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。     

一种改进的基于RANSAC方法的SIFT特征匹配

在图像配准,图像融合,目标识别,图像拼接等领域中,运用SIFT描述子进行特征匹配是一种常用方法,针对传统的消除误匹配的RANSAC算法迭代次数多,计算复杂度较大,在SIFT特征匹配中误配率高的问题,增加了一个原始匹配点对的前道处理环节,引入匹配点对的几何特征定义,根据匹配点对的最近邻点和次近邻点角度差在一定阈值范围内建立预处理模型,剔除误匹配点,减少了参与RANSAC的数据量,提高了RANSAC的运行效率。实验结果表明:与未增加前道处理的RANSAC算法相比,基本消除了误匹配点,提高了图像匹配的准确率。     

基于改进RANSAC算法的全景图像拼接技术

现实场景中相机获取的图像视角范围往往是有限的,而实际需求又要求得到场景的全 景图,针对日常生活和工业生产中对全景图像的需求以及传统的RANSAC(random sample consensus)算法在图像配准环节因为迭代次数没有上限导致出现误匹配点对且配准 速度不高的缺陷,提出了一种改进RANSAC算法来提高全景图像拼接的效率。改进RANSAC 算法通过检测圆内的点来寻找一个最优数据检测模型,并通过粒子群算法不断更新迭代圆心 的坐标,最终得到一个最佳的匹配模型,消除特征点匹配环节出现的异常值,在提高特征 点配准的准确率的同时降低算法复杂度。在对多组图像进行拼接的实验表明,本文提出的改 进RANSAC算法相较于其他几种算法平均正确匹配率提高了9.057%, 同时算法的平均配准速率提高了5.173 s,实 现了较鲁棒的全景图像拼接效果。     

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。     

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.     

连接向量特征匹配的暗场图像配准方法

利用损伤点之间的位置关系,根据光学元件损伤暗场图像的特点设计了一种基于连接向量特征匹配的配准方法。该方法首先对基准图像及待配准图像分别进行图像预处理,提取损伤点轮廓的中心坐标作为损伤点的位置值。然后构建损伤点连接向量,求出主方向并计算主方向下的连接向量特征,使用连接向量匹配获得匹配点对,最后利用RANSAC算法对匹配点对进行仿射变换参数计算。该方法具有旋转不变性,尺度不变性以及较高的配准准确度。实验对比分析了该方法与SIFT算法的计算效率及配准精度,结果表明在暗场图像条件下文中方法更有效且为背景单一,灰度信息较少同时要求较高的配准速度的场景下的图像配准问题提供了解决方案。     

基于相似三角形匹配的红外与可见光图像配准方法

提出了一种基于相似三角形匹配的红外与可见光图像配准方法:首先将提取出的Harris角点组成三角形,然后利用本文提出的搜索算法,从红外与可见光图像中找出一对最优的相似三角形,并利用相似三角形的性质,计算出相关的匹配点,最后通过RANSAC算法拟合出配准参数,对图像进行配准。实验结果证明:此算法与传统的基于特征点的图像配准方法相比精度更高,具有较强的鲁棒性,可以解决刚体变换下红外与可见光图像配准的问题。     

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.     

透视变换模型的Harris图像配准

针对图像末制导系统的图像配准问题,提出了一种透视变换模型下基于增强旋转不变性Harris算法的快速图像配准方法.首先,将Harris算法进行了旋转不变性的增强,利用增强后的Harris算法提取摄像系统中每帧图像的角点,采用基于归一化互相关(Normalized Cross Correlation,NCC)匹配算法进行角点的粗匹配;然后,利用随机抽样一致(Random Samples Consensus,RANSAC)算法对粗匹配的角点进行迭代筛选,剔除错误的匹配点,并将保留下来的精确匹配角点带入透视变换模型,计算出稳定的可反映图像平移、旋转和尺度变换信息的透视变换矩阵;最后,利用得到的变换矩阵对图像进行配准.实验表明,该方法对平移、旋转、尺度变化、视角变化以及光照变化和模糊变化均具有良好的不变性,可以快速高效地实现高精度的图像配准.     

基于改进SRS-RANSAC图像配准算法

针对目前图像配准算法存在的配准时间较长、配准正确率低等问题,本文提出一种基于改进分层随机选择一致性(Stratified Random Selection Random Sample Consensus,SRS-RANSA)的图像配准算法.首先,通过ORB(Oriented FAST and Rotated BRIEF)算法对参考图像进行特征点提取;其次,采用最小距离法初步过滤匹配中存在的误匹配数量;最后,随机抽样一致性(RANSAC)框架中通过分层随机选择(SRS)提取分布相对分散且均匀的特征点,进一步过滤掉初始匹配中存在的不匹配特征点,实现提高配准正确率的同时缩短运行时间.通过本文算法与其他算法在Oxford标准图集和现实中拍摄的图像进行实验对比,结果表明,本文算法在匹配正确率与运行效率上有所提高.     

