本期摘要

基于SUSAN特征点的图像配准算法作者纪利娥．石继升单位：中北大学信息与通信工程学院．山西太原03005l摘要：提出了一种基于SUSAN算法提取图像特征点并进行图像配准的改进算法。首先采用SUSAN算子对图像进行特征点提取．然后利用最近邻次近邻比值法对特征点进行粗匹配,通过RANSAC（随机抽样一致性）算法剔除错误的匹配点对：最后通过重采样和双线性插值完成图像的配准。实验结果表明．本算法在图像配准中具有一定的有效性。关键词：图像配准．SUSAN算法：最近邻次近邻比值法;RANSACA算法;仿射变换     

一种遥感影像的自动配准方法

图像配准技术是图像融合、图像镶嵌以及影像三维重建的基础．提出了一种基于SUSAN(Smallest Univalue Segment Assimilating Nucleus)算子的图像配准方法．利用SUSAN算子提取两幅图像的角点，通过粗匹配和细匹配两个步骤得到匹配角点对．根据这些角点对对图像配准．试验表明该方法能有效的实现影像自动配准．     

基于SUSAN算法的图像配准

通过检测物体的特征点来完成两幅图像的配准。根据USAN区域的描述,采用简化了的SUSAN算法检测刚体的特征点,然后通过找到的特征点和刚体形状不变的特性采用特征点之间的几何关系来配准。实验的结果表明,在无旋转条件下的刚体图像配准中,该算法在特征点提取和图像配准过程中速度比较快。     

基于双匹配配准算法的多重复纹理图像拼接

针对目前图像配准算法对于多重复纹理图像配准位置偏差的问题,提出图像内自匹配与图像间互匹配相结合的双匹配配准（Double-match image registration, DMIR）算法。首先在对待匹配图像提取尺度不变特征转换（Scale-invariant feature transform, SIFT）特征之后,通过K-近邻（K-nearest neighbor, KNN）算法进行特征匹配,分别得到同一张图片的自匹配点对和不同图像间的初始互匹配点对;然后对初始互匹配点对进行相关性计算得到最正确的匹配点对,并根据最正确的匹配点对与自匹配点对的位置关系确定更多的正确匹配点对,最后计算仿射矩阵对图像进行拼接。实验结果显示经过DMIR算法获得的正确匹配点对更均匀、更准确,且拼接图像效果更好。     

基于SURF算法和SC-RANSAC算法的图像配准

提出了一种融合SURF算法和SC-RANSAC算法的图像配准方法。首先利用SURF算法提取待匹配图像的特征, 然后用最近邻方法找出匹配点, 最后运用SC-RANSAC算法剔除错误的匹配点, 实现图像的正确配准。实验结果表明, 该方法在保持较高的特征点正确匹配率的前提下, 配准速度高于SURF和RANSAC相结合的方法和SIFT和RANSAC相结合的方法。     

基于HCA与KAZE的铁路路基GPR图像配准算法

针对铁路路基探地雷达(GPR)检测需要较高精度与时效性的要求,提出一种基于直方图曲率分析(HCA)与KAZE特征的图像配准算法。通过HCA进行阈值分割,提取图像高能量区域,以节约无效区域的配准时间。运用KAZE算法提取图像中的特征点,并根据快速近似最近邻搜索算法进行粗匹配。使用随机抽样一致性算法过滤匹配点对,优化特征匹配过程。实验结果表明,该算法对于存在病害差异、增益差异、地物差异的铁路路基多时相GPR图像均取得较好的配准效果,且配准精度比KAZE算法、ORB算法、SIFT算法明显提高,配准效率比KAZE算法提升8%以上。     

基于局部显著特征的快速图像配准方法

针对SIFT算法在进行图像配准时存在提取特征点数目大、无法精确控制、运算速度慢、配准点精度不高的问题,提出一种基于局部显著特征的快速图像配准方法。该方法首先对原始图像和待配准图像进行降采样,对降采样图像分别提取SIFT特征点,并对特征点运用改进的K-means聚类算法进行聚类;然后利用聚类结果筛选聚类区域,在各聚类区域提取显著特征点进行粗匹配;最后利用显著特征点在原始图像中定位显著区域,对所得显著区域进行精配准。实验结果表明,该方法减少了图像匹配时间,控制了特征点数量,在保证匹配准确度的同时,有效地提高了特征匹配的效率。     

一种基于SIFT和SUSAN特征的图像匹配方法

针对SIFT方法在角点检测上的不足,提出了一种基于SIFT和SUSAN混合特征匹配的自动匹配算法。算法应用SIFT和SUSAN两种具有互补特性的局部不变特征,利用SIFT方法检测空间极值特征点,利用SUSAN方法检测角点,结合两种特征点位置,利用SIFT方法生成匹配特征向量,最后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,实现图像的配准。实验表明该算法有效,能够提高图像的自动匹配准确性。     

