基于边缘特征点对对齐度的图像配准方法

针对基于特征的图像配准方法存在特征提取的多样性和相似度计算的复杂性等问题,在定义边缘特征点对的角度直方图和对齐度的基础上,提出了一种基于边缘特征点对对齐度的图像配准方法。该方法首先利用小波多尺度积准确地提取边缘图像和特征点,然后根据特征点的角度直方图得到的旋转角度,并通过计算所有特征点对在边缘图像中的对齐度来精确地确定匹配点对。大量的实验结果表明,该方法具有较强的适用性、精确性和有效性。     

基于直线特征的图像配准算法

为实现高效率、高精度的图像配准,提出了一种利用图像边缘直线特征的图像配准算法。首先利用LoG算子提取参考图像和待配准图像的边缘信息,利用Hough变换提取图像边缘信息中的主要直线;然后以直线特征定义了参考图像和待配准图像的相似性度量,以此度量估计旋转角度,找出直线组的对应关系;最后在这些直线组中选取配准控制直线,计算配准参数,对图像配准。经过实验,验证了该算法的有效性。     

基于边缘特征和Keren算法的图像配准

为获得高精确度、高稳定度的岩心配准图像,提出利用Sobel算子提取图像边缘并结合keren算法的图像配准方法。该方法首先提取参考图像和待配准图像边缘,接着对边缘图像进行高斯金字塔分解,最后,利用keren改进算法实现由粗到细的岩心图像配准。实验结果表明该算法与Keren算法相比,在小角度下都有较高的配准精度,大角度旋转情况下该方法绝对误差明显降低,且在大角度旋转下平移参数和角度参数分别可获得0.1个像素以下和0.1度以下的绝对误差精度,提高了岩心配准精度。     

基于边缘的图象配准改进算法

现有的图象配准方法对旋转处理比较困难,且处理效率不高。本文提出一种基于边缘的图象配准改进算法,该算法首先用小波的快速方法提取边缘特征点,通过线拟合模型消除噪声;然后得出特征点的边缘方向,定义“角度直方图”来估计两幅待配准图象间的旋转角,应用线性加权方法消除奇异点,最后得到图象间的精确变换关系。     

基于改进K-Means聚类医学图像配准

ICP算法广泛应用于医学图像配准,但存在浮动点集初始平移矩阵和旋转矩阵对ICP的影响较大,图像配准容易造成目标函数陷入局部最优值且计算量大等问题。论文提出了基于改进K-Means聚类医学图像配准算法,该方法通过计算出参考图像和浮动图像的质心,获得配准平移初始值;对医学图像坐标进行中心化处理,通过改进的K-Means聚类方法把图像坐标聚成2类;把这2个聚类中心拟合成一条直线,求得该条直线的斜率,进而求得相关倾斜角,获得配准旋转初始值;使用BSGO自动选择特征点,得到参考点集和浮动点集。通过实验得出该算法既可用于单模态图像配准,也可用于多模态图像配准;具有运算量少、图像配准速度较快、计算比较简单、精确度较高等特点,并且解决了图像配准容易陷入局部最优的问题。     

基于Radon变换与功率谱结合的心脏MR图像配准算法

针对心脏磁共振(MR)序列切片图像,设计了一种基于Radon变换和功率谱结合的图像配准算法。首先采用形态学边缘检测等图像预处理技术,提取出图像的边缘特征,并将其作为后续配准的输入;而后利用Radon变换和功率谱相结合的配准方法依次求出待配准图像的缩放、旋转和平移参数,利用这3个配准参数,即可通过配准变换得到配准结果。该方法解决了单纯利用Radon变换求解旋转参数易受图像空域噪声影响的问题,提高了配准的精度,同时大大减少了计算的花费。对100幅MR序列切片图像进行配准的实验表明,该方法能够稳定准确地实现MR序列图像的配准。     

基于小波多尺度积的图像配准方法

由于基于特征的图像配准方法，时提取图像特征的鲁棒性和精确性都有很高的要求，本文提出了一种基于小波多尺度积的图像配准方法。该方法利用小波多尺度积提取边缘图像和特征点，同时保存特征点的方向信息，具有抗噪性强和边缘定位精确等优点；然后利用特征点的方向信息，定义角度直方图来得到图像之间的精确旋转角度；最后可以选择多种匹配准则来确定匹配点对。实验结果表明，本文提出的方法具有精确性、抗噪性、有效性和鲁棒性等优点。     

