基于小波分析的热红外图像自动配准方法

研究一种快速、准确、抗噪、有效的热红外图像自动配准方法 .首先用小波分析技术提取两幅图像的特征点 ,然后对两幅图像之间的角度差进行补偿 ,最后用多层特征点匹配技术完成两幅图像的变换参数的估计和自动配准 .对热红外图像自动配准的仿真表明本文提出的方法可以快速、自动、比较准确地得到图像之间的配准参数 ,且对噪声具有一定的适应能力     

一种红外可见光图像融合及其目标识别方法

为结合红外图像和可见光图像对目标检测识别的优点,提出了一种红外可见光图像融合及其目标识别方法.该方法根据数学形态学算法获得局部感兴趣区域,减少图像特征点生成范围,提高效率;通过使用基于多模态图像尺度与部分灰度不变图像特征算法建立合适的特征点定位和描述;最终根据局部不变性匹配原则,实现图像误匹配消除,得到配准关系.实验结果表明,本文方法能实现融合图像多目标的检测识别,其精度好,有一定的应用前景.     

一种基于角点特征的医学图像配准方法

医学图像配准技术是医学图像融合及影像三维重建的基础.提出了一种基于SUSAN算子的特征点的医学图像配准方法.该方法利用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建立特征点集之间的对应关系,得到匹配特征点对.然后再根据这些特征点使用反向映射的仿射变换实现图像的配准.实验表明,此方法能有效地实现医学图像的配准,并取得良好的精度.     

基于SIFT算法的可见光宽带光谱图像配准方法研究

针对颜色与影像科学领域的可见光宽带光谱成像中存在的图像像素偏移问题,提出了基于SIFT算法的可见光宽带光谱图像配准方法。先利用SIFT算法提取图像特征点,再通过k-d树最近邻方法对特征点进行匹配,利用欧氏距离约束方法剔除错误匹配点,最后,利用均匀采样方法解决SIFT特征点容易聚集的问题,得到最优配准结果。在可见光宽带光谱图像配准实验中,基于均匀采样方法确定的最优配准结果与未经采样处理匹配点集的配准结果相比,配准之后的互信息值得到了显著提高。     

基于特征点匹配对平面相似度的图像拼接

针对来自于不同视点拍摄的具有视差的两幅图像,提出了一种基于特征点匹配对平面相似性的图像拼接方法。该方法利用场景中属于同一平面特征点之间的变换矩阵一致性的特点,通过定义特征点匹配对之间的平面相似度来筛选特征点匹配对,有效降低了特征点的漏匹配率,提高了配准精度。采用图割算法计算图像的最优缝合线,进行拼接得到最终结果。实验结果表明,与现有经典算法相比,该方法具有较好的视差鲁棒性。     

SIFT特征在图像配准过程中的应用研究

针对现有基于特征的图像配准方法所存在的特征提取的多样性和相似度计算的复杂性等问题,提出了一种基于SIFT特征的图像配准方法．首先利用SIFT算法提取出图像的特征点,用欧式距离比进行特征匹配,然后利用图像位置的先验条件,采用RANSAC算法去除误匹配,最后计算出待配准图像和基准图像间的变换关系参数．实验结果证明了该算法的有效性．     

图像稳健配准的非负子空间匹配方法

针对局部场景发生变化的多时相遥感图像配准,提出一种基于非负子空间匹配的配准方法。在图匹配的框架下,该方法同时考虑了特征点集的空间结构和特征点集之间的相似关系,提高了正确匹配率和图像配准精度。与传统图匹配方法相比,该方法增强了对特征点位置扰动和异常值的稳健性。最后,通过在模拟点集匹配和一组多时相遥感图像配准上与传统图匹配方法的对比分析,验证了该方法的有效性以及应用于多时相遥感图像的可行性。     

