一种基于轮廓特征的图像拼接算法设计与实现

提出了一种新的基于轮廓特征的图像拼接算法。在特征提取阶段 ,对卷积图进行增强 ,并用区域增长方法进行辅助校正 ,能改善轮廓提取效果 ;在特征表示方面 ,用形状签名代替链码来描述轮廓 ,从而提高了计算速度 ,降低了由噪声干扰和镜头形变造成的影响。实验结果表明 ,该算法在速度上优于基于链码的配准算法 ,准确率高 ,并且可以适用于未经过几何形变校正的图像的配准与拼接。     

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、     

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。     

基于粒子群优化算法的多模态医学图像刚性配准

提出了一种基于轮廓特征点及利用PSO(粒子群优化)求解多模态医学图像自动配准新方法．首先采用数学形态学中腐蚀和膨胀算法对图像进行预处理,用区域生长法提取图像的边缘;再用subtractive聚类算法提取出轮廓特征点,将两个特征点集的均方根极小值作为配准准则,然后用PSO算法求解空间变换参数．该算法适用于多模态医学图像配准,与其他算法相比,PSO算法具有操作方便、可靠性好、不易陷入局部极值等优点。     

基于链码的原木端面图像检尺径识别算法

根据原木端面图像的获得方式及其特性,改进了方向链码的轮廓跟踪技术,提出了从图像中心点开始竖直往下扫描获取跟踪起始点,并在约束条件下自动寻找端面图像目标轮廓的算法,此算法大大提高了原木端面图像的轮廓跟踪效率.原木端面为类圆形图像,根据获得的目标轮廓的链码序列和边界点的坐标信息,提出了确定原木端面图像目标轮廓的圆心及最短径等一系列检尺参数的方法.     

基于轮廓特征区域的图像拼接改进比值算法

阐述了图像拼接技术的应用领域和各种匹配算法,研究了比值匹配算法的基本原理和优缺点,本文针对该算法易出现误匹配的问题,设计了基于轮廓特征区域的图像拼接改进比值算法,传统算法相比,该算法能够更快更准确地找到图像最佳匹配位置,解决了传统算法中误匹配的问题。实验结果证明该算法具有速度快,准确性高等特点。     

基于FAST特征点提取的图像拼接算法

针对SIFT图像拼接算法在特征点提取阶段,采用基于差分高斯金字塔的方式导致的算法运行时间较长,且易造成特征点漏检、位置偏移的问题,提出一种基于FAST特征点提取的图像拼接算法。该算法首先对拼接图像进行基于FAST算法的特征点提取,取代原有SIFT算法中特征点提取方式,然后对提取特征点进行描述和向量匹配,利用欧氏距离和RANSAC算法实现配准,最后通过加权平均融合算法完成图像拼接。仿真实验表明,该算法加快了特征点的提取速度,提高了定位准确性,更有利于得到灰度整体和谐的拼接图像。     

基于链码的轮廓跟踪技术在二值图像中的应用

介绍了二值图像的轮廓跟踪算法,在轮廓跟踪过程中,首先用行扫描得到轮廓起点,然后采用链码跟踪技术,跟踪其轮廓,得到一个封闭的轮廓信息,一直到所有的轮廓跟踪完毕为止。它能够实现一次扫描,得到所有的轮廓信息,且最终轮廓信息以链码序列来存储。在以后的拟合过程中,能更方便地对链码序列进行处理,得到理想的轮廓信息。     

基于轮廓相位相关的图像自动拼接

研究了图像的平面拼接,提出了一种基于轮廓相位相关的图像自动拼接算法.首先只考虑图像间的平移量和角位移,用轮廓相位相关算法将图像初始定位,得到图像间初始的投影变换矩阵;接着用迭代优化算法将图像间初始的投影变换矩阵优化求解,实现图像的准确拼接.本轮廓相位相关算法对常规的相位相关算法作了两点改进:(1)提取出图像的轮廓,只对二值化的轮廓图像进行相位相关计算,效率和鲁棒性提高;(2)当相位相关的δ函数阵列中存在多个和最大峰值比较接近的峰值时,将其对应的平移量都作为候选平移量,然后根据重叠区图像的一致性选取其中的最佳值.运行实例表明,在图像间的光照条件有较大差异、存在多个和最大峰值比较接近的峰值,以及图像间存在一定角位移时,算法都能实现正确拼接,稳定性较好.     

基于轮廓特征区域的图像拼接改进比值算法

阐述了图像拼接技术的应用领域和各种匹配算法,研究了比值匹配算法的基本原理和优缺点,本文针对该算法易出现误匹配的问题,设计了基于轮廓特征区域的图像拼接改进比值算法,传统算法相比,该算法能够更快更准确地找到图像最佳匹配位置,解决了传统算法中误匹配的问题。实验结果证明该算法具有速度快,准确性高等特点。