基于改进蚁群算法和互信息的多光谱图像的配准

基于互信息的配准算法有精度高,自动化程度高,不需要对图像进行预处理等优点,已经被大量应用于多光谱图像配准中.但是在计算互信息时,出现了很多局部极值,这就为目标函数的寻优过程带来了很大的困难.提出了一种基于蚁群算法的配准参数寻优方法,改进蚂蚁在每层节点间的转移准则以及全局信息素的更新策略.实验证明,此方法不需要人工干预,对参数的初始值没有依赖性,配准成功率高.     

基于SURF的图像配准方法研究

图像配准在计算机视觉、医学诊断与治疗、图像拼接等领域有广泛的应用.基于特征的方法具有压缩信息量、执行速度快、精度高等优点,成为近年来研究的热点,SIFT是其中之一.但传统的SIFT方法数据量大、计算耗时长,提出了一种基于SURF的图像配准方法.首先用SURF方法提取特征点,其次用最近邻匹配法找出对应匹配点对,结合RANSAC和最小二乘法求出图像之间的映射关系,最后利用所求的变换参数插值得到配准后的图像.实验表明:该配准算法既满足参数估算准确的要求,又具有比SIFT计算量小、速度快的优点,有一定的理论和应用价值.     

一种基于改进SURF的图像配准方法

针对经典SURF算法存在特征点冗余、运算量大的问题,提出一种基于SURF的改进算法,首先使用SURF算法提取特征点,然后建立两级特征点筛选机制从初步检测出的特征点中筛选出信息含量高、分布均匀的特征点,减少特征点数量来减轻算法的计算量,提高算法整体性能.最后采用鲁棒性较好的PROSAC算法剔除误匹配点,计算变换矩阵.实验验证了本算法性.     

基于SURF算法的微观驱替图像配准

针对快速鲁棒特征(SURF)算法对微观驱替图像进行配准存在的误匹配比例较高和由于提取的特征点过多导致时间偏长的问题,提出了一种改进的 SURF算法.利用了微观驱替模型的特点,提取出信息量相对比较丰富的边界,仅在边界和边界附近提取特征点.借鉴了 Hassion角点检测的方法,筛选出那些满足设定条件的稳定的特征点.实验证明,本文提出的方法在匹配正确率上得到了提高.同时,特征点匹配的耗时有所减少.     

基于边缘和互信息的红外与可见光图像配准

采用一种结合边缘特征和互信息的图像配准方法,对红外与可见光图像进行配准。首先,用小波变换提取图像边缘,然后计算两幅边缘图像在不同条件（平移、旋转）下的归一化互信息,取归一化互信息最大时对应的配准参数为所需配准参数,再确定刚性仿射变换模型的参数,最后经过缩放、平移和旋转得到最终配准图像。     

基于特征点的凝胶图像配准方法研究

本文针对几种凝胶图像配准算法进行了比较研究,在此基础上,对基于SURF(speeded up robust features快速鲁棒特征提取的配准算法)配准算法进行了改进,一方面,在提取特征点时对Hessian矩阵行列式进行加权,从而获得更多特征点;另一方面,在特征点匹配时应用欧式距离加权处理作为相似度量来计算两特征向量的距离,提高了算法的性能和配准速度。     

基于SURF的彩色图像配准

提出了一种基于SURF(Speeded Up Robust Feature)的彩色图像配准算法.该算法利用图像彩色信息计算得到的颜色不变量来提取图像的特征点;提取到特征点后,结合图像的灰度信息为特征点生成特征描述子;最后采用欧氏距离进行相似性度量,提取两幅图像间匹配的特征点对.实验结果表明,该算法在保持算法的快速性和准确性的同时,获得的配准点对比SURF要多.所以该算法可以有效地避免像原始SURF算法那样因为配准点少而造成的配准失效,从而提高了算法的稳定性.     

基于互信息的红外与可见光图像快速配准

针对灰度和图像特征存在较大差异的可见光和红外图像配准,给出了一种基于归一化互信息与小波变换相结合的快速图像配准算法。实验表明,该算法加快了配准过程,较利用原图像配准速度提高了约一个数量级,且配准结果具有较高的准确性和稳定性。可见该算法适用于多光谱图像配准。     

一种基于SURF和BRIEF的图像配准算法

针对SURF算法特征描述复杂和匹配精确度不高的问题,提出先用SURF算法提取特征点,再计算其Harris响应值,剔除质量较差的特征点,使用BRIEF算法描述特征点,再用最近邻汉明距离匹配特征点.采用改进的K-means算法对数据分类,将数量较多的类里的匹配点作为正确匹配点保留.最后应用改进的RANSAC算法求变换矩阵.实验验证了算法性能.     

基于轮廓特征点最大互信息的多模态医学图像配准

提出了一种基于轮廓特征点最大互信息的多模态医学图像配准方法,并将粒子群优化算法(PSO)和Powell算法相结合以一种组合的全局优化算法(PPSO)来求取最优配准变换参数.实验结果表明,该方法具有配准精度高、速度快、鲁棒性强等特点,是一种有效地全自动配准方法.     

