基于Shape Context和尺度不变特征变换的多模图像自动配准方法

提出了基于修正的尺度不变特征变换（SIFT）特征提取和Shape Context特征描述算子相结合的多模图像自动配准算法,该算法利用修正的SIFT算法提取多模图像中的特征点,然后采用Shape Context算子描述特征点,利用特征点周围区域边缘点的梯度方向形成特征向量。采用欧氏距离作为匹配标准对多模图像中特征点进行初始匹配,然后通过RANSAC算法消除误匹配的特征点对,并采用最小二乘法计算仿射变换参数,最后通过仿射变换和双线性插值实现图像配准。对红外图像和可见光图像的配准实验结果表明了本算法的有效性和稳定性。     

一种稳健的特征点配准算法

为了能准确快速提取特征和可靠匹配特征点对,提出一种稳健的基于特征点的配准算法。首先改进了Plessey角点检测算法,有效提高所提取特征点的速度和精度。然后利用相似测度归一化互相关(Normalized cross correlation,NCC),通过双向最大相关系数匹配的方法提取出初始特征点对,用随机采样符合法(Random sample consensus,RANSAC)来剔除伪特征点对,实现特征点对的精确匹配。最后用正确匹配特征点对实现图像的配准。实验表明,该方法能够快速准确地提取两幅图像间的对应特征点,大大降低了误匹配的概率,两幅图像光照不一致、重复性纹理、旋转角度比较大等较难自动匹配情形下,仍能有效地实现图像的配准。     

基于无人机载的光电与SAR图像融合技术研究

为了提高无人机侦察识别能力,提出基于小波变换方法的无人机载光电与SAR的图像融合技术。经时间配准算法生成图像配准源,采用SIFT算法提取图像特征点,BBF算法计算生成匹配点集,依据匹配点集计算图像间透视变换模型完成图像配准,利用小波变换算法实现配准图像融合。经实验验证以及利用Matlab分析图像灰度直方图和计算信息量,结果表明:融合图像保留了光电图像95.7%的细节(熵),相比于光电图像平均梯度提高了1.52倍,增强了光电图像目标区对比度,降低了随机性噪点;融合图像相比于SAR图像信息量提高了1.44倍。     

基于非采样Contourlet变换高分辨率遥感图像配准

为了提高高分辨率遥感图像配准的精确度,将非采样Contourlet变换应用于高分辨率遥感图像配准算法中.首先对高分辨率遥感图像进行非采样Contourlet变换.利用非采样Contourlet变换的平移不变性在变换域提取图像的边缘并选择合适的阈值准确地得到图像的边缘特征点.然后利用归一化互相关匹配法和概率支撑法对特征点进行匹配.最后通过三角形局部变换映射甬数实现图像配准.实验结果表明,该方法更能准确地提取高分辨率遥感图像的特征点,大大提高了正确匹配的概率,与基于小波方法的图像配准效果相比有更高的准确性和稳健性.     

基于改进SURF算法的人脸点云配准

精准的三维人脸重建是三维人脸识别、三维人脸表情仿真等技术实现的重要前提。基于以往图像特征点和点云数据的三维配准算法研究,提出了一种计算量小、实时性较高的人脸配准算法。提取人脸图像特征点,计算64维的SURF描述符;利用RANSAC算法剔除不稳定匹配点;利用奇异值分解SVD求解粗配准变换矩阵;利用改进的最近点迭代算法求解最终变换矩阵。实验结果显示配准误差只有8.71895×10~(-5)m~2,总耗时为6.61s,相比较SIFT算法和手动寻找匹配点,速度快、精度高。     

基于几何特征和图像特征的点云自适应拼接方法

多视点云拼接技术是物体三维测量过程中的重要环节。现有的无标志点三维点云自动拼接方法在对不同表面进行测量拼接时稳定性较差。针对此问题,提出了一种基于几何特征和图像特征的点云自适应拼接方法。该方法建立了一个配准算法选择模型,通过引入配准算法判断因子来综合评价物体表面的几何、纹理复杂程度,从而系统可根据判断因子自适应地选择合适的配准算法,实现基于几何特征配准和基于图像特征配准的有机结合。并在特征点匹配过程中,采用随机抽样一致(RANSAC)算法对误匹配特征点进行剔除。实验结果表明,该方法可实现不同表面的稳定点云拼接。     

