基于SIFT算法的可见光图像与红外图像配准

为实现可见光图像与红外图像的有效配准,结合两类图像的特点,提出基于特征的SIFT算法,并进行道路和人脸的可见光图像与红外图像配准实验。结果表明,SIFT算法对纹理结构简单、光滑图像提取的特征点较少;随着阈值提高,可见光图像与红外图像的匹配点数目增加,匹配稳定性降低。该算法可用于可见光图像与红外图像配准。     

基于标记点的图像配准

针对图像在采集过程中会受到物体表面反射及噪声等影响所造成的图像特征提取效果不佳及用整幅图像的像素点进行计算导致的运算量大、精度低等问题,提出了一种基于标记点的配准方法.该方法利用链码的概念,首先对图像进行预处理,提取出标记点质心坐标并根据提取出的质心坐标形成链码;其次,将质心链码做一阶差分形成差分链码,通过差分链码的旋转和平移的不变性得到配准点对对链码进行配准;最后,通过点对坐标计算旋转角度和平移参数.实验结果表明提出的方法对于图像平移和旋转情况下配准精度高,有较强的抗噪声性能并能达到很好的精度.     

红外与可见光图像互信息法自动配准算法研究

本文提出了一种新的红外与可见光图像的配准算法,该方法基于图像的小波变换与互信息最大化完成图像的配准过程.首先通过搜索小波模极大提取图像感兴趣区域(ROI),完成图像预处理,并采用仿射变换,建立图像变换模型;其次将低分辨率图像进行图像插值,计算灰度直方图,进行概率分布的估计;最后选择模拟退火法,逼近全局最优解.实验结果证明了此算法的有效性.     

一种新颖的红外与可见光图像自动配准算法

提出了一种新的红外与可见光图像的配准方法，该方法选用基于Garbor小波分解与尺度交互的特征点抽取算法，从两图中分别抽取对应特征点集，然后运用Hausdorff距离对两特征点集进行匹配，得到点集间的仿射变换，从而实现红外与可见光图像的自动配准．因为Hausdorff距离是对两特征点集而不是特征点进行匹配，所以算法是可行的．实验结果证明了此算法的有效性．     

基于复合型2S网络的红外与可见光图像配准研究

针对传统图像配准方法在红外图像与可见光图像配准任务中效果较差的问题。提出了一种复合型2S网络即Superpoint+Superglue相结合的特征匹配法用于红外与可见光图像配准。方法中首先使用Superpoint独特的特征提取方法,充分提取红外图像与可见光图像之间的共性特征。其次利用Superglue特征匹配方法中增加匹配约束和使用注意力机制的思想,发挥神经网络的优势,提高匹配效率。在训练阶段通过使用自建数据集的方法,以提高神经网络的泛化性与准确性。结果表明：传统配准方法在三组实验图像上的特征点提取重复性评分与准确性评分分别为：（0.0067,0.0061）、（0.0010,0.0008）、（0,0）,特征点正确匹配对数为：7对、1对、0对,平均数量低于估计变换矩阵所需要的最少四对匹配点对。而基于Superpoint+Superglue的红外与可见光图像配准方法的各项评分为：（0.2402,0.2625）、（0.1939,0.1722）、（0.2630,0.2644）,特征点正确匹配对数为：252对、165对、252对,特征点提取评价指标与特征点对正确匹配数量相较于传统方法均大幅度提升,可以较好的完成配准任务。     

图像配准与角点提取算法研究

在图像配准的方法中,基于图像特征点的配准方法应用较为广泛,而在图像特征点的配准方法中又以基于角点检测的方法最受关注。通过对角点检测方法的理论研究与探讨,分析了几种提取算法,从匹配正确率和抗噪声效果等方面对这几种算法进行比较,最后给出室内外图像角点检测结果图。     

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。     

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.     

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...     

