基于改进SIFT的SAR图像配准方法

针对尺度不变特征变换(SIFT)配准方法在处理SAR图像时精度不高的问题,提出一种基于改进SIFT的精确配准方法。在提取关键点SIFT描述子及其邻域多尺度自卷积矩不变特征的基础上,利用基于典型相关分析的融合算法对SIFT与矩不变特征进行融合,形成新的关键点描述子,使用阈值实现粗匹配,并结合关键点的距离与邻域灰度相关性构建相似矩阵,采用奇异值分解方法精确确定匹配点对,求出仿射变换模型参数,从而完成图像配准。实验结果表明,该方法的配准结果优于SIFT方法,且配准精度达到亚像素级。     

基于SIFT特征和对极几何约束的图像配准算法

基于SIFT（尺度不变特征变换）特征匹配思想,提出了一种应用对极几何约束的图像特征配准算法。首先对图像提取SIFT特征点,然后通过欧氏距离估算对SIFT特征描述子进行初始匹配得到预匹配点集;采用基于单应矩阵的抽样算法计算初始基础矩阵,通过RANSAC算法计算精确的基础矩阵和匹配点集,进而实现图像配准。实验表明,该算法可以获得更准确的匹配点,得到精度较高的图像配准效果。     

基于局部不变特征的遥感图像自动配准方法

提出了一种基于图像局部不变特征的遥感图像全自动配准算法.首先在图像二维平面空间和尺度空间中同时检测局部极值作为特征点,并在特征点邻域提取局部不变特征描述子--尺度不变特征变换(SIFT).然后运用稳健的随机采样一致性(RANSAC)算法将匹配点集划分为内点和外点,在内点域上精确地估计出图像变换模型.实验利用仿真数据测试了SIFT特征的可重复性和可匹配性,利用卫星图像验证了此自动配准算法的有效性和稳健性.     

基于SIFT与Contourlet变换的高分辨遥感图像配准

针对高分辨遥感图像特征量较多的情况,提出一种基于SIFT与Contourlet变换相结合的图像配准算法。首先将图像进行Contourlet变换分解成低频和高频子带,对高频子带通过设定合适的阈值来提取图像边缘特征点,对低频子带进行SIFT特征点提取。将两者提取到的特征点分别匹配后得到粗匹配点对,利用随机抽样一致性(RANSAC)选择出精匹配点对,实现图像配准。实验表明:在多源遥感图像配准过程中,与基于非采样Contourlet变换(NSCT)和基于SIFT特征提取相比,该算法能够更准确地提取到特征点,具有更高的运算效率以及匹配率。     

融合SIFT特征的熵图估计医学图像非刚性配准

配准准确性是医学图像配准算法的一项重要指标,像素灰度是目前图像配准中广泛使用的特征,但是灰度特征来源单一,而且忽略空间信息,在一些情况下容易产生误配。针对这个问题,本文提出一种融合SIFT特征的熵图估计医学图像非刚性配准算法。该算法首先使用基于互信息的刚性配准算法对两幅待配准图像进行粗配;然后,在采样点上提取像素灰度和SIFT高维特征,并在此基础上构造k-最邻近图(kNNG);最后,使用k-最邻近图来估计α互信息(αMI)。实验结果表明:和传统的基于互信息和像素灰度的刚性配准算法,基于熵图估计和单一像素灰度特征的非刚性配准算法相比,本文提出的算法具有更高的配准准确性。     

基于SIFT改进的图像拼接技术分析

为了保持较好的拼接性能同时提高运行速度,提出了一种基于尺度不变特征变换（SIFT）算法改进的图像拼接方法。首先通过图像配准方法介绍图像拼接的过程,其次详细描述同化核分割最小值（SUSAN）算法和基于SIFT描述子的特征匹配算法的处理流程,然后计算映射模型,其中包括获得配准图像和加权融合图像的方法,最后通过实验结果验证改进算法具有较高效率。     

基于图像深度信息的尺度不变特征变换算法误匹配点对剔除

特征点匹配是基于特征点的图像配准技术中的一个重要环节。针对现有基于尺度不变特征变换(SIFT）图像配准技术特征点匹配不理想,也无法较客观、快速地筛选正确匹配点对的问题,提出结合图像深度信息进行特征点误匹配筛选剔除的方法。该算法首先根据模糊聚焦线索和机器学习算法估计出待配准图像的深度信息图,再提取SIFT特征点,并在特征点匹配环节利用随机抽样一致性(RANSAC)算法迭代循环,结合深度局部连续性的原理来进一步提高匹配精度。实验结果表明,该算法具有很好的误匹配点对剔除功能。     

改进SIFT变换与客观评价结合的图像配准算法

针对SIFT (scale invariant feature transform)算子在大幅复杂图像中提取的过多不稳定特征点及在只有少量重合区域下图像配准过程中出现的过多误匹配,导致图像配准精度下降;提出一种改进的SIFT算法,在对目标图像提取SIFT特征后,利用双向BBF(Best-Bin-First)匹配算法对提取的特征点进行匹配,采用SIFT描述子的尺度以及梯度方向信息建立最小邻域匹配剔除误匹配点,通过随机抽取一致性算法(RANSAC)进一步筛选匹配点,并利用最小二乘法结合多项式近似拟合出变换模型,利用局部均方根有效值(RMS)评价映射矩阵与实际图像的误差,找出并删除引起误差的误匹配点,迭代至配准图像符合评价标准后,计算出精确变换模型.实验结果表明,该算法提高了大幅复杂图像在少量重合区域时的配准精度.     