基于改进FCM聚类医学图像配准

ICP和互信息广泛应用于医学图像配准,但存在以下问题：其计算量非常大,耗时长;受初始旋转和平移参数影响较大,图像配准容易造成目标函数陷入局部最优值。该方法通过计算参考图像和浮动图像的质心,获得配准平移初始值;对医学图像坐标进行中心化处理,通过改进的FCM聚类方法把图像坐标聚成2类;把这2个聚类中心拟合成一条直线,可以算出该直线的斜率,得出其倾斜角,从而获得配准旋转初始值。实验结果表明,该方法既可用于单模态图像配准,也可以用于多模态配准。还具有运算量少、图像配准速度较快、计算比较简单、精确度较高等特点,并且解决了图像配准容易陷入局部最优的问题。     

一种新的基于梯度方向直方图的图像配准方法*

构建了一种新的局部梯度方向直方图,同时定义了特征点的主方向,从而提出了一种具有旋转不变性的图像配准算法.首先采用高斯加权求模技术对特征点邻域内的像素的梯度作直方图统计,确定出具有旋转不变性和抗噪性的特征点主方向;然后用主方向作角度直方图统计,确定待配准图像之间的旋转角度.根据得到的特征点信息及旋转角度定义了特征点对互信息匹配准则,这样使得新配准算法对于图像间旋转角度的范围没有限制,获得了良好的配准效果.     

基于线结构光的三维测量系统转轴快速标定方法

为了标定基于线结构光的三维测量系统中的旋转轴,提出了一种基于圆锥体参照物的快速标定方法。将一个圆锥体的参照物固定放置在旋转平台上,控制旋转台每隔一定角度旋转一次,分别采集每个位置的图像,对图像预处理后,提取圆锥体的亚像素边缘,通过拟合圆锥体边缘直线,计算得到两条边缘直线的空间直线方程,并利用Levenberg-Marquardt迭代法计算出空间中距离两条边缘直线最近的点作为圆锥体的顶点,然后根据得到的所有顶点拟合出所在的空间平面及空间圆的圆心,根据平面的法向量和圆心点建立起旋转轴的直线方程,完成旋转台的转轴标定。实验结果表明,该标定方法具有较高的标定精度。     

基于视频图像的飞行姿态检测方法研究

利用流场实验平台对仿生实验的风洞环境进行模拟,以航模飞机为检测对象,给出了一种基于双摄像机的视频图像飞行姿态检测方法。利用颜色特征分别提取两路视频图像中的飞行航模目标,采用提取直线的方法获得航模目标中的直线参数,通过直线参数的变化分别解算飞行的横滚角和俯仰角姿态。与AHRS航姿参考系统MIN—IVA900的数据进行对比表明：该方法检测结果的最大偏差小于1°,取得了飞行姿态检测结果的一致性。     

多重约束条件下的LBD描述子与直线段匹配

目的 针对直线描述子匹配算法缺乏有效的几何约束,且易受弱纹理、尺度变化的影响,提出一种结合多重约束条件的LBD描述子的直线段匹配算法（LBDs）。方法 该算法以LSD算法提取的直线段作为匹配基元,利用SIFT匹配得到的同名点构建同名三角网约束确定候选直线;参考影像上以目标直线段为中心轴建立该直线段的矩形支撑域;根据目标直线段端点及其支撑域四角点在搜索影像上的核线约束建立候选直线段的对应支撑域;利用仿射变换统一目标直线段及候选直线段支撑域的大小;将直线段支撑域分解为大小相等的条形带,通过计算每个条形带的描述符得到该直线段的描述子,依次完成目标直线段与候选直线段LBD描述子的构建;分别计算目标直线段与每个候选直线段描述子向量间的欧氏距离,将满足最近邻距离比准则的候选直线段作为匹配结果;最后选取角度约束对匹配结果检核,确定同名直线。结果 实验选取网上公开的3组分别存在角度、旋转、尺度变换的近景影像对作为实验数据,采用LBDs分别对其进行直线段匹配实验,并与其他直线段匹配算法进行对比分析,实验结果表明,LBDs获取同名直线数目约为其他算法的1.061.41倍,匹配正确率也提高了2.411.6个百分点,从匹配效率上来看,LBDs更为耗时,但兼顾该算法匹配获得同名直线数目、匹配正确率及运行时间,LBDs的鲁棒性更强,匹配结果的准确性与可靠性较高。结论 结合多重约束条件构建的LBD描述子对于存在角度、旋转和尺度变化的影像进行直线匹配过程中具有稳定性。     

一种改进的数控机床工件坐标找正方法

测头测量存在随机误差,采用二点确定直线的方法进行坐标找正会带来较大误差,本文针对常用的测量垂直坐标系找正方法提出了一种改进算法,通过分别测量一组数据,采用最小二乘法拟合直线,可以较好的减小随机误差影响,得到更精确的坐标结果。     

