一种基于Hausdorff 度量的多传感器图像配准方法

描述了一种基于Hausdorff 度量的合成孔径雷达和光学图像配准方法。首先用基于低帽滤波的方法提取待配准图像的闭合轮廓。然后对较长的轮廓进行Hausdorff 度量初匹配, 并对初匹配的结果使用轮廓中心的相对距离比直方图聚束检测法进行一致性检测。最后, 在得到正确的闭合轮廓对后, 使用最小二乘法计算图像的变换参数。考虑到雷达图像的相干斑噪声以及多传感器图像成像时间造成的变形, 多传感器图像提取的轮廓会有一定的差别。而Hausdorff 度量对误差有很好的容忍性, 因此本方法可以对多传感器图像进行配准。     

一种基于轮廓多边形逼近的可见光与红外图像配准方法

针对遥感可见光与红外图像配准的问题,提出采用对轮廓进行多边形逼近的配准方法.由于可见光与红外遥感图像中噪声多、灰度复杂等特点,使得很多配准方法失效.在提取目标轮廓后对轮廓多边形逼近,然后利用Freemen链码作对多边形的特征进行分析,根据仿射变换中直线不变原理,得到多边形的边和顶点之间的关系,利用控制点对进行配准.实验证明该方法取得了较好的效果.     

基于区域特征的图像自动配准方法

通过分析比较不同配准方法的原理及优缺点,提出了一种基于图像区域特征的配准方法.算法首先对待配准图像进行自适应阈值分割,然后利用数学形态学方法进行区域轮廓提取优化,接着计算各区域的特征描述,最后以各特征向量距离最近区域的重心作为控制点集对图像进行配准.实验结果表明,该算法能够对图像进行快速准确的配准,而且具有纠正一定几何畸变的能力,是一种有效的自动配准方法.     

多维度视觉传达下投影变换图像配准仿真

为优化图像配准后轮廓模糊、总体分布形状不完整等问题,提出一种多维度视觉传达下投影变换图像配准仿真.为保留配准后图像能够完整保留不同分辨率下的特征,采用LOG(Laplacian of Gaussian)算子提取图像轮廓.将每个轮廓形状的描述子视为形状的特征向量,通过傅里叶特征匹配算法匹配提取出的不同图像轮廓,获得轮廓对应点对,将其作为投影变换的映射点,得到配准后图像.仿真中,对比分析所提方法和传统方法的配准效果,结果表明所提方法没有明显的误配准,且图像间的连接平滑自然,具有一定的可行性和有效性.     

一种基于特征的SAR图像自动配准方法

由于SAR图像固有的相干斑噪声的影响,使得SAR图像的自动配准不能直接使用光学遥感图像自动配准.基于特征的SAR图像配准方法是一种有效的配准方法,但是特征的提取一直以来是一个很难解决的问题.针对SAR图像自身的特性提出了一种基于特征的SAR图像自动配准方法.首先进行了对SAIl图像进行了合适的区域分割,然后利用不变性特征进行区域匹配,最后求取扩展质心作为匹配控制点.通过对真实SAR图像进行实验,取得了较好的配准结果,充分证明了算法的有效性.     

基于轮廓与特征点的医学图像弹性配准方法

针对单一特征引导图像配准的准确度有限性,提出了一种同时使用轮廓与特征点的医学图像弹性配准方法。半自动的特征点提取方法既可以保证提取的精确性又能够避免繁琐的特征点对应关系建立过程。对于提取的轮廓,在保证外形的基础之上,通过轮廓直线化操作减少提取轮廓中关键点的数量,以提高计算效率。以两幅待配准图像中的特征点对间距离与轮廓对间距离累加和作为图像配准测度函数,选择ICP算法框架迭代地求解最优配准变换函数。通过与其他测度函数进行比较和真实图像实验结果对比,其结果表明,该算法由于采用轮廓与特征点同时引导图像配准,其配准效果好于单独使用特征点或者轮廓的图像配准算法。该算法既能匹配图像的整体结构信息(轮廓)又能对齐图像中感兴趣的生理解剖位置(特征点),更加准确地反映图像间差异情况,是一种快速、精确的医学图像配准方法。     

结合SIFT和Delaunay三角网的遥感图像配准算法

针对高分辨率遥感图像中提取的特征点数目过大且易存在误匹配点的问题,提出了一种粗配准和精配准相结合的高分辨率遥感图像配准算法.首先对图像降采样处理后,提取大尺度空间下的SIFT特征点,求得仿射变换模型完成图像粗配准;然后对图像进行分块,利用SIFT方法对每幅子块图像提取特征点,并找到对应子块图像之间的匹配点对;之后利用特征点构建Delaunay三角网,计算每对子块图像之间的三角形相似度,构成相似矩阵,从中挑选相似度大的三角形对以构成精确匹配点对;最后利用得到的精确匹配点对实现最终的图像配准.该算法能够减少提取的特征点数且剔除更多的错误匹配点,从而进一步提高精确匹配点率.实验结果表明了算法的有效性.     

