基于SURF和互信息的图像配准方法研究

将SURF算法和互信息结合起来.首先利用SURF算法分别提取两幅图像的特征点,接着计算两幅图像特征点集间的互信息,最后通过改进的同步扰动随机逼近算法(SPSA)获得最佳配准参数,使互信息达到最大值,从而实现图像配准.实验表明该方法计算简单,配准速度快并且对光照和噪声具有较强的鲁棒性.     

基于SURF-DAISY算法和随机kd树的快速图像配准

提出了一种基于SURF-DAISY算法和随机kd树的快速图像配准方法,首先利用经典SURF特征检测器分别提取参考图像和待配准图像中的特征点,为了进一步提高算法速度,对SURF算法进行改进,利用DAISY描述符代替SURF原有的特征描述算法对特征点进行描述;之后通过随机kd树算法对参考图像和待配准图像的特征点进行匹配并且使用经典RANSAC(随机抽样一致性)算法剔除误匹配点对;最后用最小二乘法估算出最佳的空间几何变换参数,实现两幅图像的配准。实验结果表明:相对于标准的SURF算法,本文方法在基本保持性能不变的同时,配准过程所消耗的时间最多减少了45.6%。     

基于ORB和角点方向夹角约束的快速图像配准方法

针对图像间存在不同形变、光照等情况下配准难度大的问题,基于尺度不变特征变换(SIFT)的配准方法计算量大、无法满足实时性的要求,提出一种基于Oriented FAST and Rotated Brief(ORB)与角点方向夹角约束的快速图像配准方法.首先在两幅图像中分块提取ORB特征点,采用一种基于双阈值的汉明距离进行特征点匹配,针对随机抽样一致性(RANSAC)算法无法剔除错误匹配的特征点,以角点方向夹角一致性为约束条件,有效剔除误配点;然后再用RANSAC算法计算出最佳变换矩阵,完成图像配准.实验表明,采用具有不同形变、光照等情况下的3组图像,该方法不仅能很好地配准图像,并且3组图像配准的平均时间为80.399 ms,不到SIFT配准方法所需时间的1/20,兼顾了图像配准的有效性和实时性.     

基于改进SURF算子的高低分辨率图像配准方法

针对激光三维成像传感器与可见光传感器图像分辨率差异较大,配准过程中特征点误匹配情况严重的问题,提出了一种基于改进SURF算子的高低分辨率图像配准方法。首先,采用双线性插值算法对低分辨率图像进行预处理,然后在经典SURF算子的基础上,采用最近邻向量匹配法完成SURF特征的粗匹配,并基于特征偏移一致性原则对匹配情况做进一步优化,最后结合RANSAC和最小二乘法求出图像之间的仿射关系,利用所求的变换参数插值得到配准后的图像。实验结果表明,该配准方法在保持配准速度的同时,结构相似性测量指数提高了约11%,进一步提高了配准的精度。     

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BRISK特征匹配航拍图像自动配准方法

针对航拍图像存在平移、旋转、尺度和亮度变化的问题,提出了一种新的基于二进制鲁棒不变尺度特征(BRISK)的快速图像自动配准算法.首先提取BRISK特征点,其次采用引导互匹配策略得到初始匹配点对,然后采用预检测的随机抽样一致(RANSAC)算法剔除误匹配点对,最后用最小二乘法求出帧间的变换模型参数,采用双线性插值得到配准后的图像.实验结果表明,该算法不但满足配准精度的要求,而且运行速度远远快于SURF算法,具有一定的理论和应用价值.     