图像主特征直线的检测算法

直线特征的检测是计算机视觉与图像处理的基本任务之一。主特征直线是图像中最显著而且被人们最为关心的一些直线。本文提出了从图像中自动检测主特征直线的算法。首先利用图像分割算法分析得到图像的特征边缘,然后用短线段逼近这些边缘像素,接着用动态聚类算法对这些线段进行聚类,并用直线拟合聚类中的线段得到所有可能存在的直线,最后根据直线有效性度量找到其中有效性最高的直线就是主特征直线。最后本文给出了主特征直线在图像自动修复和自动美学构图中的应用实例。     

基于垂直线条密度质心法的车牌倾斜校正

车牌倾斜校正是车牌自动识别系统中的重要技术之一。提出了基于垂直线条密度质心法的汽车牌照倾斜校正的新方法。首先分析几种常见的车牌倾斜模式,然后先除去车牌边框及一些污点,最后把车牌图像划分成N列垂直线条,求出每列像素的质心,利用最小二乘法把每列质心拟合成一条直线,并推导出其斜率,由此确定出车牌的倾斜角度。文中给出了实验结果及分析,并与传统的Hough变换法和旋转投影法相比较,结果表明该方法精确、抗干扰性强、快速有效。     

基于边缘细化的角点提取算法

图像的角点提取在计算机视觉领域中具有重要的应用价值。本文基于角点一定是边缘点且是两条边缘或多条边缘交点的这一几何特性，提出了一种基于边缘细化的角点提取算法。算法先用Canny算子提取图像的边缘，然后进行细化并填充边界线上的断点，再利用角点的几何特性来确定角点的位置。实验结果表明，这种算法提高了角点提取的正确率、定位精确、实用性强。     

一种两点间直线搜索的输电线检测方法

在无人机应用于输电线巡检背景下,为了方便后续的输电线故障检测与分析,提出了一种两点间直线搜索的输电线检测方法。首先,通过方向可控滤波器对无人机图像进行分割。然后,通过所提出的基于圆搜索(CBS)直线段检测方法进行直线段检测。最后,通过所提出的连接算法进行直线段连接。通过在人造图像上的直线段检测实验,证明该方法是一种有效的直线检测方法。随后,通过在实际场景的无人机图像上进行实验,证明该方法是一种有效的输电线检测方法。     

基于最小二乘修正的随机Hough变换直线检测

利用Hough变换进行直线检测时,由于直线在参数空间中的映射容易受到邻近目标、噪声以及本身非理想状态的干扰,算法中的投票过程较易出现无效累积,进而导致虚检、漏检及端点定位不准等问题.针对传统方法的上述缺陷,提出了一种基于 ρ-θ 域最小二乘拟合修正的随机Hough变换的直线检测方法.首先, 在随机抽样时利用像素-长度比值对抽样的有效性进行判定,剔除不在直线上的抽样点对;然后, 对邻域相关点进行 ρ-θ 域的最小二乘拟合,得到修正后的直线参数用于累加投票,投票过程中设定累加阈值,通过检测峰值点逐次检出疑似长直线;最后, 通过设定断裂阈值对每条长直线进行筛选和分段,定位出直线段的端点.仿真实验表明,所提方法在投票时有效抑制了复杂环境对局部最大值的干扰,使直线检测的准确率得到显著提升.     

智能钢轨磨耗检测方法的研究

在分析了目前国内外钢轨磨耗检测方法及技术特点的基础上,结合实际需求,提出了基于一字线激光图像处理的钢轨磨耗检测方法。利用一字线激光图像在磨耗钢轨上的弯曲程度检测钢轨磨耗的宽度与深度,通过屋脊形边缘检测法寻找激光图像的中心点和边缘点,并拟合直线;确定磨耗检测的特征量组,利用特征量间的相关系数,去除冗余特征,选择最优特征组合。实验测试结果表明,该方法能够有效提取特征量值,并准确计算钢轨磨耗的宽度和深度值,具有计算信息量小、算法简便、精度高的特点,为钢轨磨耗检测装置的开发奠定了基础。     

基于形态-变长夹角链码的测井曲线识别

在同位素示踪注水剖面测井中,磁性定位测井曲线的形态能直观反映井下工具的类型,针对曲线整体形态相似而局部曲率、幅度、波峰个数不同的识别问题,提出了一种以曲线形态语义与变长夹角链码结合的曲线编码和描述方法.用折线重构测井曲线,以曲线的形态类型,折线的长度和相邻折线的夹角作为特征描述,采用基因遗传算法求得最优权值,对折线长度和夹角特征分别进行加权,最后用特征加权K近邻算法实现对井下管柱工具的分类.实验表明该方法能有效的用于井下工具的识别.