改进迭代最近点法的亚像素级零件图像配准

针对模板匹配方法用于非结构化环境下的杂乱零件识别与定位精度低的问题,提出了亚像素级的配准算法.首先提出亚像素级的配准问题可视为计算模板图像与待配准图像的边缘点集的最优几何变换;然后提出了改进迭代最近点法来估计几何变换,包括使用动态邻域搜索策略快速搜索匹配点、利用匹配点的方向一致性约束和距离约束来移除误匹配点、用光照不变的点到曲线的距离来构造误差度量函数,再用线性最小二乘法给出误差函数的封闭解;最后使用自制零件和MPEG-7 shape B数据集进行实验,结果表明该算法配准正确率、实时性和精度均明显优于传统算法,能够满足非结构化环境下的杂乱零件亚像素配准精度和鲁棒性要求.     

局部相位相关用于图像亚像素级配准技术研究

提出了一种基于局部相位相关的高效和鲁棒的亚像素级图像配准方法。通过传统的相位相关算法估计出初始平移参数后,在初始位置的引导下对互相关功率谱进行上采样矩阵Fourier变换,实现了图像局部相位相关,得到图像间亚像素级平移参数。实验结果表明,算法配准精度较高,且对随机噪声和光照变化具有较强的鲁棒性。     

亚像素级图像配准算法研究

在很多应用领域,要求图像配准的精度达到亚像素级。对现有的亚像素级图像配准算法进行了分类,介绍了几种最主要的亚像素级精度的配准方法,包括基于插值的方法、扩展的相位相关法、解最优化问题法,并对这些算法的思路、性能特点和最新进展进行了综述。然后从几个评价标准对各种算法进行了比较,分析了各自影响性能的因素和性能提升的空间。最后对未来的发展趋势进行了展望。     

一种改进的病理显微图像亚像素快速配准方法

针对病理显微图像的快速高精度配准的应用需求,提出了一种改进的亚像素快速配准方法。通过采用对数差值函数对显微图像重叠区域进行信息量评估,由H型对数差值模板配准获取两幅图像像素级的粗定位和有效子图,继而在两幅子图上采用局部上采样相位相关法来获取亚像素级别的配准估计值。该方法利用H型对数差值模板简洁、配准速度快的优点规避了相位相关法计算量随着图像尺寸增大而急剧增长的缺陷,并能够对显微图像进行信息量评估以避免空白图像造成的误配。经实验表明,改进的显微图像配准方法配准精度可达0.01像素,速度为相位相关法的3.7倍（图像大小为2448×2048）,更适合应用于病理显微图像的快速高精度配准。     

基于互信息的高精度双目视觉测距方法研究

在立体视觉测量中,为获得更高测量精度,拓展测距范围,最重要的是要获得精确的亚像素级视差。为此,引入图像配准领域常用的互信息理论并结合Powell优化算法实现亚像素级点匹配。首先,利用Harris角点探测器检测目标,并将得到的角点作为待匹配点,再采用最大互相关法对左图像进行匹配搜索确定匹配点。然后再对以左右匹配点为中心的一定大小的邻域图像进行插值,分别放大10倍和100倍。引入多分辨率配准策略,加快了图像配准速率。先采用互信息理论结合Powell优化算法对低分辨率图像进行配准,然后再在高分辨率图像上对第一次配准的结果进行细化,结合像素级匹配的整数视差可得到最终的亚像素级视差。实验结果表明,该方法能将视差精度提高到0.01像素,提高了测距精度。     

基于互信息的高精度双目视觉测距方法研究

在立体视觉测量中,为获得更高测量精度,拓展测距范围,最重要的是要获得精确的亚像素级视差。为此,引入图像配准领域常用的互信息理论并结合Powell优化算法实现亚像素级点匹配。首先,利用Harris角点探测器检测目标,并将得到的角点作为待匹配点,再采用最大互相关法对左图像进行匹配搜索确定匹配点。然后再对以左右匹配点为中心的一定大小的邻域图像进行插值,分别放大10倍和100倍。引入多分辨率配准策略,加快了图像配准速率。先采用互信息理论结合Powell优化算法对低分辨率图像进行配准,然后再在高分辨率图像上对第一次配准的结果进行细化,结合像素级匹配的整数视差可得到最终的亚像素级视差。实验结果表明,该方法能将视差精度提高到0.01像素,提高了测距精度。     

桥梁配准方法的研究与实现

以全色、多光谱图像中的桥梁目标为研究对象,采用具有尺度不变特征的SIFT算法,对图像进行特征点的提取与匹配,利用Delaunay三角网格对两幅图像特征点进行修正,通过投影变换将两幅图像变换到同一坐标系下进行配准,并利用均方根误差和相关系数进行配准评价;实验结果表明该方法可以减少图像的配准时间,配准精度达到亚像素级。     

基于隐含相似性的光学和SAR图像配准方法

异质图像配准是多源图像融合的关键步骤之一,通常需要精确提取和匹配图像的同名特征,这种同名特征在成像机理差异巨大的光学和SAR图像中进行提取和匹配十分困难,利用相同场景图像中的隐含相似性可以有效避开这一难点.为了对光学和SAR图像进行配准,提出了一种基于隐含相似性的光学和SAR图像配准方法,该算法首先选用高梯度幅值像素作为隐含特征点集,然后通过像素迁移来构建相似测度准则函数,并用遗传算法对准则函数解空间进行全局优化搜索来获取配准解,这样就将图像配准问题归于模型参数优化求解过程.实验结果表明,该方法有效可行,配准图像能达到像素级配准精度.     

