图像配准中特征点检测算法的探讨

特征点是图像的一种重要局部特征,特征点检测是基于特征点图像配准的关键技术.通过特征点的提取与处理,对把握图像的局部及整体特征,特别对图像配准及目标识别等领域都具有重要的实际意义.详细介绍了图像配准中主流的特征点提取方法,并分析其优缺点.通过实验,利用特征点评价方法对各种算法的性能进行比较,对图像配准的研究具有一定的指导意义.     

基于广义特征点匹配的全自动图像配准

该文针对图像配准中用到的特征点提出了狭义特征点和广义特征点两个范畴。广义特征点是针对区域特征定义的, 可以有各种不同的定义方法。该文建议了一种广义特征点的定义和自动提取算法。该算法以多尺度小波变换来定位图像中的强棱边点,以局部区域的复杂性和非周期性约束最终检测广义特征点。该文采用两个步骤建立广义特征点之间的对应关系。正确匹配的特征点对作为控制点,以最小化控制点处的均方根误差方法求得用于配准图像的仿射变换参数。用一个迭代机制进一步修正控制点的位置,从而达到最佳的配准精度。多种实验结果展示了该文方法的配准效果。     

图像配准中特征点检测算法的探讨北大核心

特征点是图像的一种重要局部特征,特征点检测是基于特征点图像配准的关键技术。通过特征点的提取与处理,对把握图像的局部及整体特征,特别对图像配准及目标识别等领域都具有重要的实际意义。详细介绍了图像配准中主流的特征点提取方法,并分析其优缺点。通过实验,利用特征点评价方法对各种算法的性能进行比较,对图像配准的研究具有一定的指导意义。     

基于特征的自动图像配准算法

提出了一种基于特征的自动图像配准算法，它利用角点检测和相关运算在给定源图像和目标图像上自动寻找侯选匹配点，利用松驰过程确定对应特征点。算法在大多数情况下能自动完成。从实验结果看，该算法获得了理想的拼合效果。     

基于改进配准测度的红外与可见光图像配准

针对在可见光与红外配准中采用传统测度算法时存在配准精度低的问题,提出了改进配准测度函数(RMF),实现可见光和红外图像高精度自适应配准.首先选用harris算子提取两幅图像的特征点;再利用改进的配准测度函数(RMF)有效的获取特征点对;最后利用RMF最大的两对匹配点计算配准参数,并进行图像配准.实验结果证明了该方法的实用性,特别对于任意旋转角、缩放比例和偏移量的图像配准.     

基于特征点匹配的图像配准研究

立体显示技术中立体图像对虚拟场景的构建至关重要,现有的立体图像配准技术可能导致图像扭曲、变形。结合SURF算法和RANSAC算法,根据SURF算法对图像进行特征点检测;计算各特征点的Haar小波响应系数以确定特征点主方向和特征矢量;通过特征矢量的欧氏距离来判断特征点的匹配性,找出相邻最近的匹配点;最后利用一种改进的RANSAC算法剔除错误的匹配点。实验结果表明,基于SURF算法和改进的RANSAC算法的图像配准方法提高了特征点匹配度和精确度,能有效改善图像配准的变形问题。     

基于特征点的红外与可见光图像配准研究

提出了一种基于特征点的红外和可见光图像配准方法。首先根据边缘图像的结构分别提取红外图像特征点和可见光图像特征点,其次根据结合了形状结构和灰度、梯度角信息的配准准则寻找两幅图像的对应特征点,最后利用三对特征点根据刚体变换得到图像的缩放倍率、旋转角度和平移坐标,从而实现两幅图像的配准,并通过实验给予了证明。     

基于图像配准的指静脉身份认证技术

手指静脉在采集时手指旋转和姿态改变导致静脉形变和图像阴影,影响手指静脉身份验证的准确性。因此,文中提出一种基于图像配准的指静脉认证方法,通过少量稳定特征点配准认证图像,并提取两幅配准图像的纹理特征进行身份验证。该方法首先选择邻域清晰度高的静脉叉点作为特征点,然后对特征点进行匹配,并将两幅图像配准,最后根据纹理特征计算两幅配准图像的相似度。所提方法主要克服了基于特征点匹配的方法中点对数量少的问题,并解决了静脉形变的问题。实验结果证明,该方法较模板匹配和特征点匹配方法具有良好的性能。     

结合图像信息熵和特征点的图像配准方法

在分析当前主要的图像配准技术之后，针对图像特征点的分布和同名点的匹配问题，提出了结合图像信息熵和特征点的图像配准方法。首先对图像进行一定程度的分块，根据信息论的方法，计算每一块的信息熵，信息熵的大小基本反映了各个模块的纹理变换情况。然后根据各个模块的信息熵大小，进行图像的粗匹配。之后在各个模块提取出一定数目的特征点，信息熵大，纹理信息丰富，选取的特征点就相应较多，反之则纹理信息变化不大，选取的特征点数目较少。最后根据这些具有代表性的同名点进行精确匹配。为验证该方法的有效性，对两幅图像进行传统方法和改进的图像配准方法的比较。     

基于区域特征的图像配准方法研究

研究一种快速、准确,适用于大角度旋转的图像自动配准方法.首先利用图像边缘点和角点的重复性提取两图像的特征点,有利于提高匹配速度;再利用双向结构相似度最大和三角形相似相结合的方法获得匹配点对,有利于减少误匹配点对;最后利用结构相似度较大的匹配点对求得配准参数,并对图像进行配准.实验结果证明了该算法的正确性和有效性,并且其能够适用于较大缩放倍数和旋转角度图像的配准.     