基于随机轮廓匹配的快速图像配准算法

为了克服确定性图像配准算法计算速度和准确率难以同时兼顾的缺点,提出了一种对部分重叠的图像进行快速配准的方法,该方法是基于轮廓特征的随机匹配算法。通过提取轮廓上的“关键点”作为特征点,随机选择若干特征点对得到候选变换,随后的投票阶段对其变换参数进行检验和求精。实验结果表明:对于典型的应用,该算法比传统确定性匹配算法的速度提高了约一个数量级,能够在线性时间内完成对两幅图像的配准,而且,该方法能够对包含相当比例误报的特征点集进行匹配,具有很强的适应性。     

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.     

结合tetrolet与红外显著性特征提取的红外与可见光融合

针对红外与可见光图像融合过程中红外热目标不突出、纹理及边缘细节易缺失等问题,提出一种结合tetrolet变换域与红外显著目标特征提取的融合方法。首先,在SURF框架内构建基于HOG的特征点描述符实现红外与可见光图像的精确匹配;其次,基于贝塞尔面结合背景及目标进行自适应抑制完成红外目标显著性特征提取;接着,将处理后的红外与可见光图像通过tetrolet多尺度变换分解为低频和高频分量;然后,利用基于局部能量和相对亮度自适应规则对低频分量进行融合,对高频分量采用基于局部空间频率自适应融合规则;最后,将融合的低频分量与高频分量通过tetrolet逆变换,以获得最终的融合结果。实验结果表明,本文算法对不同场景下的红外与可见光图像的融合效果不但主观上具有显著的目标特征,同时背景纹理和边缘细节清晰,整体对比度适宜,运行时间较其它算法得到了明显提升,并且在客观评价指标上也取得了较好的效果。     

一种自适应极坐标变换的旋转图像配准方法

对数极坐标变换具有较好的旋转不变性,但是同时存在采样不均匀的问题:在靠近中心处的过采样和靠近边缘处的欠采样.针对这一问题,提出一种自适应极坐标变换的方法,从笛卡尔坐标系转换到极坐标系时,实现图像的均匀采样,其采样点数目与对数极坐标变换相比,减少近50%,计算量大幅度减少.为了保持对数极坐标变换的旋转不变性,采用投影变换方法将极坐标变换后的图像从二维降到一维.实验表明该算法实时性好、精度高.     

一种基于总变分与显著性检测的红外与可见光图像融合方法

红外与可见光图像融合是多源信息融合中的一个重要研究内容,它在军事侦察等方面有着广泛的应用.本文基于总变分模型和显著性检测方法,提出了一种有效的融合方法.首先,通过对红外与可见光图像的特征分布考察,构建了一个信息融合的总变分模型.其次,基于亮度对比度的显著性检测,给出了总变分模型中保真项权值的估计方法.实验仿真表明,无论是视觉观察还是客观评价,本文的方法均比一些现有方法体现了更好的结果.     

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．     

多传感器遥感图像配准方法研究

目的对来自多传感器的同质或异质遥感图像进行自动配准。方法对传统的相关系数相似性量度进行深入分析,通过对其推广,提出一种也适用于异质遥感图像相似性度量的基于联合概率的方法,并通过具体的图像进行实验验证。结果利用基于联合概率的相似性度量方法分别实现了同质图像间、异质图像间的配准。结论利用基于联合概率的相似性度量方法可以很好地对多传感器异质图像进行自动配准,并且自动寻找同名点的精度,使其可达到子像素级。     

基于智能优化策略的图像自动配准方法

传感器图像配准是传感器融合中的一个重要课题 ,它的任务就是在不同的传感器图像之间找出正确的映射匹配关系。从优化问题的角度考察传感器配准问题 ,提出一个适当的适配度函数以评定传感器图像间的映射参数 ,并在此基础上采用遗传算法、模拟退火、遗传模拟退火算法等随机优化方法解决此优化问题 ,从而达到自动配准传感器图像的目的。实验结果证明了这种配准方法的可行性 ,而且它对噪声不敏感 ,表现出较好的鲁棒性。遗传模拟退火算法更是在相对较少的迭代后即获收敛     

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。