遗传算法对Powell图像配准方法的改进

针对Powell算法在搜索过程中具有初始值依赖和容易陷入局部极值的问题,提出了使用遗传算法改进Powell算法在图像配准中的应用。利用图像的归一化互信息作为遗传算法的适应度,全局、并行搜索图像配准参数作为Powell算法的初始值,再使用Powell算法局部逼近近似最优解。实验结果证明,改进后的Powell算法能有效地减少图像配准的时间,提高配准的精度,精度能达到亚像素级。     

一种新的基于图像主轮廓的配准算法

文中提出了一种新的图像配准方法,可以很好解决图像配准中的平移和旋转问题(刚性变换问题)。算法的实现是首先得到待配准两幅图像的轮廓特征点(本文使用SUSAN边缘检测算法);再剔除虚假的特征点(噪声点)后,根据像素间的连通性判别准则,得到图像的主轮廓;最后以两幅图像的主轮廓信息,配准图像。实验证明,算法实现速度快,精度较高。     

基于改进ORB算法的虚实注册方法

针对增强现实(AR)中虚实注册的精度和实时性易受图像纹理和不均匀光照影响的问题,提出一种改进的ORB算法予以解决。首先,设置ORB特征点数量和距离阈值对图像特征点稠密区域进行优化,利用并行算法保留特征值较大的N个特征点;然后,采用离散差异特征增强光照不均匀变化时的稳定性,将改进的ORB与词袋(BOF)模型结合,实现基准图像的快速检索;最后,利用图像间的单应性关系实现虚实注册。从准确性和实时性两方面对提出的改进ORB算法与原始ORB算法、尺度不变特征变换(SIFT)算法和加速稳健特征(SURF)算法进行了对比实验分析,结果显示改进ORB算法的注册时间平均降低了约40%,准确性达到了95%以上。实验结果表明,所提出的算法在不同纹理和不均匀光照的情况下,具有更高的实时性、准确性。     

基于外部DEM的InSAR图像配准方法研究

雷达图像的配准是进行雷达干涉测量(SAR Interferometry, InSAR)处理的关键,为了保证干涉相位图或形变相位图反映真实地面特性,需要雷达图像之间亚像元级精度的配准。首先综述了已有的基于外部DEM的InSAR图像配准方法的思路及其不足之处,并提出了一种全新的思路:以图像之间的相干性作为目标函数,利用搜索的方法实现了雷达成像方位向和距离向的最优时间常数的估计,从而实现雷达图像之间亚像元级配准;还进一步推导了数字高程模型(Digital Elevation Model, DEM)的误差对算法精度影响的一个更加严密的表示。结论表明,在利用精确轨道数据的情况下,美国航天飞机测地计划SRTM获得的地形数据的精度可以满足精确雷达图像配准的要求。结果表明,利用基于外部DEM算法配准雷达图像在山区和大的时间基线情况下要优于常规相干多项式配准方法,理论上可以达到百分之一个像素的配准精度。     

一种改进AKAZE特征和RANSAC的图像拼接算法

针对传统图像描述方法在图像对变化复杂时特征点配准精度低,且传统RANSAC算法计算稳定性差的问题,提出一种结合改进AKAZE特征与RANSAC算法的图像拼接算法。利用AKAZE算法构造非线性尺度空间提取图像特征点,采用卷积神经网络描述符生成128维特征向量描述图像特征点,通过精简特征点并在迭代中设定嵌套阈值改进RANSAC算法得到最优变换矩阵模型,结合最佳缝合线算法和多频段融合算法对变换后的图像进行拼接。实验结果表明,和传统AKAZE算法相比,该算法在图像对的视角差异和光照差异较大时,配准精度分别提高12.60和6.99个百分点,改进后的RANSAC算法计算时间较改进前缩短4.17ms,图像拼接精度更高。     

基于移动最小二乘法的医学图像配准

提出一种基于移动最小二乘法变形模型的医学图像配准技术.首先用蛇模型的方法分割图像感兴趣区域;其次在分割后的图像上半自动地选取对应标记点;最后基于这些标记点采用移动最小二乘法的变形模型对图像进行变形,从而实现医学图像的配准.实验结果表明,该方法克服了手动选点难度大的缺点,提高了配准的精度,是一种有效的医学图像配准方法.     