基于边界特征增强的模糊图像配准

二维特征点的检测和提取是进行图像配准的关键技术。由于不同传感器的成像机理不同,检测和提取的方法也有所不同。针对模糊图像的弱点,分析了通过增强象素模糊属性对比度来提取边界特征的基本原理,实现了两幅图像的配准。计算机模拟实验结果也表明了在实现模糊图像配准的过程中,采用增强象素模糊属性对比度的方法可有效解决图像的边界特征提取问题而且具有较高的配准精度。     

基于尺度不变特征变换的图像自动配准方法

运用尺度不变特征变换方法提取图像特征,采用基于圆域的特征主方向计算方法,强化了图像的特征旋转不变性能;利用k-d搜索树与简化的广义Hough变换相结合的方式进行图像特征匹配,提高了特征匹配的效率和精度。实验表明,该方法能够对不同分辨率、不同光照、不同拍摄角度的图像完成精确自动配准。     

基于轮廓特征点最大互信息的多模态医学图像配准

提出了一种基于轮廓特征点最大互信息的多模态医学图像配准方法,并将粒子群优化算法(PSO)和Powell算法相结合以一种组合的全局优化算法(PPSO)来求取最优配准变换参数.实验结果表明,该方法具有配准精度高、速度快、鲁棒性强等特点,是一种有效地全自动配准方法.     

Image Registration Using a Complete Polar Transform

Image registration is widely used in im- age processing. Researchers have introduced image reg- istration techniques based on the log-polar transform for its rotation and scale invariant properties. It suffers from nonuniform sampling which makes the registration results susceptible to interference. To address the problems of traditional log-polar transform, a Complete polar trans- form （CPT） method is proposed, which samples the image evenly to preserve the whole information of original image. An innovative projection transform is applied after CPT to obtain the rotation invariant property. We pre-matched feature points using the Scale invariant feature transform （SIFT）algorithm and re-matched them based onCPT to improve matching speed and accuracy. Experimental re- sults show that the proposed method is accurate and ro- bust to noise and alteration.     

基于小波变换的红外图像配准方法

图像配准是图像融合、目标探测识别和计算机视觉等技术中的重要步骤和环节,用于 消除来自不同传感器的图像中目标的位置差异。本文在研究基于特征相关算法的基础上,提出了一种基于小波变换的可见光与红外图像的快速算法,仿真结果表明此算法准确有效。     

基于区域选择和特征点匹配的图像配准算法

提出了一种新的基于圆形区域和Harris角点检测的图像配准算法.该方法采用Harris算子检测特征点信息,自动选取有效特征点,充分利用圆形区域的旋转不变性和互信息量最大原则进行特征点匹配,避免了传统的图像配准算法计算数据量过大、特征点匹配不准确等问题.仿真结果表明,该方法能在27.8 s内完成配准过程,优于传统的图像配准方法;在旋转角度上有0.07°的误差,但并不影响平移距离的正确配准.     

基于特征的遥感图像自动配准算法

面向光学图像的多时相、多光谱、多传感器图像的自动配准,本文描述一个基于特征的高精度图像配准算法.它以点映射配准技术为基础,处理具有全局仿射几何失真的图像配准问题.首先,通过边缘检测和相应的后处理提取封闭边界;其次,根据边界链码相关和区域不变矩匹配策略建立边界的对应,并对对应重心即匹配点对进行一致性检测获得基元控制点;最后,估计初始变换参数,并通过显著点片的相关匹配来增加控制点个数,迭代修正变换参数以提高配准精度.多种遥感图像数据的配准实验和对比试验证实了的自动算法具有较高的可靠性和配准精度.     

基于局部特征点配准的图像拼接算法

为解决尺度、视角、光照变化较大及存在噪声和模糊变化情况下的图像拼接问题,提出了一种具有较强鲁棒性的图像拼接方法。首先,根据Harris算法和SIFT算法各自的特点,提出了一种自适应的Harris-SIFT特征点提取方法,利用最邻近法完成图像间的特征点粗匹配;然后,应用随机抽样一致性(Random Sample Consensus,RANSAC)算法对粗匹配的特征点进行筛选,同时估计出透视变换模型的变换矩阵,并对相邻的两帧图像进行配准;最后,利用加权平均融合算法消除图像拼接处的缝合线,实现图像的高质量拼接。实验结果表明,该算法在提升SIFT算法鲁棒性的同时,还增强了图像拼接的效果,消除了图像亮度和色度差异的影响。