基于关键特征点提取的图像快速配准方法

常用图像配准拼接算法中,计算复杂度会随运算数据量的增加而急剧增长,基于该特点提出了一种快速的图像配准方法.通过提取关键特征点并进行匹配实现计算数据量的降低,从而加速了图像配准.首先检测待拼接图像中的特征点及特征信息冗余区域,并根据特征点的数量调整冗余区域的大小;去除位于特征冗余区域内的特征点;使用归一化互相关及随机抽样一致性算法对剩余的关键特征点进行粗细两步匹配,求出拼接参数完成图像配准,实现图像拼接.实验结果表明,提出的方法实现了图像配准拼接,并且与改进前相比显著提高了运算速度,以lena图为例,运行时间仅为改进前的30.47%.     

图像配准与角点提取算法研究

在图像配准的方法中,基于图像特征点的配准方法应用较为广泛,而在图像特征点的配准方法中又以基于角点检测的方法最受关注。通过对角点检测方法的理论研究与探讨,分析了几种提取算法,从匹配正确率和抗噪声效果等方面对这几种算法进行比较,最后给出室内外图像角点检测结果图。     

一种多传感器遥感图像的配准方法

提出了一种对多传感器遥感图像进行配准的新方法，应用数学形态学的方法提取源图像的结构特征，并在此基础上选择图像相关配准点，利用仿射变换作为变换模型，根据变换参数将输入图像与参数图像进行配准，实验结果表明，此算法可以有效地解决成像差异较大的遥感图像间的配准问题，具有较高的使用价值。     

基于强角点的SAR图像自动配准

图像配准技术在合成孔径雷达图像处理中占据至关重要的位置。针对合成孔径雷达图像配准对时间和精度的需求,提出基于角点特征的配准算法。提取两幅图像的角点构造三角形,计算三角形的角度,寻找两幅图像对应的相似三角形,用三角形的顶点坐标求得仿射变换系数,参考图像进行仿射变换,与待配准图像比较相似性,最大相似性对应的变换图像为配准结果。引入用于视频追踪的强角点,对该算法进行验证。实验数据表明该算法的快速准确,并具有一定的抗噪性。     

一种新颖的红外与可见光图像自动配准算法

提出了一种新的红外与可见光图像的配准方法，该方法选用基于Garbor小波分解与尺度交互的特征点抽取算法，从两图中分别抽取对应特征点集，然后运用Hausdorff距离对两特征点集进行匹配，得到点集间的仿射变换，从而实现红外与可见光图像的自动配准．因为Hausdorff距离是对两特征点集而不是特征点进行匹配，所以算法是可行的．实验结果证明了此算法的有效性．     

基于不变特征的红外图像快速配准系统设计

为了方便电路板卡故障诊断,实现红外图像快速、有效地配准,设计了基于不变特征的红外图像快速配准系统。首先介绍了系统的硬件组成和基本原理,然后采用SIFT(Scale Invariant Features Transform)算法提取特征点并生成特征点描述子,最后利用图像匹配策略去除误配准的特征点对,求解仿射变换模型参数,从而实现图像配准。实验结果表明：系统工作稳定、效率高,配准后的图像质量较好,且达到了实时性的要求,具有很强的应用价值。     

基于多尺度小波变换角点特性的图像配准研究

针对传统单尺度角点检测算法易产生伪角点和在角点匹配过程中计算复杂,容易产生误匹配等缺点,提出一种基于多尺度小波变换角点特性的图像配准方法.该算法首先采用多尺度小波变换的二维图像角点检测算法采检测参考图和待配准图的角点信息,然后采用两图角点对的欧几里德距离平均值的极小值作为两图角点对配准准则,利用改进的粒子群优化(Par...     

基于Harris角点的静止图像配准研究

图像配准多采用基于图像特征点的方法,这种方法易于用计算机处理并且容易实现人机交互,其重点在于如何提取图像上的有效特征点。Harris角点检测算法在在图像旋转、灰度、噪声影响和视点变换的条件下具有较理想的效果,本文讨论了Harris角点的定义及内涵,重点研究了Harris角点的提取方法。     

基于Harris-Affine和SIFT特征匹配的图像自动配准

针对大失配多传感器图像,提出了一种基于SIFT(scale invariant keypoints)和Harris-Affine(H-A)互补不变特征匹配的自动配准算法.算法应用SIFT和H-A两种具有互补特性的局部不变特征,根据最近邻特征点距离与次近邻特征点距离之比确定初始匹配点对,然后利用马氏距离的仿射不变性删除误匹配特征点对,据此求取2幅源图像间的仿射变换参数.使用估计的变换矩阵把待配准图像上的所有点映射到参考图像,并对其进行重采样,实现图像的配准.实验结果表明:该算法能够快速高精度实现大失配图像的自动配准.     