改进BRISK特征的快速图像配准算法

为了实现超分辨率图像重建中高精度快速图像配准,提出一种改进BRISK特征的快速图像配准算法。原有BRISK算法在特征提取和匹配过程中,忽视了角点分布信息,其匹配策略单一,导致误匹配率高。针对该问题,首先利用BRISK算法构建连续尺度空间,在此基础上对图像进行分块,然后利用图像区域显著性自适应选择角点检测阈值,获得均匀分布的角点,最后利用快速最近邻FLANN算法结合RANSAC的方法进行二值特征快速匹配。实验结果表明:改进的BRISK算法相比原算法在保持速度的基础上达到亚像素级配准精度,并具有优越的场景适应性能。     

遥感影像图像拼接算法研究

针对高分辨率遥感影像的图像特点,采用SURF特征算法实现对图像的快速拼接。该方法利用SURF算子提取特定区域的图像特征;并应用图像的几何特征做进一步的特征点筛选,以提高图像拼接效率,减少计算误差;利用RANSAC配准算法对图像进行配准,以消除误匹配;对于光照不均匀情况,致使拼缝图像插值不均匀,可采用三次样条插值法处理,使拼接后图像整体更符合人眼评价标准。     

相似距离比算法在图像配准中的应用

对于图像配准中剔除误匹配的问题,在研究随机抽样一致性算法(RANSAC)的基础上,针对RANSAC算法中具有3个不确定参数,较难设置这些参数以同时得到较高的匹配精度和较短的运行时间,并且匹配精度与运行时间具有一定随机性等问题,提出了采用相似距离比剔除误匹配的算法。实验结果表明:在对有旋转、平移、缩放的图像进行配准时,该算法能够充分利用正确匹配点,缩短了运行时间,具有良好的配准精度和鲁棒性。     

基于角点和Hu矩不变量的可见光和红外图像自动配准方法

针对红外图像与可见光图像的自动配准问题,提出了一种基于图像角点特征和透视变换模型的方法.首先采用自适应阈值对红外与可见光图像进行分割,然后利用Harris因子分别在分割后的红外和可见光图像上检测角点.通过分析角点邻域在原始图像上的相关性实现角点的粗匹配.接着通过RANSAC算法对角点进行细匹配,删除outliers,再...     

一种改进的Harris角点检测的图像配准方法

针对在传统的Harris角点检测过程中,手动输入单个阈值可能出现角点聚簇、伪角点等现象,提出了一种改进的Harris角点检测方法的图像配准方法。首先,将图像分割成3×3个无重叠子图,根据每个子图的对比度的大小,来设置每个子图的阈值。然后,采用NCC算法对检测出的角点进行粗匹配。最后,采用RANSAC算法对粗匹配中误匹配点对进行剔除。实验表明:该算法使得检测的角点分布比较均匀,并在图像配准中有效地增加图像匹配点对数,具有良好的实用性。     

基于投影变换与SIFT结合的摆扫图像拼接技术

针对航空序列摆扫图像中心倾斜投影视角变化大的问题,提出一种基于中心投影变换与SIFT相结合的图像拼接方法。该方法首先根据摆扫机构提供的参数,结合中心投影构像方程计算出图像的投影变换矩阵,用于对序列摆扫图像进行校正;运用SIFT算法提取图像重叠区域的特征点,并采用欧氏距离进行特征点匹配;然后利用RANSAC算法剔除错误匹配点,并计算出变换矩阵对图像进行配准;最后采用渐入渐出的图像融合方法得到无缝拼接的图像。通过与传统图像拼接方法进行对比,实验证明文中提出的方法较大地提高了配准的精度以及拼接效果。     

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PCA与聚类匹配的光谱图像二次配准

针对光谱图像配准方法效果较差的问题,提出一种基于PCA算法和聚类算法相结合新的特征点匹配算法并将二次配准方法引入到配准过程中。该方法首先提取SURF特征点并描述特征点,接着利用本文提出的特征点匹配算法对特征点进行匹配以完成初次配准,最后以初次配准结果作为初始值,采用改进的Powell算法利用图像灰度信息进行精配准。实验结果表明,该方法配准精度高,同时可以有效地缩短了光谱图像配准的时间。     

基于SURF的图像配准方法研究

图像配准在计算机视觉、医学诊断与治疗、图像拼接等领域有广泛的应用.基于特征的方法具有压缩信息量、执行速度快、精度高等优点,成为近年来研究的热点,SIFT是其中之一.但传统的SIFT方法数据量大、计算耗时长,提出了一种基于SURF的图像配准方法.首先用SURF方法提取特征点,其次用最近邻匹配法找出对应匹配点对,结合RANSAC和最小二乘法求出图像之间的映射关系,最后利用所求的变换参数插值得到配准后的图像.实验表明:该配准算法既满足参数估算准确的要求,又具有比SIFT计算量小、速度快的优点,有一定的理论和应用价值.