基于互信息和单应性原理的图像自动配准研究

基于图像特征的配准是图像配准的一个主要研究方向。传统的基于特征的配准方法一般都存在着计算量大、复杂度高以及配准精度低等问题。该文提出了一种基于互信息和单应性原理的图像自动配准方法。该方法首先利用harris算子提取角点,然后通过互信息粗匹配和RANSAC精匹配得到一对一的匹配角点对,最后根据匹配角点对计算出对应的单应矩阵来实现图像配准。为相互间满足刚体变换关系的图像之间的配准提供了一种新的思路。     

基于MSERs改进的大失配立体图像自动配准方法

提出了一种基于最大稳定极值区域(MSERs)改进的亚像素级自动鲁棒配准算法.该算法对灰度图像序列进行了MSERs特征提取与椭圆拟合.利用特征极线方位来代替该特征邻域主梯度方位,提出了改进的特征规则化处理与描述方法;采用一种新的自适应特征匹配方法来获得可靠特征匹配集,在此基础上基于最小二乘影像匹配(LSM)来进一步提高配准精度,根据匹配点误差统计分布规律与3倍标准差准则来剔除粗差点,并基于配准模型获得图像的配准融合结果.试验证明提出的算法对发生较大旋转、缩放以及视角变化的图像精确配准具有优越性.     

基于图像生成的多模态视网膜图像配准方法

针对多模态视网膜的全局粗配准,提出了一种基于图像生成的多模态视网膜配准方法. 不同于当前主流的提取多模态视网膜图像血管再进行配准的方法,使用GAN模型对不同模态的视网膜图像进行像素级映射,再通过特征点匹配的方式计算图像仿射矩阵,实现图像粗配准. 基于彩色眼底图像与荧光素血管造影图像的实验结果表明,该方法与当前主流的视网膜粗配准方法相比,具有快速且鲁棒的优势.     

A hybrid genetic algorithm for multi-modal image registration

Imageregistrationisthemethodofbringingtwo differentimagesintoalignmentsothatpixelpositionscorrespondtoequivalentpointsinthespaceoftheob jectimaged.Therearemanyapproachestoimageregis trationandtheycanbeclassifiedintothreeclasses:im age based,feature based,…     

基于改进SURF算法的图像拼接技术研究

针对传统的加速稳健特征（SURF）算法在图像拼接过程中计算复杂度高以及匹配精度不佳等问题,提出一种基于SURF的改进算法,首先基于加速分割检测特征（FAST）算法快速提取图像特征点,利用SURF算法对提取到的特征点进行特征描述,然后通过改进的k-d树最近邻查找算法（BBF）寻找图像间的匹配点,与双向匹配的自适应阈值配准法相结合进行图像的匹配,利用改进的随机抽样一致性（RANSAC）算法对提取的特征点进行误匹配剔除,最后使用渐入渐出的加权融合算法对图像进行拼接。实验表明与传统的SURF+RANSAC算法相比,本文算法的图像拼接速度快,匹配精度更高。     

一种基于互信息与梯度的图像精确配准方法

提出一种利用基于梯度加权的灰度归一化互信息相似性测度,并采用凹函数递减的权衡比重的粒子群优化算法作为搜索策略的多模图像精确配准方法。传统的基于灰度互信息配准方法往往只考虑灰度相关性,忽略或不当引入图像空间特征信息,配准容易陷入局部极值,从而出现误配。将灰度与梯度特征有效融合,即梯度加权到灰度互信息中,同时考虑了2幅图像的灰度统计相关性和图像空间特征信息,提高了多模图像配准的精度与稳定性。通过对遥感图像的拟配准与MR-PET医学图像的实际配准,证明了该方法效果良好,算法稳定,配准的准确率和参数精度都得到明显的提高。     

Automatic Image Registration Algorithm Based on Wavelet Transform

I mage registration is the process of determiningthe transformation which matches best,according tosome si milarity measure,two i mages of the samescene taken at different ti mes or from different viewpoints[1].It has broad applications in many domainssuch as military,medicine,remote sensing and com-puter vision,so a wide range of registration tech-niques has been developed abroad and at home formany years.Given the diversity of remote sensingi mage,complexity of i mage warp,differences be-twe…     