基于Harris-SIFT特征匹配的图像自动配准算法研究

为解决目前大多图像配准算法存在匹配精度低、实时性差的问题,本文提出了一种基于区域分块提取特征点的自动配准算法。该算法结合了Harris算子与SIFT(Scale-Invariant Feature Transform)算子的优点,先用Harris算子快速提取角点作为图像原始特征点,然后利用SIFT算子的特征描述方法对原始特征点进行描述,获得具有尺度不变性的特征点描述符,最后通过欧氏距离确定匹配点对进行图像配准。实验结果表明,该算法保留了Harris算子和SIFT算子的优点,减少了经典SIF算法提取极值点的时间,并且具有良好的鲁棒性、尺度不变性。本文针对200幅图像进行测验,当发生平移、旋转或缩放变换时,两幅图像间的匹配正确率高达95%。结果表明该算法能高效、高精度的实现图像配准。     

一种改进的SURF彩色遥感图像配准算法

为了进一步提高彩色遥感图像的配准精度,针对遥感图像配准过程中色彩信息利用率低的问题,提出一种改进的SURF(Speeded Up Robust Feature)彩色遥感图像配准算法。该算法首先在对彩色遥感图像进行特征点检测基础上,对特征点描述算子进行改进,以使颜色空间变换后得到的特征点色彩信息添加到原描述算子中;其次,对特征点描述算子进行归一化处理,以增加算子的独特性和对旋转、尺度、光照的鲁棒性;最后,利用Hession矩阵的迹提高精度以及欧氏距离比率完成特征点匹配,得到正确匹配点对,再通过变换矩阵参数估计和插值处理得到配准图像。实验结果表明,在保证实时性的条件下,该算法相比经典SIFT算法和SURF算法,准确性和稳定性都有一定提高,具有一定的理论和应用价值。     

一种基于改进SURF的遥感图像自动配准方法

现有的遥感图像自动匹配方法存在匹配准确度低、计算量大、配准效率低的问题,在经典SURF算法基础上,提出一种改进的SURF算法,首先提取遥感图像放射不变闭合区域,然后利用SURF算法提取该区域内的特征点,建立特征点筛选机制剔除信息含量低且分布不均匀的特征点,最后结合最小二乘法完成图像自动配准。研究结果表明,该配准方法在提高配准精度的同时,减少了运算时间,提高了算法的整体性能。     

一种用于红外与微光图像配准的改进型SURF算法

针对红外与微光图像配准的特殊性, 为了减少配准计算量,提出了一种从主方向确定和特征点描述 两方面加以改进的加速鲁棒特征(Speeded Up Robust Feature, SURF)配 准算法。首先检测微光图像和红外图 像的边缘,然后用改进型SURF算法提取两种图像边缘上的特征 点,并采用最近邻距离法对原始特征点进行筛选。在得到较高精 度的特征点后进行粗匹配。接着用随机抽样一致 性(RANdom SAmple Consensus, RANSAC)算法对一次筛选后的 特征点进行精匹配。最后利用精确的特征点建立变换模型,并 将重采样后的待配准图像与参考图像实现配准。实验结果表明, 该算法不仅可以解决红外与微光图像的配准问题,而且在匹配精度和 算法运算时间等方面的表现均优于原始SURF算法。     

采用SURF特征和局部互相关信息的图像配准算法

针对现有图像配准方法中存在的鲁棒性与配准精度难以兼容的问题,提出了一种采用SURF特征和局部互相关信息的图像配准算法。首先通过SURF特征提取方法进行初步粗配准以提升配准鲁棒性,然后利用图像中局部关键区域的互相关系数计算出单应矩阵,最后将单应矩阵应用于粗配准结果,对粗配准后的图像进行旋转变换,从而实现高精度和高鲁棒性的图像配准。实验结果表明:提出的配准方法与基于SIFT、ORB、SURF、互相关信息的图像配准方法在多组数据上进行了对比,不仅表现出了较高的配准精度和配准效率,也表现出了更优的鲁棒性。     

基于CSURF的彩色图像配准技术

提出了通过构建颜色不变量将彩色图像转换到颜色不变量空间,再构建CSURF描述符进行图像配准的方法。该算法能够充分利用彩色图像的色彩信息,相比其他大多数算法基于灰度图像的配准方法有更高的稳健性,同时继承了SURF算法良好的尺度不变性和旋转不变性,相对于SIFT算法计算量小、计算效率高。通过CSURF描述符性能测试和图像配准测试,证明CSURF算法比灰度图像SURF算法在尺度不变性和旋转不变性方面有更高的稳健性。     