基于图像配准的零件轮廓修正方法

针对智能机床视觉系统提取待加工零件边缘轮廓时易受到背景干扰,导致其提取出的零件轮廓中包含异常区域的问题,提出一种基于图像配准的高精度零件轮廓修正方法。首先,从零件工程图与真实图像当中提取出零件模板特征点集与待匹配特征点集;其次,对仿射变换模型中的参数进行分解分析,并利用两图特征点集中的面积特征与边缘结构特征构建准则函数;然后,使用改进的遗传算法搜索两图像全局最高相似度所对应的仿射变换参数,在图像配准之后,再通过计算最优迁移后的模板轮廓点集与待匹配轮廓点集的分段Hausdorff距离来检测并替换待匹配轮廓中的异常轮廓段。实验结果表明,该方法能精确、稳定地检测出待匹配轮廓点集中的异常轮廓段,配准精度比联合特征均方和（SSJF）方法高出50%,修正后轮廓交接点处的距离不超过3像素值。     

一种头部磁共振图像自动配准方法

提出一种基于曲线形状匹配的头部磁共振图像自动配准方法，可实现预分割提取头部轮廓曲线、曲线形状特征提取及匹配和单层匹配结果的校正。实验证明在缺乏成像位置参数时，该方法可快速有效地成功实现头部磁共振图像的配准，特别是颅脑内部包含肿瘤的图像配准。     

基于轮廓的多源图像的配准

不同源图像间由于灰度和分辨率水平上的显著差异,使得两图像间的配准问题十分困难。为此,本文避开了常规所采用的直接灰度相关找配准点,首先提取各图像中的整体轮廓,再对轮廓作链码相关,进而找出配准点。实验结果表明,基于轮廓的配准技术应用在不同源图像间配准时明显要优于直接灰度相关法,而且由于链码的应用,计算量也大为减少,在图像融合匹配技术领域具有重要意义。     

一种新的基于多特征的图像自动配准技术*

提出了一种新的基于多特征的图像自动配准技术。该方法使用不变矩对图像中的区域进行匹配,然后利用匹配区域的区域标记寻找大尺度上的特征点作为控制点进行初始配准,进而在此基础上指导改进链码的方法对开放边缘进行二次配准。最后根据所得到的控制点构成的超定方程组利用最小二乘拟合的方法得到配准参数。经过实验证明该算法能够达到亚像素级的配准精度,并且适用于不同传感器图像以及同传感器同波段或不同波段图像之间的精确配准。     

一种新的基于多特征的图像自动配准技术

提出了一种新的基于多特征的图像自动配准技术。该方法使用不变矩对图像中的区域进行匹配,然后利用匹配区域的区域标记寻找大尺度上的特征点作为控制点进行初始配准,进而在此基础上指导改进链码的方法对开放边缘进行二次配准。最后根据所得到的控制点构成的超定方程组利用最小二乘拟合的方法得到配准参数。经过实验证明该算法能够达到亚像素级的配准精度,并且适用于不同传感器图像以及同传感器同波段或不同波段图像之间的精确配准。     

基于小面元方法的光学遥感图像快速匹配算法

针对光学遥感图像的配准，提出了一种快速有效的图像配准方法：首先分割出参考图像和待配准图像中的高亮度小面元，根据小面元自身的几何特征，获得小面元间的模糊匹配，然后进一步利用RANSAC方法确立小面元间的精确对应关系；提取匹配小面元的中心作为控制点对，解出仿射变换的参数，从而实现图像的自动配准。利用实际的光学遥感图像进行试验，获得了很好的实验结果。     

用改进的粒子群算法实现多模态刚性医学图像的配准

多模态医学图像的配准在医学诊断和治疗计划中起着重要的作用．提出了一种基于轮廓特征点和改进的粒子群优化算法((Particle Swarm Optimization，PSO))求解的配准方法．该方法首先用Canny算子提取图像的边缘，用ISODATA算法进行聚类分析提取出轮廓特征点，然后用两轮廓匹配点对的欧几里德距离平均值的极小值作为两个特征点对配准准则，并用改进的PSO算法求解配准所需的空间变换参数．实验证明；该方法配准精度能够达到亚像素级，能够避免陷入局部极小值而且速度得到明显改善，其应用于多模态医学图像的配准是可行的．     

