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相似文献
 共查询到18条相似文献,搜索用时 109 毫秒
1.
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。  相似文献   

2.
介绍了一种新的图像配准算法,可以很好地解决图像配准中的平移、旋转和缩放问题。算法的实现是首先使用SUSAN算子提取两幅图像的特征角点,剔除虚假的特征点(噪声点),然后使用改进对数极坐标变换和投影相关匹配算法实现特征点匹配;结合亚像素定位技术,可以进一步提高算法的精度。  相似文献   

3.
气象卫星所携带的多种传感器可以获得可见光、红外、多光谱等多模态的卫星图像,目前处理这些多模态图像的一个重要手段是数据融合分析方法,而获取不同模态图像空间对应关系的图像配准是数据融合分析的前提和基础。针对多模态气象卫星图像的配准问题,重点研究红外图像和可见光图像的配准问题,并根据红外图像和可见光图像的特点,提出了一种由粗到精的两阶段配准方法。在粗配准阶段,将Fourier-M ellin变换应用于红外和可见光图像的边缘图像上,并通过变换图像在频域的关系实现了图像配准仿射变换参数的快速计算;在精配准阶段,基于图像的 Harris算子检测红外图像和可见光图像的特征点,并通过特征点局部区域的互相关函数实现特征点的匹配,最终通过匹配特征点求得精确配准的变换参数。文章提出的由粗到精的图像配准方法,有效结合了Fourier-Mellin变换对边缘图像配准的高效性和 Harris算子图像配准的准确性,是红外和可见光图像配准的一种新方法。利用FY-2D气象卫星获取的红外和可见光图像进行了配准实验,实验结果表明所提出的方法具有良好的鲁棒性和较高的配准精度。  相似文献   

4.
李少毅  王晓田  杨开 《应用声学》2017,25(1):209-212, 216
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。  相似文献   

5.
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。  相似文献   

6.
基于聚类分割和形态学的可见光与SAR图像配准   总被引:1,自引:0,他引:1  
王志社  杨风暴  纪利娥  陈磊 《光学学报》2014,34(2):215002-190
针对可见光与SAR图像灰度差异大,共有特征提取难的问题,提出了一种基于k-均值聚类分割和形态学处理的轮廓特征配准方法。利用k-均值聚类算法对两类图像进行分割,得到图像分割区域;通过形态学处理,有效减少SAR图像斑点噪声影响,准确提取两类图像的封闭轮廓;采用轮廓不变矩理论,引入矩变量距离均值、方差约束机制和一致性检查的匹配策略,获取最佳匹配对,实现了两类图像的配准。通过实验,三组图像的配准精度分别达到0.3450、0.2163和0.1810,结果表明该法可行且能达到亚像素的配准精度。  相似文献   

7.
结合Harris与SIFT算子的图像快速配准算法   总被引:1,自引:0,他引:1       下载免费PDF全文
许佳佳 《中国光学》2015,8(4):574-581
本文提出了一种结合Harris与SIFT算子的快速图像配准方法。首先,对Harris算法进行两方面的改进:一是构建高斯尺度空间,提取具有尺度不变性的角点特征;二是采用Forsnter算子对提取的角点精定位,提高配准精度。然后,利用SIFT算子的特征描述方法描述提取到的特征点,通过随机kd树算法对两幅影像的特征点进行匹配。最后采用RANSAC算法对匹配点对进行提纯,并通过最小二乘法估计两幅影像间的空间变换单应矩阵,完成图像配准。实验结果表明:本文方法在基本保持配准精度的同时,在配准过程的时间消耗上比标准SIFT算法减少了64%。  相似文献   

8.
基于角点的红外与可见光图像自动配准方法   总被引:3,自引:2,他引:1  
王阿妮  马彩文  刘爽  柳丛  赵欣 《光子学报》2009,38(12):3328-3332
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.  相似文献   

9.
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。  相似文献   

10.
一种基于Canny边缘的红外与可见光图像配准算法   总被引:2,自引:0,他引:2       下载免费PDF全文
针对异源传感器在图像配准时如何精确地找到相应的匹配特征问题,结合红外图像与可见光图像的特征,利用2种传感器对同一场景成像时具有一定的边缘轮廓相似特性,提出了提取图像的Canny边缘,在边缘轮廓上根据边缘曲线上像素点的位置夹角的相似性寻找对应匹配点,通过仿真和实验数据与真实值的比较验证算法的有效性和配准的精度.  相似文献   

11.
12.
基于相位一致性和Hough变换的多源图像配准方法   总被引:2,自引:0,他引:2  
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。  相似文献   

13.
14.
舰船小目标图像配准算法   总被引:2,自引:2,他引:0  
郭明  周晓东 《光子学报》2012,41(2):195-199
当舰船目标距离红外/可见光复合导引头较远的时候,红外与可见光图像中的目标信息微弱,可供提取的特征较少且差异较大,传统的图像配准算法很难适用.针对该问题,本文提出一种基于传感器参量的图像配准算法,首先根据红外与可见光传感器的成像模型将图像配准分解简化为视场配准与平移配准两个相对分离的步骤;然后利用传感器参量进行图像的视场配准;最后基于海天线和水平高通能量分布确定匹配点完成平移配准.仿真实验结果表明,该算法具有较高的配准准确度,可以应用于实际远距离海上舰船的红外和可见光图像配准.  相似文献   

