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。     

基于特征点的对数极坐标变换图像配准算法

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。     

基于尺度不变特征变换和区域互信息优化的多源遥感图像配准

为了进一步提高遥感图像配准精度, 提出了尺度不变特征变换(SIFT)结合区域互信息优化的遥感图像配准方法. 首先利用混沌序列的随机性和遍历性, 提出一种混沌量子粒子群优化(CQPSO)算法, 在量子粒子群优化(QPSO)算法迭代陷入早熟收敛时, 采用一种新的机理引入混沌序列, 进化粒子克服早熟. 图像配准算法分为预配准和精配准两个过程. 基于SIFT算法提取特征点, 经匹配和有效地外点排除完成预配准, 然后对匹配特征点坐标进行亚像素级微调, 通过最小二乘法求得一系列匹配参数构造初始粒子群, 最后利用混沌量子粒子群优化区域互信息完成精配准, 得到最优匹配参数. 用一些标准测试函数对所提出的CQPSO和QPSO及粒子群优化(PSO)算法进行了实验比较, 另外, 对SIFT, SIFT结合PSO算法优化区域互信息, SIFT结合QPSO算法优化区域互信息和SIFT结合CQPSO算法优化区域互信息(SRC)等四种算法进行了不同分辨率遥感图像配准实验比较和不同时相遥感图像配准实验比较, 实验结果验证了所提出的CQPSO算法的优越性和SRC配准方法的有效性.     

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。     

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.     

零件的角点提取及匹配定位

本文基于三坐标测量机(CMM)设计了一套视觉检测系统,该系统能够对零件实际空间特征信息进行比较全面地提取。针对位于CMM平台上带有角点的零件,利用Harris算子提取从CMM三个不同方位获取的零件图像的角点。对于Harris算子提取到的角点,本文提出一种八链码搜索法和SUSAN区域法相结合的伪角点剔除方法,最后基于立体视觉的原理,提出"距离空间图"匹配算法,将以上3幅图像一一建立匹配关系。实验中多次改变零件在CMM中姿态时,多次实验数据表明本文的角点提取精度与真实角点间仅存在1~2像素的偏差,零件的定位误差为1~3 mm。通过实验验证,角点匹配和定位的稳定性和精度满足要求,具有一定的抗干扰性和实用性。     

基于特征点自动匹配的图像拼接方法

提出了一种基于特征点自动匹配的图像拼接算法,采用改进的Harris算子提取特征点,保证了提取的效率和精度,根据互相关的双向匹配实现对应特征点的自动匹配,从而建立参考图像与当前图像的对应点对,最后采用最小二乘方法得到图像间的全局变换参数,实现图像的拼接。     

一种改进的无人机航空影像配准方法

针对目前无人机航空影像非同源、畸变大、处理量多的问题,提出一种改进的无人机航空影像配准方法。首先利用传统SIFT方法得到特征点,其次利用C均值聚类方法可实现准确的非监督分类的特点,对传统SIFT方法得到的特征点进行筛选,从而得出同名点。最后根据得到的同名点完成待匹配图像的投影变换完成配准。通过实验仿真证明该方法精度有较大提高,且可自适应处理不同图像,是一种有效的无人机航空影像匹配改良方法。     

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.     

基于近似尺度不变特征转换的序列图像融合算法

在分析了尺度不变特征转换算法特点的基础上提出了一种近似尺度不变特征转换算法,该算法改变了传统尺度不变特征转换算法的框架,将尺度不变特征转换描述符看作是一种特殊的Harris算子,该算法既保留了尺度不变特征转换描述符的优点又降低了计算量.另外,为了提高特征匹配的精度,给出了一种新的特征点对提纯算法.实验结果表明,近似尺度不变特征转换算法在不影响匹配性能的前提下大大缩短了处理时间,经过提纯后的特征点对匹配性能显著提高,最终得到的全景图像过渡平稳,重叠区域没有显著的痕迹.     

基于近似尺度不变特征转换的序列图像融合算法(英文)

在分析了尺度不变特征转换算法特点的基础上提出了一种近似尺度不变特征转换算法,该算法改变了传统尺度不变特征转换算法的框架,将尺度不变特征转换描述符看作是一种特殊的Harris算子,该算法既保留了尺度不变特征转换描述符的优点又降低了计算量.另外,为了提高特征匹配的精度,给出了一种新的特征点对提纯算法.实验结果表明,近似尺度不变特征转换算法在不影响匹配性能的前提下大大缩短了处理时间,经过提纯后的特征点对匹配性能显著提高,最终得到的全景图像过渡平稳,重叠区域没有显著的痕迹.     

Corners detection on finger vein images using the improved Harris algorithm

An improved Harris corner detection algorithm is proposed based on Barron operator, since Harris corner detection algorithm has a poor accuracy in positioning complex corner detection and may miss certain real corners. Firstly, the image gradient is calculated by using Barron operator to reduce the calculation errors from Prewitt operator or Sobel operator. Secondly, the centre B-spline function is used to smooth image, filter noise, and retain the corners information better. Thirdly, a non-maximal inhibition and corners sieving method is used to determine whether the detected corners are real corners or not. A square window is centered at the pixel and eliminate the corner if the value of the corner response function is non-maximal in the window. And then divide the test image into several blocks so as to process each block independently, and use a cyclic iterative method to determine the threshold value to make sure that the real corners are accurately selected. Finally, experiments indicate the algorithm has relatively great noise proof ability and is able to extract complex corners effectively.     

快速SUSAN-Laplace角点算法

提出了一种新的SUSAN-Laplace角点算子。新算子首先使用拉普拉斯-高斯核对图像进行卷积,并将图像转换为二值或三值图像,然后使用SUSAN算子检测角点。这样既快速又具有SUSAN算子的位置精确性。SUSAN- Laplace角子具有较好的旋转、仿射、光照、尺度和噪声不变性,其计算速度也较快,比Harris角点快1.5倍,比SUSAN角点快6倍。应用中SUSAN-Laplace角子有一种快速算法,快速算法在计算拉普拉斯-高斯卷积时使用移位运算代替全部乘除法运算,能进一步提高计算速度。SUSAN-Laplace角子较其它角点算法能产生更丰富的角点,应用到SIFT算法中可提高对小目标的识别能力。     

基于SIFT特征的彩色图像拼接方法研究

针对传统特征提取拼接算法在复杂图像中配准过程中出现的过多误匹配,导致拼接后图像出现鬼影、模糊等问题,从而影响拼接图像的质量,提出一种改进的SIFT配准算法。在对目标图像提取SIFT特征后,利用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,之后利用局部均方根误差(RMSE)评价映射矩阵与RANSAC算法相结合,迭代出精确变换模型。在对图像进行几何矫正后,提出一种自适应的混合线性算法对重合区域图像变换至HIS颜色空间进行图像拼接,最后得到平滑无缝的完整彩色全景拼接图像。实验结果证明,该算法在拼接复杂场景并且重合区域不多时仍有较好的准确性及稳定性。