基于偏最小二乘的SIFT误匹配校正方法

针对尺度不变特征变换（SIFT）描述子仅利用特征点的局部邻域信息而对图像内具有相似结构的特征点易产生误匹配的现象,提出一种基于偏最小二乘的SIFT误匹配校正方法。该方法首先利用SIFT算法进行匹配,得到初始匹配对,然后利用偏最小二乘方法对匹配后初始匹配点的空间分布信息进行重新描述,并通过定义影响函数,剔除影响程度大的特征点对,最后得到精确匹配点对,对图像进行配准。实验结果表明,该方法能够有效地剔除误匹配点,提高图像配准的精度。     

大幅面多光谱遥感图像快速自动配准

针对大幅面多光谱遥感图像的配准需求,提出一种基于特征点的快速全自动配准方法。由于多光谱遥感图像的尺寸较大,计算量大,因此提出特征网格理论,即根据图像灰度值、信息熵值及特征分布均匀性准则,在二级规则网格中选取特征网格参与后续运算,以减小计算量。同时,该理论为SIFT(Scale Invariant Feature Transform)特征点提取算法的并行运行及特征点初匹配方法的改进提供了条件,提高了算法的效率及配准精度。利用本算法对CBERS-02B拍摄的遥感图像进行了实验。结果表明,该方法能够达到亚像素级配准精度,且计算速度快,能够满足大幅面遥感图像处理的要求。     

射电天文图像恢复的改进方法

天线接收到天体的频域值,经傅里叶逆变换得到了天体的亮度分布图.由于天文观测站天线数量有限,只能接收到部分的频域数据,为了达到更好的视觉效果,对天体亮度分布图进行图像恢复.在数学上,天文图像恢复主要处理欠采样样本的还原,采用洁化算法与最大熵方法来进行处理,两种方法未从根本上解决欠采样样本的还原问题.通过基于压缩感知理论与最大熵方法相结合的方法对欠采样的射电太阳图像进行恢复,得到了不错的效果.     

加权熵互信息在医学图像配准中的应用

基于互信息的医学图像配准方法具有自动化程度高、配准精度高等优点。采用部分体积插值法和香农熵计算得到的互信息,无法避免会出现一些局部极值,可能导致错误的配准。提出了一种用加权熵代替香农熵的互信息计算方法,并将其应用于图像配准实验。实验结果表明,该方法能够有效平滑互信息的局部极值,减少错误的医学图像配准。     

基于复数小波变换的边缘保护融合算法

如何保护局部对比度信息是图像融合的关键问题,而图像边缘是基于人类视觉系统(HVS)最敏感的局部对比度信息.基于对偶树复数小波变换(DT-CWT),提出一种保护图像边缘信息的加权系数融合算法.对于低频部分,使用邻域熵极大值准则将系数添加到融合图像中;而对于高频部分,首先分别对各小波子图像进行边缘提取并对其特征增强,接下来使用边缘信息优先的加权系数融合策略进行特征信息融合.实验结果表明,同传统多分辨率图像融合方法相比,能得到更好的融合效果.     

小波神经网络在图像配准中的应用

提出了一种基于小波网络的图像配准方法。将特征点定义进行了推广,提出了一种以特征区域定义和提取方法。使用Zernike矩表征区域的特征并进行特征区域的对应。因图像配准变换是复杂且难以预知的,利用小波神经网络具有良好的函数逼近性能,提出了具有局域特性的小波神经网络模型逼近图像的配准变换。实验表明这是一种有效的图像配准方法。     

A fast and fully automatic registration approach based on point features for multi-source remote-sensing images

Automatic registration of multi-source remote-sensing images is a difficult task as it must deal with the varying illuminations and resolutions of the images, different perspectives and the local deformations within the images. This paper proposes a fully automatic and fast non-rigid image registration technique that addresses those issues. The proposed technique performs a pre-registration process that coarsely aligns the input image to the reference image by automatically detecting their matching points by using the scale invariant feature transform (SIFT) method and an affine transformation model. Once the coarse registration is completed, it performs a fine-scale registration process based on a piecewise linear transformation technique using feature points that are detected by the Harris corner detector. The registration process firstly finds in succession, tie point pairs between the input and the reference image by detecting Harris corners and applying a cross-matching strategy based on a wavelet pyramid for a fast search speed. Tie point pairs with large errors are pruned by an error-checking step. The input image is then rectified by using triangulated irregular networks (TINs) to deal with irregular local deformations caused by the fluctuation of the terrain. For each triangular facet of the TIN, affine transformations are estimated and applied for rectification. Experiments with Quickbird, SPOT5, SPOT4, TM remote-sensing images of the Hangzhou area in China demonstrate the efficiency and the accuracy of the proposed technique for multi-source remote-sensing image registration.     