基于归一化互信息的CT-MRI脑图像配准

医学图像配准研究有非常重要的临床应用价值。针对现在流行的基于最大互信息量的配准方法展开分析和研究。在此基础上对比研究了归一化互信息配准法。通过对一组CT-MR脑图像配准的仿真研究,证明归一化互信息配准法的配准效果很好。特别是在图像重叠区域较小的情况下,比最大互信息配准法效果优越。     

基于互信息的紫外成像仪中图像配准研究

紫外成像仪为实现放电点定位和电气设备故障诊断,需要对来自不同传感器的紫外与可见光图像进行配准。针对紫外与可见光图像成像原理差异较大,特征点提取及匹配困难的问题,文章提出一种基于互信息的紫外与可见光图像配准算法并将其应用到紫外成像仪中完成实时配准。首先计算紫外与可见光图像中的互信息,将互信息作为相似性测度,采用刚体变换模型对图像进行变换,然后通过1+1进化算法求取最优相似性测度时的空间变换参数而完成图像配准,并通过仿真和紫外成像仪样机验证了所提算法的有效性。     

基于边缘和互信息法的红外图像配准

用红外图像配准技术对多帧图像进行配准,不仅可以实现平台防抖等电子稳像功能,而且还可以通过对配准后的图像进行多帧累加来积累目标能量,增强图像的性噪比,从而为红外图像弱小目标识别提供帮助。将传统的单纯基于图像整体灰度和基于图像结构特征的配准方法相结合,利用边缘检测得到边缘图像,然后以交互方差为配准测度,以向下加速度法为寻优算法进行图像配准。     

基于边界距离场互信息的图像配准方法

基于图像边界平均Hausdorff距离的配准方法实现简单、速度快、有较大应用价值,但对图像边界不完全对应的情况配准效果不好。提出了一种以图像边界距离场互信息作为相似度函数的图像配准方法,以参考边界的距离场和浮动二值边界为两个离散概率分布,将其互信息作为相似度函数进行配准。实验结果表明,该算法对图像内容完全一致和内容不完全对应的图像均可得到良好的配准结果。     

基于对齐度和互信息的红外与可见光图像配准

针对红外与可见光图像的特点,在此提出了一种结合边缘对齐度与互信息的图像配准方法。首先通过小波变换边缘检测得到红外与可见光图像的边缘图像,并将对齐度和归一化互信息自适应加权平均得到新的相似性测度函数,最终通过计算相似性测度函数的极值求得待配准图像间的变换参数。实验结果表明,该方法可减少配准所需的时间,具有更高的精确性和鲁棒性。     

基于改进SURF算子的高低分辨率图像配准方法

针对激光三维成像传感器与可见光传感器图像分辨率差异较大,配准过程中特征点误匹配情况严重的问题,提出了一种基于改进SURF算子的高低分辨率图像配准方法。首先,采用双线性插值算法对低分辨率图像进行预处理,然后在经典SURF算子的基础上,采用最近邻向量匹配法完成SURF特征的粗匹配,并基于特征偏移一致性原则对匹配情况做进一步优化,最后结合RANSAC和最小二乘法求出图像之间的仿射关系,利用所求的变换参数插值得到配准后的图像。实验结果表明,该配准方法在保持配准速度的同时,结构相似性测量指数提高了约11%,进一步提高了配准的精度。     

基于最大互信息的PET/CT图像配准方法研究

针对最大互信息的多模医学图像配准方法进行分析和研究,描述在PET／CT医学图像配准过程中涉及的插值方法和优化算法,对实验采用三线性PV插值和Powell优化搜索算法,能够快速、准确地实现多模医学图像的配准。     

基于SURF和矩阵乘法的超大规模遥感图像亚像素配准算法研究

图像配准是一项基本而又非常关键的图像预处理技术.在很多应用领域,要求配准精度达到亚像素级.现有的相位相关法具有精度高、计算简单等特点,但是随着图像规模的增大,计算付出的时间代价是巨大的.本文提出基于SURF和矩阵乘法相位相关法的超大规模遥感图像亚像素配准算法,采用化整为零的方法,首先把整幅图像划分成不同区域,其次使用改进的Canny算法进行边缘分割,去除无用信息,再次使用SURF算法提取特征,最后在关键点周围使用矩阵乘法相位相关估计图像亚像素偏移量.实验表明本文提出的算法不仅提高了算法运行速度,同时也解决了图像尺寸太大导致一般计算机无法处理的问题.并且由于矩阵乘法相位相关的良好抗噪声特性,因此即使存在噪声,算法仍然可以获得较高的亚像素偏移量估计精度.     

一种基于改进SURF的遥感图像自动配准方法

现有的遥感图像自动匹配方法存在匹配准确度低、计算量大、配准效率低的问题,在经典SURF算法基础上,提出一种改进的SURF算法,首先提取遥感图像放射不变闭合区域,然后利用SURF算法提取该区域内的特征点,建立特征点筛选机制剔除信息含量低且分布不均匀的特征点,最后结合最小二乘法完成图像自动配准。研究结果表明,该配准方法在提高配准精度的同时,减少了运算时间,提高了算法的整体性能。