基于人工免疫及最大互信息的胸部多模图像配准*

为了实现胸部医学图像的自动配准,提出了一种基于人工免疫及最大互信息的配准方法。首先定义了最优配准的目标函数,接着运用人工免疫算法,结合最大互信息熵函数产生最优的仿射变换系数,从而实现医学图像自动配准。该人工免疫算法中,抗原是指最大互信息熵目标函数,而抗体是指最优的仿射变换系数。实验证明该方法配准效果较好。     

具有光照鲁棒的图像匹配方法

针对现有的基于局部特征的图像匹配算法对光照变化敏感、匹配正确率低等问题，提出一种具有光照鲁棒性的图像匹配算法。首先使用实时对比保留去色（RTCP）算法灰度化图像，然后利用对比拉伸函数模拟不同光照变换对图像的影响从而提取抗光照变换特征点，最后采用局部强度顺序模式建立特征点描述符，根据待匹配图像局部特征点描述符的欧氏距离判断是否为成对匹配点。在公开数据集上，所提算法与尺度不变特征变换（SIFT）算法、加速鲁棒特征（SURF）算法、"风"（KAZE）算法和ORB算法在匹配速度和匹配正确率上进行了对比实验。实验结果表明：随着图像亮度差异的增加，SIFT算法、SURF算法、"风"（KAZE）算法和ORB算法匹配正确率下降迅速，所提算法下降缓慢并且正确率均高于80%；所提算法特征点检测较慢和描述符维数较高，平均耗时为23.47 s，匹配速度不及另外四种算法，但匹配质量却远超过它们。对实时性要求不高的系统中，所提算法可以克服光照变化对图像匹配造成的影响。     

基于Harris角点量与相位相关的亚像素级图像配准方法*

相位相关法是一种常用的图像配准方法,而直接基于傅里叶变换的快速图像配准方法（ＦＤＦＡ）使之具有亚像素级的配准精度,它需要根据图像内容细心选择参与相位拟合的频率分量,并在图像上施加窗口以抑制频域的图像边界效应,从而提高其偏移量估计精度。从边界效应抑制的角度出发,利用Harris角点量代替原始图像进行相位相关计算,与传统的对原始图像加窗的方法不同,该方法既抑制了边界效应,又避免引入截断误差,同时只用对其第一项频率分量进行拟合,而不需要进行频率项的选择,使相位拟合过程更简单。提取图像的Harris角点并选择其中     

结合SIFT变换与Otsu匹配的彩色眼底图像拼接方法

针对多幅单模彩色眼底图像的拼接问题,提出一种基于尺度不变特征变换（Scale Invariant Feature Transform,SIFT）与最大类间方差（Otsu）匹配的拼接方法。为克服光照不均对特征提取造成的影响,采用SIFT变换提取眼底图像特征点;利用Otsu剔除误匹配点,提高特征点的匹配精度;在此基础上,计算匹配点对之间的仿射变换矩阵,进行图像空间变换实现图像配准,并对配准图像进行融合。结果表明,提出的方法可实现对多幅单模彩色眼底图像的高精度自动拼接,具有很强的鲁棒性。     

结合最佳缝合线和多分辨率融合的图像拼接

目的 针对图像拼接过程中,缝合线通过运动物体或配准不准确区域等情况导致融合图像出现鬼影、重影的问题,提出了一种基于差异图像加权的改进最佳缝合线算法,采用基于多分辨率和加权平均的分区图像融合算法解决了拼接线问题。方法 首先将两幅图像的重叠区域划分为缝合线区域和过渡区域;在缝合线区域内,使用差异图像加权的最佳缝合线搜索准则构建准则值图像,基于动态规划思想来搜索得到最佳缝合线;基于缝合线生成掩码图像,并对重叠区域图像进行扩展,采用多分辨率融合算法实现了非严格重叠区域的融合;在过渡区域采用加权平均算法来消除拼接线。结果 采用含有大量运动物体的图像序列对算法进行测试,实验结果表明,基于差分图像加权的最佳缝合线有效避开了大部分运动物体,当缝合线难以绕开运动物体时,能够尽量少地穿过运动物体;通过多分辨率和加权平均融合算法消除了拼缝等问题。结论 提出的最佳缝合线算法能够有效地避免缝合线通过运动物体、配准不准确的区域,将多分辨率图像融合算法应用于非严格重叠图像融合,能够合成高质量的全景图像。     

基于二进制鲁棒不变尺度关键点-加速稳健特征的自然特征虚实注册方法

针对基于视觉的增强现实(AR)中虚实注册的准确率和实时效果受光照、遮挡和视角变化影响大,易导致注册失败的问题,提出一种基于二进制鲁棒不变尺度关键点-加速稳健特征(BRISK-SURF)算法的自然特征虚实注册方法。首先,利用加速稳健特征(SURF)特征提取算子检测特征点;然后,采用二进制尺度旋转不变鲁棒(BRISK)特征描述算子对特征点进行二进制描述,结合汉明距离实现准确高速的特征匹配;最后,根据图像间的单应性关系实现虚实注册。从图像特征匹配和虚实注册两方面进行实验,结果显示BRISK-SURF算法的平均准确率与SURF算法基本保持一致,比BRISK算法提高了约25%,平均召回率提高了约10%;基于BRISK-SURF的注册方法的结果接近参考标准数据,精度较高,实时性较好。实验结果表明,所提方法对于光照、遮挡和视角情况不同的图像具有较高的识别准确度、注册精度和实时效果。另外,使用此方法实现了基于AR的交互式旅游资源呈现与体验系统。