360-degree real-time stitching technology for multi-channel video

Aiming at the time-consuming problem of image registration in video mosaic, a combined algorithm based on the BRISK and GMS is designed and optimized. Based on the fast feature extraction feature of the BRISK, the grid image method is used to divide the overlap region image to make the feature point distribution more uniform, thus reducing the number of feature points that need to be operated. In the feature matching stage after feature extraction, the GMS is used to eliminate the mismatching pair, and improves the matching accuracy according to the two-way matching strategy. In order to make the image fusion more natural and smooth, this paper designs a regionalized feather blending weighted fusion algorithm. To reduce the error in solving the overlapping area, the fusion area is constructed and divided into regions. The best suture method is used to get the seam. The gradual in and out weighting algorithm is used in different regions to achieve image fusion, so as to obtain the panoramic image with higher fusion quality. Finally, a complete prototype of the panoramic video stitching system is designed. The feasibility and practicability of the system scheme are verified by experiments which show that, compared with the traditional video splicing technology, this algorithm ensures the real-time performance of video splicing while eliminating the ghosting and seaming problems that occur during splicing.     

基于角点特征的高精度图像配准算法

为了快速准确提取图像特征和匹配点对,提出了一种基于角点检测的高精度图像配准算法。该算法首先检测参考图和实时图的角点信息,然后采用双向迭代匹配算法对参考图和实时图的角点进行匹配,再根据基于仿射变换模型的RANSAC算法对候选的匹配点对进行筛选,消除错误匹配对,并估算出最佳仿射变换参数,最后用所得变换参数对实时图进行变换和重采样来实现图像配准。实验结果表明:该算法具有良好的配准精度。     

一种利用互信息的多核并行医学图像配准算法

分析了利用互信息作为相似性测度进行医学图像配准的算法,给出了具体计算流程.针对其中互信息计算量大、耗时长的缺点,提出了一种运行于单机多核平台的快速并行配准算法.利用OpenMP（open multi-processing）构建了一个图像匹配的多核并行计算平台,并对配准程序中的互信息计算进行并行处理,最后完成配准.通过对图像匹配算法效率进行的评估实验,验证了多核并行计算技术能够提高医学图像配准的运行效率.结果表明,该方法既保证了配准精度,又能够较好解决配准速度慢的问题.     

一种基于局部不变特征的SAR图像配准新算法

针对SAR图像配准中匹配效率低、误匹配对多和配准精度差的问题,提出一种基于局部不变特征的SAR图像配准新算法。首先,使用加速分割检测特征（ features from accelerated segment test, FAST）检测算法,检测 SAR图像的FAST角点;使用DAISY描述子对FAST特征进行描述,得到SAR图像不变特征。其次,采用基于KD树的欧氏距离匹配策略,实现特征点对的粗匹配;采用RANSAC算法去除误匹配,实现特征点对精匹配。然后,采用仿射变换模型,实现图像插值和图像变换,实现SAR图像粗配准。最后,建立配准精度评估反馈机制,实现配准优化。通过使用不同时相、不同工作模式HJ－1C星载SAR和不同极化、不同波段机载AIRSAR图像配准实验,提出算法与经典不变特征配准算法相比,具有适配性好、配准效率高的优点。     

基于图像混合特征的城市绿地遥感图像配准

为了解决同一场景城市绿地遥感图像因视角变化等原因不在同一坐标系,以致于不能对其进行变化检测的问题,提出一种基于图像混合特征的遥感图像配准方法. 1）提取SIFT特征点:从待配准图像和参考图像提取足够的SIFT特征点;2）基于混合特征的SIFT特征点配准：首先在特征点集Y和X之间进行对应关系评估,然后利用对应关系建立空间映射函数不断更新形变后源点集的位置;3）图像配准：基于源点集和形变后的源点集来构造一个映射函数,从而对图像进行配准. 在与当前流行的4种算法（SIFT、CPD、RSOC、GLMDTPS）的对比实验中,提出的算法均给出了精确的配准结果,在大部分实验中其性能超过了其他算法.