一种基于广义互信息的图像配准算法

互信息作为图像配准中的相关度矩阵有着广泛的应用,通常采用的是基于Shannon熵的互信息。采用一个广义的信息熵——Renyi熵,提出了一种基于广义互信息的图像配准方法。在全局搜索阶段,采用q取较小值的Renyi熵,此时,Renyi熵可以消除局部极值,再通过局部优化方法对当前的局部最优解进行局部寻优,以找到全局最优解;在局部优化阶段,使用基于q→1时的Renyi熵的归一化互信息测度作为目标函数。实验结果表明:相对于归一化互信息图像配准算法,基于Renyi熵的互信息配准算法有良好的配准效果,且提高了配准速度。     

Mammogram Enhancement Using Lifting Dyadic Wavelet Transform and Normalized Tsallis Entropy

In this paper, we present a new technique for mammogram enhancement using fast dyadic wavelet transform （FDyWT） based on lifted spline dyadic wavelets and normalized Tsallis entropy. First, a mammogram image is decom- posed into a multiscale hierarchy of low-subband and high-subband images using FDyWT. Then noise is suppressed using normalized Tsallis entropy of the local variance of the modulus of oriented high-subband images. After that, the wavelet coefficients of high-subbands are modified using a non-linear operator and finally the low-subband image at the first scale is modified with power law transformation to suppress background. Though FDyWT is shift-invariant and has better poten- tial for detecting singularities like edges, its performance depends on the choice of dyadic wavclcts. On the other hand, the nulnber of vanishing moments is an important characteristic of dyadic wavelets for singularity analysis because it provides an upper bound measurement for singularity characterization. Using lifting dyadic schemes, we construct lifted spline dyadic wavelets of different degrees with increased number of vanishing moments. We also examine the effect of these wavelets on mammogram enhancement. The method is tested on mammogram images, taken from MIAS （Mammographic Image Analysis Society） database, having various background tissue types and containing different abnormalities. The comparison with tile state-of-the-art contrast enhancement methods reveals that the proposed method performs better and the difference is statistically significant.     

An automatic geometric precision correction system based on hierarchical registration for HJ-1 A/B CCD images

On 6 September 2008, two optical satellites, HJ-1 A and B (HJ-1 A/B), were successfully launched from China. However, the system geometric correction products of the HJ-1 A/B charge-coupled device (HJ-1 images) have low geometric precision and need to be corrected. The HJ-1 images have a large aspect angle, a wide swath width, and a large image size. Furthermore, the local geometric distortions are too complex in one scene. Given these characteristics of HJ-1 images, geometric correction is still a challenging work. This article proposes an automatic geometric precision correction system (GPCS) based on the automatic registration between HJ-1 images and Landsat Thematic Mapper images. First, the coarse image matching method based on geometric-restricted scale-invariant feature transform (SIFT) is used to determine the coarse global transformation between the HJ-1 image and the reference image. Second, inspired by the hierarchical method of non-rigid registration for medical images, a hierarchical image matching approach is proposed based on the combination of SIFT feature points and template matching. This approach decomposes a matching problem of a whole image into numerous matching problems of image blocks and can overcome the impact of local distortions in HJ-1 images. Hierarchical random sample consensus (RANSAC) based on digital elevation model (H-RANSAC) is used to remove incorrect control points. Third, an HJ-1 image is rectified using a triangulated irregular network. Finally, the automatic evaluation method based on automatic image matching between the corrected HJ-1 image and the reference image is adopted to evaluate the geometric precision. On the one hand, experiments on eight HJ-1 images demonstrate the efficiency and accuracy of the different steps of GPCS. On the other hand, experiments on 1000 HJ-1 images also demonstrated the robustness, accuracy, and suitability for batch processing.     

自适应变异差分算法与Powell算法相结合的医学图像配准

图像配准是医学图像处理中的关键技术。文中提出一种自适应差分算法(Difference Algorithm,DE)和Powell算法相结合的多分辨率医学图像配准方法,其不仅可以克服Powell算法依赖初始点的缺点,还可以降低陷入局部极值的几率。首先,对源图像进行多分辨处理,获得包括源图像在内的三层图像;然后,在低分辨率图像上使用自适应DE算法进行全局变换参数的搜索,获得的变换参数作为Powell算法的初始点;最后,在高分辨率图像及源图像上使用Powell算法进行配准。与传统实验相比,该方法具有更高的精确度,能够有效避免局部收敛问题。     

广义信息熵测度在医学图像配准中的应用

针对互信息测度在配准医学图像时易陷入局部极值的缺点,将Shannon熵扩展到广义熵,提出了三种基于广义熵的信息测度。对于收敛性能的评价,提出收敛宽度和收敛半径的概念。通过人体脑部CT/MR和MR-T1/T2图像的刚体配准实验,从计算时间、收敛性能和配准精度方面,对归一化互信息、广义熵信息测度进行了比较与分析。实验结果表明,在不损失计算时间和配准精度的前提下,广义信息熵测度SRI_0.9和GMI_0.9的收敛性能优于归一化互信息测度,对噪声有很强的鲁棒性。