异源图像特征点边缘描述与匹配

特征提取是数字图像处理和计算机视觉中的一项重要技术,而利用特征描述算子来构造图像特征点是图像特征提取及配准中的一个关键步骤。SIFT特征点检测算子具有平移、旋转及缩放不变性,在图像配准中应用很广泛。针对基于SIFT特征的64维描述算子的不足进行了改进。通过仿真实验证明,改进后的算法比原算法精度更高,且时间复杂度有所降低。     

基于特征点的伪匹配点去除算法

基于特征点的图像配准中伪匹配点的存在影响变换矩阵的计算精度,容易造成图像配准失败.根据SIFT特征匹配中存在的伪匹配点,提出一种伪匹配点去除算法.两幅待配准图像的正确匹配点在坐标位置上有差值相似性,伪匹配点的坐标差值与正确匹配点的坐标差值差异大,利用这种坐标差值的波动对伪匹配点进行去除.实验结果表明,待配准图像中的伪匹配点得到了有效去除,与RANSAC算法相比,时间复杂度大幅减小.     

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.     

遥感多图像配准中自动提取特征点的并行算法

遥感技术 图像配准 特征点 并行算法 图像处理 Forstner算子     

指纹识别中的特征点提取算法

指纹特征的提取在指纹自动识别系统中足一个必不可少的重要环节.根据指纹的固有规律,提出了一套较完整的指纹图像特征提取和伪特征去除算法,指纹特征提取是从细化后的指纹图像中得到的细节特征点(即端点和分叉点),其中含有大量的伪特征,根据伪特征点的结构,在特征提取之后对伪特征点进行去除,主要对毛刺和短脊进行去除.实验结果表明,该算法大大提高了指纹识别时的精度,并具有较强的抗干扰性.通过对上百幅不同质量的指纹图像进行测试,获得了较好的效果.     

图像配准中特征点匹配分析与展望

图像配准是图像处理技术中的关键技术之一.近年来国内外出现了各种新颖的配准算法,但均有各自的应用局限,只能适用于特定的场合.从图像配准的一般原理出发,对目前的配准方法进行综合的分析和讨论,归纳其优缺点及其应用场合,并展望了特征点匹配算法的未来发展趋势.     

改进的SIFT特征点图像匹配方法研究

图像配准是遥感、计算机视觉、医学等许多领域中的一个基本问题,而图像特征点的提取和匹配是完成图像配准的基础。本文采用SIFT尺度不变特性变换算子进行图像匹配,通过改进该算法,提高算法的效率,通过仿真实验,证明改进的SIFT特征点匹配方法,可以提高特征点匹配的速率,降低匹配计算的耗时。     

基于ICP和SVD的视网膜图像特征点配准算法

视网膜图像配准是视网膜眼底疾病诊断及激光治疗中的关键一步 .针对荧光造影视网膜图像和无赤光视网膜图像的特点 ,提出一种采用迭代最近点 (ICP)和奇异值分解 (SVD)的方法 ,用于视网膜图像之间的配准 .即用 ICP算法确定两个特征点集的对应性及点集数目不等的问题 ,用 SVD方法求解空间变换参数 .实验证明在一个点集数目缺少75 %的情况下 ,算法仍然能达到较好的配准精度 ,可以满足荧光造影和无赤光视网膜图像之间的配准 ,且具有运算速度快的特点     

一种SAR图像稳健特征点提取方法

针对合成孔径雷达(SAR)图像自动配准问题,提出了一种新的SAR图像特征点提取方法.先对SAR图像灰度值进行对数变换处理,将乘性噪声转化为加性噪声,然后利用Gabor滤波器取代高斯滤波器建立尺度空间,使SAR图像在低尺度仍较好地保留细节,增加了提取特征点数目,并设置了对比度双门限,有效地抑制了伪特征点,从而提高SAR图像配准的精度和速度.实验结果表明,SAR图像稳健特征点提取方法是有效的.     

基于特征点的合成孔径雷达复图像自动配准算法

提出了一种干涉合成孔径雷达复图像对的自动配准算法,利用Harris特征点检测算子,完成了特征点检测;根据匹配点对之间最大相关和距离相近的结论设计了匹配算法,进行了特征点对的匹配;首先通过Harris特征点检测算子提取特征点;其次根据提出的匹配算法建立点的对应关系;最后利用两步法完成复图像的亚像元级配准;实验结果表明,该算法具有较高的配准精度。     