基于T分布混合模型的多光谱人脸图像配准

为了降低多光谱人脸图像中出现的非刚性形变、噪声和离群点等因素对配准结果的准确性和稳健性的影响,提出一种综合考虑特征点的空间几何结构和局部形状特征两方面信息的多光谱人脸图像配准方法。所提方法首先通过基于内部距离的形状上下文描述子来表述点集的局部特征信息,建立可见光和红外图像相似性测度函数。然后利用Student′s-T分布混合模型来表示图像特征点集配准过程中变换模型估计问题,并采用期望最大化算法对模型进行求解。仿真数据表明在点集存在非刚性形变、噪声和离群点的情况下,所提方法仍可以实现点集间的精确配准。可见光和红外人脸真实图像数据表明所提方法的平均匹配误差和运算效率都优于对比算法,配准融合后的多光谱人脸图像可以提高后续的人脸检测和识别性能。     

基于角点的红外与可见光图像自动配准方法

针对红外图像与可见光图像的自动配准问题,提出了一种基于图像角点特征以及仿射变换模型的方法.利用Harris因子分别在红外图像和可见光图像上检测角点,并对两幅图像进行边缘检测,得到其边缘图像.通过角点邻域在边缘图像上的相关性,实现角点的粗匹配;通过角点的细匹配,从匹配的角点中选择两对匹配最佳的点作为仿射变换的控制点,得到仿射变换模型,并对待配准图像进行仿射变换,从而实现图像配准.实验结果表明:该方法运算速度快,可以很好地完成红外与可见光图像的自动配准.     

改进的SURF彩色遥感图像配准算法

为了进一步提高彩色遥感图像的配准精度,针对遥感图像配准过程中色彩信息利用率低以及误匹配率高的问题,提出一种改进的SURF(Speeded Up Robust Feature)彩色遥感图像配准算法。该算法首先在对彩色遥感图像进行特征点检测基础上,对特征点描述算子进行改进,以使颜色空间变换后得到的特征点色彩信息添加到原描述算子中,并对特征点描述算子进行归一化处理,以增加算子的独特性和对旋转、尺度、光照的鲁棒性;其次,结合单向匹配和双向匹配的比值,提出了一种最优化阈值选择准则,如果欧氏距离比率小于最优化阈值,完成特征点匹配,得到正确匹配点对,再通过变换矩阵得到配准图像。实验结果表明,在保证实时性的条件下,该算法相比于原SURF算法,准确性和稳定性都有一定提高,具有一定的理论和应用价值。     

多探测器拼接成像系统实时图像配准

依据已设计完成的基于同心球透镜的四镜头多探测器阵列拼接成像系统,对该系统图像拼接配准过程所采用的特征检测提取、特征向量匹配与筛选、空间变换模型参数估计等算法进行了研究。首先,采用Fast-Hessian检测子提取参考图像和待配准图像的特征点,并生成加速鲁棒特征(SURF)描述向量。接着,采用快速近似最近邻(FANN)逼近搜索算法获得初始的匹配点对,并对匹配点对特征向量的欧式距离进行排序。然后,参照成像系统光学设计参数设定合理的阈值,筛选并保留下较好的匹配点对。最后,提出了一种改进的渐进式抽样一致性(IPROSAC)算法对空间变换矩阵模型进行参数估计,从而得到参考图像与待配准图像的空间几何变换关系。实验结果表明:该算法对图像尺寸、旋转和光照变化都具有一定的不变性,特征匹配时间为0.542 s,配准变换时间0.031 s,配准误差精度小于0.1 pixel,可以满足成像系统关于图像配准实时性和准确性的要求,具有一定的工程应用价值。     

A non-rigid cardiac image registration method based on an optical flow model

According to non-rigid medical image registration, new method of classification registration is proposed. First, Feature points are extracted based on SIFT (Scale Invariant Feature Transform) from reference images and floating images to match feature points. And the coarse registration is performed using the least square method. Then the precise registration is achieved using the optical flow model algorithm. SIFT algorithm is based on local image features that are with good scale, rotation and illumination invariance. Optical flow algorithm does not extract features and use the image gray information directly, and its registration speed is faster. The both algorithms are complementary. SIFT algorithm is used for improving the convergence speed of optical flow algorithm, and optical flow algorithm makes the registration result more accurate. The experimental results prove that the algorithm can improve the accuracy of the non-rigid medical image registration and enhance the convergence speed. Therefore, the algorithm has some advantages in the image registration.     