15.
为了对雾霾天气下的图像进行去雾处理,多幅图像去雾算法是常用的方法之一。多幅图像去雾算法也有多种形式,部分算法面临硬件实现困难、获取途径受限或者可实施性弱等问题,而且多幅图像比对处理时常常涉及图像配准,造成算法的实时性差、计算复杂度高等问题。针对以上问题,提出的算法为多幅图像去雾提供了新的思路,基于双目传感器硬件架构能够同时捕获近红外和可见光图像,将近红外传感器图像作为新的数据源,近红外传感器能够在一定程度上穿透雾霾,在雾天捕获可见光传感器无法捕获的图像细节,而且硬件实现简单。可见光图像的颜色信息较丰富,近红外传感器图像对近处场景细节的描述能力较好,捕获的图像稍加校正就能实现完全配准,将近红外图像与可见光图像进行融合,在去雾的同时,可以将近红外传感器图像中的原始细节提取融合到彩色可见光传感器图像中,得到边缘、轮廓等细节信息更加丰富的去雾图像。基于上述思路,借助近红外传感器对边缘细节的描述能力和可见光传感器对颜色信息的反映能力,提出了一种基于近红外与可见光双通道传感器图像融合的去雾算法。首先,将彩色可见光图像转换到HIS彩色空间,分别得到亮度通道图像、色调通道图像和饱和度通道图像。先将其亮度通道图与近红外图像进行融合去雾处理。采用非下采样Shearlet变换(NSST)进行分解,对得到的高频系数进行双指数边缘平滑滤波器保边滤波处理,对低频系数进行反锐化掩蔽处理,通过融合规则和反向变换得到新的亮度通道图像。然后,在对可见光图像的色彩处理中,建立饱和度图的退化模型,采用暗原色原理对参数进行估计,得到估计的饱和度图。最后,将新的亮度通道图像,估计的饱和度图像和原色调图像反映射到RGB空间得到去雾图像。为了验证新算法的有效性,特选取四组雾天拍摄的真实近红外图像与可见光图像进行融合去雾处理,将融合结果与其他两种去雾方法对于彩色可见光图像的去雾效果进行比较。实验结果表明,该算法在提高图像的边缘对比度和视觉清晰度上有较好的效果。并提出将近红外传感器图像作为新的数据源,采用双通道图像融合方法进行去雾处理,为图像去雾提供的新的技术思路是可行的。该算法的优势在于:首先提出将图像融合方法与去雾算法相结合,得到了新的去雾算法的思路。将彩色可见光图像转换到HSI色彩空间,将其亮度通道图与近红外图像采用非下采样Shearlet变换方法进行融合处理,在去雾的同时,可以将近红外传感器图像中的原始细节提取融合到彩色可见光传感器图像中,使得去雾图像中的边缘、轮廓等细节信息更加丰富。其次,提出了在图像去雾算法中采用新的数据源--近红外传感器图像,从图像处理的角度,近红外传感器能够在一定程度上穿透雾霾,对于近处场景细节的描述能力较好,而且硬件实现简单,捕获的图像稍加校正就能实现完全配准,为后续的融合去雾算法带来了便利,为图像去雾提供了新的技术途径和路线。再次,采用的是多幅图像去雾算法,该算法基于双目传感器获取图像,可见光图像的颜色信息较丰富,近红外图像对于近处场景细节的描述能力较好,相对于单幅图像去雾算法,有更好的效果。最后,将可见光传感器图像映射到其他色彩空间,对于每个通道的图像根据其特征有针对性地进行处理。可见光图像的亮度通道图和近红外图像的处理采用了图像融合和增强处理,对于可见光图像饱和度通道的处理采用了图像复原算法,可以从整体上提升去雾效果,对细节特征有了进一步增强。该算法为图像去雾提供了新的技术途径和路线。  相似文献   

16.
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.  相似文献   

17.
18.
一种改进的Sobel图像边缘检测算法   总被引:12,自引:0,他引:12  
靳鹏飞 《应用光学》2008,29(4):625-628
边缘检测在数字图像处理和计算机视觉中有着重要的应用。对数字图像处理中具有代表性的Sobel边缘检测算法进行了分析。针对该算法存在检测出的边缘粗且对噪声极其敏感的缺点,提出了一种改进算法。该算法对实际图像中出现的边缘类型进行了数学模型描述,然后把连续型的边缘模型作为研究对象,重新构造了对图像边缘方向进行检测的模板。针对Sobel边缘检测基于一阶导数极大值或二阶导数零交叉而带来的边缘定位准确度不高的缺点,对图像梯度图进行了细化处理。仿真结果表明:该算法对图像噪声干扰有较强的抑制能力,提取的边缘定位准确、结构细腻。  相似文献   

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