基于图像几何特征点的仿射参数估计算法研究

平移、旋转和缩放等仿射变换参数的计算是计算机视觉、目标检测和模式识别领域的关键问题.对3类典型的基于图像特征点的仿射参数计算方案进行了研究与探讨,它们分别是利用SUSAN角检测器、Harris角点检测器和尺度不变特征变换(SIFT)提取图像特征点.针对传统算法对SUSAN和Harris角点进行匹配精度过低的问题,提出了一种新的基于Zernike矩的特征点匹配算法,对匹配的特征点对利用四参数仿射模型进行参数估计和求取.在此基础上对3种方案进行了深入分析和比较,得出SIFT特征点适用范固广、精度高,是较好的仿射参数求取工具.并通过具体的配准实验结果及在图像拼接中的应用证明了算法的有效性.     

基于SIFT特征和对极几何约束的图像配准算法

基于SIFT（尺度不变特征变换）特征匹配思想,提出了一种应用对极几何约束的图像特征配准算法。首先对图像提取SIFT特征点,然后通过欧氏距离估算对SIFT特征描述子进行初始匹配得到预匹配点集;采用基于单应矩阵的抽样算法计算初始基础矩阵,通过RANSAC算法计算精确的基础矩阵和匹配点集,进而实现图像配准。实验表明,该算法可以获得更准确的匹配点,得到精度较高的图像配准效果。     

结合SURF特征和RANSAC算法的图像配准方法

提出了一种基于SURF特征和RANSAC算法的图像配准方法。首先通过SURF算法对图像进行特征点检测,将欧式距离作为相似性测度进行特征点粗匹配,并通过RANSAC算法剔除误匹配点对;然后利用正确的匹配点对求解仿射变换模型从而实现图像的精确配准。实验结果表明了该方法的精确性和有效性。     

融合边缘信息和扩展邻域的异源图像匹配

针对可见光图像和红外图像的匹配问题，提出一种基于边缘信息的Harris-SIFT匹配算法。匹配过程中，对红外图像进行Retinex边缘增强，再分别对可见光图像和处理后的红外图像进行双边滤波预处理，以增强两类图像边缘结构的相似度。采用Sobel算子提取图像边缘信息，并基于Harris-SIFT算法对边缘信息进行特征点检测和描述，再分别通过最近邻和次近邻比值法，以及RANSAC算法完成粗匹配和精匹配。在精匹配的基础上，通过快速校验边缘图像中匹配点对在扩展邻域内的结构特征一致性，检测并筛除部分误匹配点对，从而进一步提高匹配精度。通过采用多幅图像进行实验，处理结果表明，该算法能够有效改善可见光图像与红外图像的匹配效果。     

SURF特征及预处理RANSAC算法在人脸识别中的应用

针对人脸识别问题,提出了一种基于SURF特征的人脸图像快速识别方法。首先,对经预处理后的人脸图像提取SURF特征点,采用最近邻匹配法对特征点进行粗匹配;其次,利用KMeans聚类算法对粗匹配的特征点进行预处理来过滤明显不合适的匹配点,再利用RANSAC算法对过滤后的特征点实现精匹配,以达到对人脸的特征点比较准确地识别匹配。实验结果表明,该方法适用于手机终端的人脸图像的快速匹配,具有较强的鲁棒性及一定的实用价值。     

基于邻域曲率的低特征辨识度点云配准方法

在对特征辨识度低的点云进行配准的过程中,传统的基于局部特征提取和匹配的方法通常精度不高,而基于全局特征匹配的方法精度和效率也难以保证。针对这一问题,提出一种改进的局部特征配准方法。在初步配准阶段,设计了一种基于法向量投影协方差分析的关键点提取方法,结合快速特征直方图(FPFH)对关键点进行特征描述,定义多重匹配条件对特征点进行筛选,最后将对应点的最近距离之和作为优化目标进行粗匹配;在精配准阶段,采用以点到平面的最小距离作为迭代优化对象的改进迭代最近点(ICP)算法进行精确配准。实验结果表明,在配准特征辨识度低的点云时,相较于其他三种配准方法,该方法能保持高配准精度的同时降低配准时间。     

基于改进特征点检测的快速图像配准算法

针对传统特征点配准算法效率过慢、对特征点存在误检的现象,提出了一种基于特征点检测的图像配准算法.对特征点检测方法进行了改进,利用像素点与周围像素点的灰度关系滤除非特征点;对剩余的点使用提出的菱形模版进行精确检测,建立了特征点集合;利用迭代最近点(ICP)算法对特征点集合进行配准.实验结果表明:改进算法在特征点检测准确性和检测时间上明显提高,并且具有良好配准效果.