基于邻域一致性的无人机航拍图像配准过程控制技术

由于无人机航拍图像的采样节点重叠度较高,所以在无人机航拍图像配准过程中无法避免像素点错误匹配的问题,提出基于邻域一致性的无人机航拍图像配准过程控制技术。根据无人机航拍图像配准区域划定标准,识别关键图像标注点,通过计算一致性测度值指标设计基于邻域一致性的无人机航拍图像融合方法。结合图像融合结果进行航拍图像地理定位,根据采样灰度因子的数值水平分析图像采样节点之间的重叠关系,对航拍图像进行坐标变换与几何校正。结合坐标变换与几何校正结果提取图像边界特征点,将特征点作为配准过程控制点,根据控制点分布质量与尺度空间极值实现无人机航拍图像配准过程控制。实验结果表明,在邻域一致性原则作用下,无人机航拍图像采样节点之间的重叠度明显下降,像素点错误匹配问题得到了解决,配准效果好。     

基于视觉特征的多传感器图像配准

多传感器图像配准在空间图像处理中有非常重要的应用价值,但同时也面临着多源空间数据各异性困难。考虑到图像配准过程中的多分辨率视觉特征,采用基于小波的多分辨率图像分解来指导从粗到细的配准过程,利用扩展的轮廓跟踪算法提取满足视觉特征的轮廓,在轮廓链码曲率函数的基础上实现基于傅里叶变换的多分辨率形状特征匹配。与已有的基于特征的图像配准算法进行实验比较,实验结果表明该方法对于从多传感器得到的异质图像具有良好的配准效果。     

四维CT肺图像多层次时空一致性配准方法

四维CT肺图像提供了肺部动态信息,可广泛用于肺部疾病诊断和精确放射治疗。提出一种针对四维CT肺图像的多层次时空一致性配准方法。该方法首先从最大吸入相位的图像中提取控制点,利用结构张量跟踪算法对控制点进行跟踪;构建多层时空一致性优化模型,对控制点进行调整,从整图配准角度提高控制点配准精度;每次调整后根据配准的一致性误差,添加新的控制点,进一步降低配准的一致性误差,并对新的控制点集重新进行优化调整。该模型在空间上对形变进行约束,保持形变扭曲的平滑性;在时间上对控制点轨迹进行约束,保持控制点的轨迹平滑性;通过一致性约束,降低了正向和反向形变函数的一致性误差。在测试数据集上的实验结果表明,该方法可以得到平滑、稳定、合理的形变结果,可以用于估计肺部运动模型。     

一种用于钣金零件视觉测量的图像拼接方法

在钣金零件视觉测量中,大尺寸零件超出图像采集摄像机的视场范围,不能一次性获得该零件的完整图像,需要将存在一定重叠区域的图像进行图像拼接。针对特征稀少、灰度信息少、轮廓对称的钣金零件图像不易拼接问题进行了分析和研究,提出了一种在待拼接图像中选择包含重叠部分的等大小区域作为待配准区域,并对其提取轮廓,然后对轮廓图利用相位相关法求待配准区域的配准参数,再根据待配准区域图像与待拼接图像的坐标关系转换求待拼接图像的配准参数并对图像进行配准,实现钣金零件图像拼接的方法。通过实验表明,该拼接方法对特征稀少、灰度信息少和轮廓对称的钣金零件图像具有速度快、较好的准确性和抗干扰能力,能够满足工业应用的要求。     

简单人工辅助下的无限长遥感图像自动配准

遥感图像的配准是图像处理中的一个重要分支。部分遥感图像具有大尺度或无限长的特点,并且它们的失配是局部非线性的,直接进行通常意义上的全图配准很困难。该文假设这类图像的失配是连续变化的,建议了一种有初始人工辅助的自动流水线式的图像配准方法。该方法先在人工辅助下在某个初始区域建立初始匹配关系,然后从初始区域逐步扩散匹配控制点,网格约束下的控制点搜索匹配过程保证了在全图建立均匀的密度可控的控制点集。最后用基于多项式的局部加权平均算法完成图像的校正,这样可以保证对于无限长的图像以流水线的方式逐段配准输出。模拟试验结果证实了该方法的有效性。     

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．