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基于Hausdorff距离的图像配准研究 总被引:4,自引:0,他引:4
针对图像配准中常出现的RST(旋转-比例-平移)变换,推导出了相应的盒距离变换公式。与传统的基于广义仿射变换的Hausdorff盒距离变换公式相比,缩小了搜索距离空间。在计算Voronoi表面时,根据Hausdorff距离的计算需要提出比较滑动窗口的区域Voronoi表面,节省了计算Voronoi表面的时间。并且在利用边缘点计算Hausdorff距离时,剔除琐碎的边缘,仅使用较长的边缘计算。试验结果表明,这些改进方法较大地提高了基于Hausdorff距离的图像配准的计算速度。 相似文献
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电路板红外图像具有背景区域灰度单调、元器件发热区域轮廓模糊、噪声高、对比度低等特点,对配准精度和稳定性有很大影响。针对这些特征,提出了结合小波模极大值和改进 Hausdorff 距离的红外图像配准方法。首先用小波模极大值的算法提取边缘曲线;然后对传统Hausdorff距离进行改进,边缘曲线分段,并建立匹配基本单元;其次对基本单元粗匹配,压缩搜索空间,再进行精匹配,找出最优变换。最后采用 Matlab 进行仿真,实现图像精确配准。对比实验结果表明:该方法明显提高了配准精度,显著改善了配准稳定性。 相似文献
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基于多尺度红外与可见光图像配准研究 总被引:2,自引:0,他引:2
利用尺度空间理论对多分辨率的红外与可见光图像配准算法进行研究,提出利用红外与可见光图像的多尺度特征点及边缘作为配准的特征,利用特征尺度确定用于相似度匹配的子图像大小,使用LTS-Hausdorff(least trimmed square Hausdorff)距离判断子图像的相似性。利用尺度空间理论及多尺度下图像的特征能更加全面的对图像进行描述。在利用多尺度特征获取到匹配对后,再利用随机一致性检测对匹配对进行提纯并获取空间变换的参数,然后使用该参数对红外与可见光图像进行配准与融合。实验结果表明,基于多尺度的图像配准方法,能有效对红外与可见光图像进行配准。 相似文献
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针对Hausdorff距离的特性及其在图像匹配中的应用,提出了一种基于改进Hausdorff距离准则的快速图像匹配算法。首先对图像进行小波分解和Harris角点检测后得到图像的特征点金字塔,然后利用改进的Hausdorff距离作为度量准则从特征点序列图像的最大尺度开始逐级向低尺度进行匹配。实验结果证明,该方法能在保证匹配精度的同时,有效加快匹配速度。 相似文献
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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和透视变换模型的方法.首先采用自适应阈值对红外与可见光图像进行分割,然后利用Harris因子分别在分割后的红外和可见光图像上检测角点.通过分析角点邻域在原始图像上的相关性实现角点的粗匹配.接着通过RANSAC算法对角点进行细匹配,删除outliers,再... 相似文献
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传统的Harris角点检测选用全局的阈值并且不具有尺度不变性,对于较大的图像会导致检测的角点分布不均、错检等问题,为此提出一种新的基于多尺度的Harris角点检测的图像配准方法。首先将图像分块,并对其进行相应排序,根据局部阈值来提取Harris角点,然后根据图像特征点的最邻近和次邻近距离之比来确定初始匹配,最后利用特征点附近的灰度信息来实现进一步的配准。实验证明此方法使得图像配准精度和配准效率得到了极大地提高。 相似文献
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飞机飞行过程中产生的颠簸、晃动会使得采集到的红外图像序列存在抖动,影响后续对红外图像的观察,不利于对红外图像目标的识别、定位与跟踪.本文提出了一种基于改进的Harris角点法对机载红外图像进行实时电子稳像的方法.首先采用改进的Harris角点响应函数结合距离约束条件进行角点检测,该方法保证即使对图像质量较差的红外图像,也能检测出数量足够且分布均匀的角点;然后基于检测出的角点利用提出的关键帧参考方式结合多尺度的金字塔光流算法进行跟踪匹配,完成运动估计,进而实现对机载红外图像的电子稳像.用该方法对多组含有抖动的640×512尺寸的红外图像序列进行稳像处理,实验表明,本文提出的算法与传统的Harris角点检测算法相比有更好的检测效果,能够很好地去除红外机载图像序列的抖动,且能够满足50 fps采集速率下的实时处理. 相似文献
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该文提出了一种新的利用非线性扩散方程与Hausdorff测度的合成孔径雷达(SAR)图像与可见光图像的配准算法。在此算法中,首先利用非线性扩散方程的SAR图像分割算法获得SAR图像与光学二值图像中相对应的闭合区域特征,将闭合区域质心坐标重合后,被提取特征可通过Hausdorff测度与遗传算法对图像进行快速粗匹配。在粗配准的基础上最后使用二值图像的相关度来进行精配准。实验结果表明,本文方法鲁棒性好,配准精度高,能自动完成存在较大坐标平移、角度变换、尺度缩放的待配图像的配准。 相似文献
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在研究红外图像成像原理与特征、传统红外图像配准方法的基础上,提出了一种改进的联合点特征与灰度特征的红外图像配准算法。首先采用经典的Harris角点检测算法提取一次角点,在一次角点的基础上对其进行下降排序,对排序结果进行不同份数的等分并提取每一部分的中间值,最后根据图像配准需求有效利用中值选择不同的特征点;该算法充分利用环形区域的旋转不变性和特征点区域灰度差异性很小的原则进行特征点匹配。实验结果表明该算法能够提取出更加精确的匹配点,能够有效的完成红外图像配准。 相似文献