矩阵。根据两幅图像间的灰度梯度矩阵匹配程度来确定目标区的偏移量,进而配准图像。将本算法用于医用安瓿瓶可见异物检查图像的目标区配准过程,实现了图像目标区的无差配准。     

基于模糊数学的对抗网络图像配准建模

为了解决传统方法特征提取结果受外界环境影响大,且没有考虑对抗网络图像中高频信息的特殊作用,影响配准精度的问题,通过模糊数学方法分析对抗网络图像配准建模问题。分析了对抗网络,在生成模型与判别模型中添加条件变量,通过对抗网络,利用表征向量对图像进行重构,生成图像数据。通过变换对图像对比度进行扩展,通过反变换获取原空间域中的边缘增强图像,通过抑制干扰能力强的Susan算子提取对抗网络图像边缘特征。在边缘特征提取的基础上,引入模糊数学中的模糊隶属度,对图像中不同点属于梯度的模糊隶属度进行定义,构造图像的模糊梯度场,通过模糊数学中的贴进度构造模糊梯度相似性测度,将模糊梯度相似性高的图像作为配准图像,实现对抗网络图像配准。结果表明:研究方法配准效果好;针对存在平移、灰度变化、细节变化、区域变化和尺度差异情况下的图像,可保持很高的性能。研究结果应用性强,配准准确性好。