基于角点检测图像配准的一种新算法

提出了一种新的基于角点检测的图像配准方法，其核心思想是采用一种快速的基于图像灰度的角点检测新算法，通过沿圆弧曲线扫描获取角点信息，然后根据这些角点信息建立图像间角点的对应关系，并由此得到初配准参数，最后通过迭代过程以提高配准的精度。理论分析和实验结果表明，该算法对图像间的旋转角度没有限制，配准精度高而且计算量较小。     

基于图像配准的CT定位像床板影校正

针对计算机断层成像中床板非均匀性制约定位像质量给临床扫描带来的问题，提出基于图像配准的数字减影方法．该方法先通过仿射变换将空床板扫描图像投射到与待校正图像相同高度的平面上，再采用单向Sobel算子提取出两幅图像中的床板纵向特征并对齐，最终对经过块匹配精确配准的两幅图像进行数字减影，消除待校正定位像中的床板影．仿真试验证明了该方法的有效性．     

基于形状配准方法的研究与改进

图像配准技术是近年来发展迅速的图像处理技术之一,本文分析了基于形状配准方法的特点,并提出了一种改进的基于面的配准方法,该方法在保持基于面配准精度的同时减少了计算量。     

基于Harris—Laplace特征点的多时相SPOT图像配准方法

提出一种改进的多时相SPOT图像配准方法。首先通过分块提取H—L特征点,确保特征点分布均匀：然后对H—L特征点进行匹配,通过RANSAC一致性检验构建配准模型;最后利用图像重采样得到图像配准结果。实验结果表明,该方法能够有效地解决不同时相SPOT图像在几何变形、地物改变等情况下的配准,具有较高的自动化程度与实用性。     

基于Voronoi图表和进化策略的图像特征点配准方法

针对传统的特征点配准算法时间复杂度高、容易陷入局部最优解的不足,提出一种基于Voronoi图表和进化策略的图像特征点配准方法.该方法以匹配点对的欧几里德距离均方的极小值作为优化目标,通过区域填充算法生成参考图像点集的Voronoi图表,将参考图像划分为若干不相交区域,每个子区域中含且只含一个特征点,且对给定子区域中的任意一点,离其最近的特征点即为该区域所含的特征点.在迭代过程中利用Voronoi图表信息并通过SVD方法和进化策略的混合算法求解目标函数.将该方法应用于多模医学图像配准,并与传统的ICP算法比较,结果表明在速度上该方法明显优于ICP算法,并且能够有效避免陷入局部最优解.     

基于小波变换的多光谱图像和全色图像配准算法

研究一种快速、准确的适用于大角度旋转的多光谱图像和全色图像自适应配准方法.该算法首先基于小波变换提取图像的角点作为特征点,然后提出利用基于区域带旋转角度估算的相似度最大和三角形相似的方法确定最佳的配准参数,最后采用迭代算法优化配准参数.实验结果表明:该方法可以准确、自动地获得不同的多光谱图像和全色图像之间的配准参数.     

基于样条小波和混合遗传算法的多源图像自动配准算法

为实现图像自动配准,需要确定初始变换参数,为此提出图像特征线和图像特征圆的概念,基于仿射变换模型,推导了确定图像自动配准初始参数的算法,并基于B样条小波和混合遗传算法求取最终的多源图像配准参数.实验结果表明,该算法可实现图像的自动配准,证明了该算法的有效性.     

基于改进FAST检测的ORB特征匹配算法

针对ORB(oriented FAST and rotated BRIEF)特征匹配算法在实时性要求较高领域效果不佳以及在复杂光照环境下匹配精确率较低的问题,提出了一种基于改进FAST(features from accelerated segment test)检测的ORB算法。首先,对待处理的灰度图像进行分类,剔除掉部分灰度变化率较低的区域,然后提取FAST特征点并计算描述子,最后采用汉明距离完成匹配。此外,在提取FAST特征点时,设计了一种自适应半径,利用图像对比度自适应调整检测半径,当图像对比度突变时依然能够保证期望的特征点数量。实验结果表明,改进后的ORB算法匹配时间缩短了16. 47%,大幅提高了在复杂光照环境下的匹配精确率,具有较强的鲁棒性和实时性。