基于投影图像 SURF 特征提取的三维模型配准

针对传统三维模型配准方法存在对点云初始位置有一定要求、模型配准的精度有 时不高等问题,提出了一种基于三维模型投影图像 SURF 特征提取的三维模型配准方法。首先 通过扫描三维模型数据确定投影图像的范围,判断每个投影图像像素所隶属的模型网格,并求 解从投影图像到纹理图像的映射关系,从而获取二维投影图像;然后对这两幅投影图像分别进 行 SURF 特征点的选取与特征值的计算,并按 SURF 特征值进行特征匹配,再根据投影图像像 素点与三维网格端点的映射关系计算三维特征点对;最后通过匹配的特征点对求取模型变换矩 阵完成三维模型的配准。实验结果表明,该方法在配准时间变化不大的前提下,有效提高了配 准精度,并具有较好的鲁棒性。     

彩色Range图像的三维模型重建

重建包含模型真实纹理的彩色三维模型是计算机视觉研究领域的一个重要问题,提出了一种基于2.5维深度图像的三维配准算法,同时利用原始数据中的几何以及纹理信息,对多幅深度图像进行两两配准和全局配准。新算法在两两配准阶段将纹理信息用于初选两幅图像的匹配点对,在全局配准阶段将纹理信息用于计算残差,并据此更新对应点对的权重值用于下一次迭代计算。该算法克服了以往算法在纹理、几何信息的参数尺度量化等方面的问题。     

基于改进Lucas-Kanade的亚像素级零件图像配准*

针对工业应用中零件图像配准存在的光照变化和缺少纹理信息的难题,提出了改进Lucas-Kanade的亚像素级零件图像配准算法。首先根据光照变化和几何变换模型构建了模板与待配准图像间的非线性最小二乘函数;然后依据两幅图像的方向向量一致性和边缘特征为函数添加权重,以减少冗余像素点;最后应用Levenberg-Marquardt(LM)算法解算函数最优解,以实现精确图像配准。使用500幅待配准图像进行实验,结果表明该算法对缺少纹理的零件具备光照不变性,配准正确率高且达到亚像素级精度,能够满足工业应用的鲁棒性和精度要求。     

一种新的基于图像主轮廓的配准算法

文中提出了一种新的图像配准方法,可以很好解决图像配准中的平移和旋转问题(刚性变换问题)。算法的实现是首先得到待配准两幅图像的轮廓特征点(本文使用SUSAN边缘检测算法);再剔除虚假的特征点(噪声点)后,根据像素间的连通性判别准则,得到图像的主轮廓;最后以两幅图像的主轮廓信息,配准图像。实验证明,算法实现速度快,精度较高。     

三维重建中点云模型与纹理图像的配准

研究三维立体图像优化问题,实现高真实度的纹理图.由于立体图像重建过程产生累加误差,影响匹配精度.目前半自动和自动纹理贴图中三维扫描数据与高分辨率纹理图像对应点配准精度低、计算量大.为解决上述问题,在标准ICP(Iterative Closest Point)算法的基础上,提出一种改进的LM-ICP 2D和3D配准算法.通过法向量内积加权的最近点迭代,动态更新特征对应,减小误匹配点对配准精度的影响,并利用LM(Levenberg-Marquardt)算法优化投影矩阵.采用真实数据进行仿真.实验表明,提出的算法能得到精度高、真实性强的匹配图像效果,为设计提供参考.     

一种融合纹理的三维图像重建快速实现方法

为了得到完整的三维模型,介绍了一种融合纹理的三维图像重建快速实现方法。通过对不同视角的深度图像的手动粗配准、ICP算法精配准以及全局配准得到这些深度图像的旋转平移矩阵。通过vrippack,三维重建出完整的三维图像,用TextureStitcher对得到的三维图像进行纹理映射,从而实现融合纹理的三维图像的快速重建。文中在论述配准算法主要思想和实现步骤的同时,也用实验验证了方法的可行性与通用性。     

一种三维物体建模和编码压缩方法

真实物体的三维建模和编码压缩是虚拟现实研究的热点问题.针对三维扫描设备采集的物体表面深度图像数据,文中提出了一种两幅深度图像的自动配准方法,以及基于回路的自动全局配准算法,可以快速、自动地配准全部深度图像,构造出逼真的三维模型.三维模型数据量大,为满足网络条件下的应用需求,文中提出了一种三维网格模型压缩编/解码方法,可编码压缩几何、拓扑和属性数据,压缩比高,并且支持递进传输.研究成果已成功应用在数字博物馆中.     