Registration and integration algorithm in structured light three-dimensional scanning based on scale-invariant feature matching of multi-source images

Based on the homography between a multi-source image and three-dimensional (3D) measurement points, this letter proposes a novel 3D registration and integration method based on scale-invariant feature matching. The matching relationships of two-dimensional (2D) texture gray images and two-and-a-half- dimensional (2.5D) range images are constructed using the scale-invariant feature transform algorithms. Then, at least three non-collinear 3D measurement points corresponding to image feature points are used to achieve a registration relationship accurately. According to the index of overlapping images and the local 3D border search method, multi-view registration data are rapidly and accurately integrated. Experimental results on real models demonstrate that the algorithm is robust and effective.     

基于CSIFT的彩色图像配准技术研究

图像配准在计算机视觉、遥感、医学诊断与治疗、环境监测等领域有广泛的研究应用.目前,多数算法是将彩色图像转化为灰度图后再配准,色彩信息的丢失可能会引起误配准.为此,提出一种基于CSIFT(Colored scale invariant feature transform)的彩色图像配准方法,求出彩色图像各个位置处的颜色不变最,以颜色不变量作为输入图像,再提取特征点并描述特征点周围的信息,通过最近邻匹配法求出图像问的匹配对,最后利用匹配的特征求取图像间的变换参数及配准后图像.实验结果表明,对彩色图像进行已知参数值变换时,该算法能得到精度高、误差小的计算结果;对变换关系末知的彩色图像,也能准确地求出图像间的映射关系;且多数情况下运行速度较SIFT(Scale invariant feature transform)快.     

改进SIFT变换与客观评价结合的图像配准算法

针对SIFT(Scale Invariant Feature Transform)算子在大幅复杂图像中提取的过多不稳定特征点及在只有少量重合区域下图像配准过程中出现的过多误匹配,导致图像配准精度下降。提出一种改进的SIFT算法,在对目标图像提取SIFT特征后,利用双向BBF(Best-Bin-First)匹配算法对提取的特征点进行匹配,采用SIFT描述子的尺度以及梯度方向信息建立最小邻域匹配剔除误匹配点,通过随机抽取一致性算法(RANSAC)进一步筛选匹配点,并利用最小二乘法结合多项式近似拟合出变换模型,利用局部均方根有效值(RMS)评价映射矩阵与实际图像的误差,找出并删除引起误差的误匹配点,迭代至配准图像符合评价标准后,计算出精确变换模型。实验结果表明,该算法提高了大幅复杂图像在少量重合区域时的配准精度。     

基于边缘与SURF算子的SAR与可见光图像配准方法

鉴于SAR(synthetic aperture radar)与可见光图像的成像机理存在很大差别,使得其同名特征的提取和配准十分困难,但在某些情况下,这两类图像的边缘存在一定的相关性。提出一种基于边缘与SURF(speed-up robust feature)算子的图像配准方法。通过适当预处理增强图像间的共性,采用综合性能比较好的Canny算子提取两幅图像共有的边缘特征,在边缘图像的基础上提取SURF特征;通过比值提纯法进行特征点粗匹配,RANSAC(random sample consensus)算法剔除误匹配点,计算仿射变换模型从而实现SAR与可见光图像的自动配准。实验结果表明:该算法的正确匹配率为100%,均方根误差为0.852个像素,配准精度达到亚像素水平。     

基于特征点自动匹配的红外图像配准研究

在模糊和含噪声的红外图像配准中,利用角点检测实现特征点的选择,在提高角点提取效率的同时又保证了角点提取的精度。根据互相关的双向匹配实现对应特征点的自动匹配,然后由对应的特征点对估计出仿射变换的参数。实测的数据和计算结果表明,这种方法对于双波段红外图像的配准是有效的,而且有利于后续的图像融合。     

基于相位一致性和Hough变换的多源图像配准方法

由于红外图像与可见光图像对比度不同,常用基于梯度幅值的特征匹配方法难以正确配准。在分析红外图像与可见光图像成像机制的基础上,提出了一种结合相位一致性边缘检测与Hough变换的多源图像配准新方法。该算法首先采用高通滤波和平台直方图均衡方法对红外图像进行预处理以提高红外图像的对比度,再利用具有图像对比度不变性的相位一致性边缘检测法提取两幅图像的边缘,结合Hough变换选取图像空间中最长的线作为特征,采用改进相位相关法作为相似性度量,在对数极坐标域下计算出两幅图像的几何变形参数。仿真实验结果表明,该方法能够以较高查准率实现红外与可见光图像自动配准,并具有较强的鲁棒性。