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。     

基于模糊阈值的自适应图像分割方法

针对现有的图像分割中自适应分割方法的研究难点,以及传统的模糊阈值分割法中存在窗宽不能自动获取的问题,在确定隶属函数的前提下,以图像的直方图为依据,利用分段计算和反变换的方法,提出了一种自适应模糊阈值的图像分割方法,并将该方法应用于机场目标的分割;该方法实现其窗口宽度的自适应选取,并且有效改善了模糊阈值法对直方图呈不明显双峰的图像分割困难的缺点,拓展了模糊阈值图像分割方法的适用范围,改善了模糊阈值分割方法的分割效果;实验结果表明,该方法对直方图呈单峰和多峰分布的的图像有较好的分割效果和效率。