桥梁配准方法的研究与实现

以全色、多光谱图像中的桥梁目标为研究对象,采用具有尺度不变特征的SIFT算法,对图像进行特征点的提取与匹配,利用Delaunay三角网格对两幅图像特征点进行修正,通过投影变换将两幅图像变换到同一坐标系下进行配准,并利用均方根误差和相关系数进行配准评价;实验结果表明该方法可以减少图像的配准时间,配准精度达到亚像素级。     

一种遥感影像的自动配准方法

图像配准技术是图像融合、图像镶嵌以及影像三维重建的基础．提出了一种基于SUSAN(Smallest Univalue Segment Assimilating Nucleus)算子的图像配准方法．利用SUSAN算子提取两幅图像的角点，通过粗匹配和细匹配两个步骤得到匹配角点对．根据这些角点对对图像配准．试验表明该方法能有效的实现影像自动配准．     

基于SIFT图像特征匹配的多视角深度图配准算法

为有效地解决多视角深度图配准问题,提出一种新的配准算法.首先给出一种深度图数据图像化方法,根据深度图包含的像素信息和网格顶点处的曲率值创建特征图像;然后通过对特征图像进行SIFT特征检测与匹配来获得特征点与匹配关系,从而得到原始深度图上的特征点与匹配关系;最后采用投票和预配准方法去除误匹配,实现递增式多视角深度图配准.模拟噪声实验和多个实际测量深度图的配准实验结果验证了该算法的鲁棒性和有效性.     

结合纹理信息的深度像匹配

利用图像的相关性在不同深度像对应的纹理图中自动选取特征点对;然后根据Hausdorff距离判断对应点对的有效性,并利用这些对应点对获得相应的深度点对,从而计算出2个深度像之间的初始位置变换关系;最后结合一种改进的带纹理的ICP算法实现深度像的精确配准.实验结果证明:该算法不仅适用于自由曲面的深度像匹配,而且适用于规则对称物体的匹配.     

基于霍特林变换的三维医学图像快速配准算法

提出了一种新的基于霍特林变换的三维医学图像快速配准算法,这是将数据压缩技术用于图像配准的一种创新性尝试。传统的基于灰度的方法需要考虑整个三维数据的灰度信息,计算复杂度大,无法满足临床需要。论文将Otus算法与互信息量技术相结合提出了一种新的图像分割算法,用于提取待配准物体,从而得到物体的向量表示;然后通过霍特林变换的平移和旋转性质完成配准。实验结果表明此方法能准确,快速地处理图像刚性配准问题,特别适用于三维医学图像的配准。     

基于视觉特征的多传感器图像配准

多传感器图像配准在空间图像处理中有非常重要的应用价值,但同时也面临着多源空间数据各异性困难。考虑到图像配准过程中的多分辨率视觉特征,采用基于小波的多分辨率图像分解来指导从粗到细的配准过程,利用扩展的轮廓跟踪算法提取满足视觉特征的轮廓,在轮廓链码曲率函数的基础上实现基于傅里叶变换的多分辨率形状特征匹配。与已有的基于特征的图像配准算法进行实验比较,实验结果表明该方法对于从多传感器得到的异质图像具有良好的配准效果。     

Fast deformable matching of 3D images over multiscale nested subspaces. Application to atlas-based MRI segmentation

This paper presents a fast method to perform dense deformable matching of 3D images, applied to the registration of inter-subject brain MR images. To recover the complex morphological variations in neuroanatomy, the registration method uses a hierarchy of 3D deformations fields that are estimated, by minimizing a global energy function over a sequence of nested subspaces. The resulting deformable matching method shows low sensitivity to local minima and is able to track large non-linear deformations, with moderate computational load. The performances of the approach are assessed both on simulated 3D transformations and on a real data base of 3D brain MR images from different individuals. An application of the deformable image matching method to 3D atlas-based image segmentation is presented. This atlas-based segmentation is used at Strasbourg Hospital, in daily clinical applications, in order to extract regions of interest from 3D MR images of patients suffering from epilepsy.     

基于遗传算法的深度图像配准方法研究

深度图像配准主要应用于物体三维建模、历史建筑修复重建、虚拟博物馆、利用虚拟现实界面教学,以及复杂结构分析等广泛领域.遗传算法多用于深度图像粗配准,但通过加强其局部搜索能力,也能实现细配准.系统论述了遗传算法在深度图像图像配准的应用,并通过实验加以具体说明.     

基于干线对的红外与可见光最优图像配准算法

提出了一种基于干线对的红外与可见光图像配准算法.该算法分4步:首先分别从基准图像和待配准图像中提取干线对,即对图像中满足特定条件的直线进行配对;然后按照一些准则寻找这两幅图像中的干线对所有可能的匹配情况,并组成一个集合;接着从该集合中寻找这样一个子集,在保证每个干线对最多出现在它的一个元素中的前提下,使得该子集所有元素的相似性测度之和最大且由它确定的配准误差最小,该文采用分支定限法解决了这一优化问题;最后由最优子集中的所有元素得到同名像点集,运用仿射变换模型,实现图像的配准.大量实验表明,文中提出的方法对红外与可见光遥感图像之间的配准是有效的.     

基于Dividing Rectangles的多模态

为了准确、可靠地配准多模态医学图像,提出了一种基于互信息的全局优化配准算法。该算法首先提取出目标物体的外轮廓面,再用迭代最近点方法初步对齐图像;然后用确定性的全局优化方法—Dividing Rectangles搜索归一化互信息的全局最优解。该算法利用图像的特征信息,为Dividing Rectangles方法提供了一个较好的初始配准位置,并充分利用了Dividing Rectangles方法在小范围内的高效搜索能力。实验结果表明,对于3维人体脑部数据,该算法配准精度高、速度快,而且有效地避免了配准过程中出现的局部极值。