基于傅里叶梅林变换的SURF算法

针对加速鲁棒性特征算法,在没有后续去误匹配等处理的情况下,对存在较大旋转角度的两幅待匹配图像,匹配精度较低的问题,提出了一种基于傅里叶梅林变换的SURF算法。该算法通过对待匹配图像和参考图像实施傅里叶变换和梅林变换,利用能量谱求出两幅图像发生的旋转角度,并利用SURF算法找出图像间发生的平移和尺度变化,实现了图像间的匹配。实验结果表明,该算法可有效地实现图像间存在较大旋转角度时的几何匹配,且相比已有的SIFT和SURF算法,具有更好的匹配效果。     

红外与可见光图像配准研究现状与展望

红外与可见光图像配准是常见的多模态图像配准,它广泛应用于军事、遥感等领域,有必要对其研究现状进行综述。在描述了红外与可见光图像配准问题后,首先简述了图像配准的一般方法,分为基于图像区域的配准方法和基于图像特征的配准方法,重点述评了局部不变特征方法中的SIFT算法和SURF算法;然后按文献发表时间顺序对红外与可见光图像配准的国外和国内研究现状进行了详细述评;总结了红外与可见光图像配准研究中存在的问题;最后对其进行展望,并指出未来的研究重点是以SIFT算法和SURF算法为研究基础去构造对模态不敏感的不变特征和其相应的描述子。     

基于改进ASIFT的可见光图像拼接研究

为了解决目前基于特征点的图像拼接算法在图像重叠度较低情况下,图像拼接效果差以及无法满足实时图像拼接的问题,提出了一种基于改进仿射—尺度不变特征转换(Affine Scale Invariant Feature Transform,ASIFT)的快速图像拼接算法,在特征点匹配过程中引入主分量分析(Principal Component Analysis,PCA)法进行处理,提出了一种PCAASIFT描述符对特征点重新进行描述。实验结果表明,与基于SIFT和SURF的拼接算法相比,该算法实现了高精度拼接,并且比传统ASIFT拼接算法提高了拼接的速度。     

基于稠密局部自相似特征流的图像配准算法

针对基于稠密SIFT流图像配准算法执行效率和配准准确率有待提高的不足,提出了一 种基于稠密局部自 相似(LSS)描述符构建的稠密改进的LSS(ILSS)特征流的图像配准算法。算法通过颜色空间转 换分离出彩色图像中的 颜色和亮度信息,只在亮度通道上提取稠密LSS特征以大幅度提高图像特征提取阶段 执行效率。随后以 保持特征流场光滑性为约束条件,采用金字塔多分辨率迭代法提高LSS特征流场估计 阶段的执行效率。 多分辨率迭代法的基本思想是先在图像粗粒度网格上快速估算出初步的特征流场,然后再逐 步求精获得最 终精确的特征流场。大量实验表明,与稠密SIFT流相比,基于稠密ILSS特征流的图像 配准算法在图像内容发生较大变化时具有更好的鲁棒性,同时具有更高的执行效率和图像配 准确率。     

一种CSS-SIFT复合图像配准算法

针对SIFT算法的图像配准耗时长的问题,提出一种CSS-SIFT复合图像配准算法。CSS-SIFT算法首先使用CSS算法检测图像特征,然后,使用优化的SIFT算法生成并降维图像特征描述子,最后,使用基于欧式距离和曼哈顿距离的优化双向匹配算法对图像特征进行匹配。仿真实验条件是通过计算机中仿真软件进行仿真实验,统计图像特征数目、匹配数目、正确匹配数目、配准准确率、配准时间与配准时间下降率共6个指标数据,统计结果表明,CSS-SIFT算法在图像配准准确度方面与传统SIFT算法、传统SURF算法、Forstern-SIFT算法、Harris-SIFT算法、Trajkovic-SIFT算法相当,但在图像配准耗时方面分别降低了58.45%、10.68%、14.84%、16.21%与4.63%,为图像配准提供了一种解决方案。