基于先验知识的月球车视觉系统特征提取方法

为了满足月面巡视探测器的自主导航要求。提出一种新的基于先验知识的特征点提取算法。首先,根据先验知识对原始图像进行预分割成危险区域和安全区域,然后在危险区域里面进行特征点的选取工作,对特征点用于以后的匹配和目标定位,进而用于视觉系统的导航工作。与传统算法相比,提取方法可以有效减少计算量,使选取特征点更加准确,提高后续匹配阶段的处理速度和匹配精度。在模拟试验场的双目视觉照片中,通过实验取得较好的效果。     

基于改进的图像兴趣点特征提取匹配研究

研究图像兴趣点特征提取精确度优化问题。由于图像的复杂以及图像中噪声的干扰,使得传统的图像兴趣点提取算法难以提取出用户感兴趣的信息。为了解决上述问题,提出了一种改进的图像兴趣点特征提取算法。首先利用群体的兴趣点形成几何不变描述的图像区域,然后采用Hough变换方法对图像进行变换操作,使每次匹配都相当于局部的二维转变。仿真结果表明,提出的改进的算法能够有效提取出图像中有效信息,同时节约了算法的执行时间,降低了复杂度。     

一种分步式多模态视网膜图像自动配准方法

提出了一种基于视网膜图像特征点可靠提取的算法,在此基础上提出了一种对视网膜图像进行分步式的图像配准方法。首先利用最小二乘法进行快速的粗配,再进一步根据特征点的对应性,利用投影变换模型进行精确配准。与传统方法相比,该方法配准精度高,可以达到亚像素级精度,整个配准过程不需要人工干预。     

结合边缘与灰度信息的SAR图像配准算法

同一场景下的合成孔径雷达(SAR)图像的灰度特性由于相关噪声的影响及成像条件不同可能存在很大差异,使得单纯基于边缘特征或灰度信息的方法难以胜任SAR图像配准工作。根据SAR图像的特点,提出一种典型地物边缘形状信息与局部灰度统计信息相结合的基于特征的图像配准方法,弥补了仅利用边缘特征或灰度信息的方法在SAR图像配准中的不足。给出了本方法用于Radarsat图像上的实验结果。     

Feature-based registration of histopathology images with different stains: An application for computerized follicular lymphoma prognosis

Follicular lymphoma (FL) is the second most common type of non-Hodgkin’s lymphoma. Manual histological grading of FL is subject to remarkable inter- and intra-reader variations. A promising approach to grading is the development of a computer-assisted system that improves consistency and precision. Correlating information from adjacent slides with different stain types requires establishing spatial correspondences between the digitized section pair through a precise non-rigid image registration. However, the dissimilar appearances of the different stain types challenges existing registration methods.This study proposes a method for the automatic non-rigid registration of histological section images with different stain types. This method is based on matching high level features that are representative of small anatomical structures. This choice of feature provides a rich matching environment, but also results in a high mismatch probability. Matching confidence is increased by establishing local groups of coherent features through geometric reasoning. The proposed method is validated on a set of FL images representing different disease stages. Statistical analysis demonstrates that given a proper feature set the accuracy of automatic registration is comparable to manual registration.     

A novel machine vision application for analysis and visualization of confocal microscopic images

In this paper, a novel machine vision application is presented for analyzing and visualizing confocal microscopy images of biological preparations. The proposed system is divided into three subsystems: a 3D curved surface extraction subsystem that generates 3D surfaces passing through selected key points in confocal image stacks; a 2D image projection subsystem that produces a flattened projection of the extracted curved surface; and an image mosaic subsystem that concatenates a series of image projections to form a view of an entire biological preparation. A combination of cubic interpolation and boundary matching is employed to reconstruct the 3D curved surface that passes through selected key points. The projection process integrates data fidelity and local smoothness constraints, producing a color or intensity projection along the desired 3D surface. Registration is achieved by aligning and minimizing the sum of the squared distances (SSD) between the intensities of the corresponding pixels. Two biological applications of the proposed system are reported to illustrate how the vision system could aid in biological research.Received: 18 August 2003, Accepted: 18 March 2004, Published online: 4 November 2004 Correspondence to: David M. Chelberg     

基于轮廓特征的SAR图像自动配准

针对SAR图像的自动配准问题,提出了一种基于轮廓特征的快速配准方法。在对SAR图像正确检测和分割的基础上提取图像的区域轮廓,并对其几何特征属性进行准确描述,利用配准点可以实现自动图像配准,仿真试验表明可以获得亚像素级配准结果。     

图像配准技术研究

图像配准技术是图像拼接技术最关键的步骤,图像配准的好坏直接决定了图像拼接结果的优劣。对图像配准工作进行了总结,介绍了基于区域的图像配准和基于特征的图像配准方法,并分析了各个方法的优缺点,同时指出了现有图像配准算法存在的问题和发展的方向。