一种基于特征点匹配的图像拼接方法研究

针对图像间因具有旋转及光线强度差异等现象而导致的拼接效果不佳及拼接速度慢的问题,提出一种基于特征点的配准算法;在特征点提取阶段,尺度不变的特征变换方法 (SIFT)具有对图像尺度缩放、旋转、放射变换以及亮度变化保持不变的优点,文章采用了改进的SIFT特征点提取算法;在特征点匹配阶段,采用改进的RANSAC算法对特征点匹配对提纯;最后用加权平均法实现拼接图像的融合;实验证明,该算法有效提高了图像拼接的效率和准确性,拼接精度可以达到亚像素级。     

一种SAS图像拼接改进算法

SWF算子提取的特征点对图像尺度和旋转具有不变性,对环境变化、噪声以及仿射变换都具有很强的鲁棒性。本文在基于SIFT算子和RANSAC算法的图像拼接算法的基础上,根据SAS图像分辨率高、相邻帧图像重合度大且只存在平移和旋转变换的特点,对提取稳定特征点和计算拼接图像之间特征点匹配对的过程进行了改进。实际的SAS湖试图像拼接处理结果说明,改进算法提高了拼接算法的速度和图像之间的配准精度,增强了算法的鲁棒性。     

遥感图像拼接系统

提出和实现了一种图像配准方法,利用OpenCV库开发了一个低空遥感图像拼接系统. 将SIFT作为图像拼接特征向量,实现了图像局部尺度空间中极值点的计算和SIFT特征点的提取. 使用特征向量的欧氏距离实现特征点的粗匹配,结合随机抽样一致RANSAC算法对匹配点进行优化,并精确估算出投影变换矩阵,实现两幅图像的拼接. 最后实现对重合区域的图像融合. 实验结果表明本文方法较好的解决了遥感图像中常出现的图像的平移、缩放、旋转等变换下的配准问题,达到较好的拼接效果.     

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。     

一种改进AKAZE特征和RANSAC的图像拼接算法

针对传统图像描述方法在图像对变化复杂时特征点配准精度低,且传统RANSAC算法计算稳定性差的问题,提出一种结合改进AKAZE特征与RANSAC算法的图像拼接算法。利用AKAZE算法构造非线性尺度空间提取图像特征点,采用卷积神经网络描述符生成128维特征向量描述图像特征点,通过精简特征点并在迭代中设定嵌套阈值改进RANSAC算法得到最优变换矩阵模型,结合最佳缝合线算法和多频段融合算法对变换后的图像进行拼接。实验结果表明,和传统AKAZE算法相比,该算法在图像对的视角差异和光照差异较大时,配准精度分别提高12.60和6.99个百分点,改进后的RANSAC算法计算时间较改进前缩短4.17ms,图像拼接精度更高。     

基于SIFT特征的彩色图像拼接方法研究

针对传统特征提取拼接算法在复杂图像中配准过程中出现的过多误匹配,导致拼接后图像出现鬼影、模糊等问题,从而影响拼接图像的质量,提出一种改进的SIFT配准算法。在对目标图像提取SIFT特征后,利用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,之后利用局部均方根误差(RMSE)评价映射矩阵与RANSAC算法相结合,迭代出精确变换模型。在对图像进行几何矫正后,提出一种自适应的混合线性算法对重合区域图像变换至HIS颜色空间进行图像拼接,最后得到平滑无缝的完整彩色全景拼接图像。实验结果证明,该算法在拼接复杂场景并且重合区域不多时仍有较好的准确性及稳定性。     

基于FAST特征的快速图像拼接系统研究

随着应用需求的增多,图像拼接技术已经成为虚拟现实技术、计算机视觉技术、计算机图形学以及视频处理等领域的一个重要研究课题。主要以FAST特征为核心,提出了一种基于FAST特征的快速图像配准系统。该系统首先通过FAST特征进行配准,然后通过改进的RANSAC算法增加配准准确率,最后通过加权融合完成图像拼接。实验表明,该系统有较好的适应性和稳定性,对图像的旋转、仿射变换均不敏感,能够较好地完成有重叠区域图像的拼接工作;同时该系统有较大的速度优势。     

基于SURF算法和SC-RANSAC算法的图像配准

提出了一种融合SURF算法和SC-RANSAC算法的图像配准方法。首先利用SURF算法提取待匹配图像的特征, 然后用最近邻方法找出匹配点, 最后运用SC-RANSAC算法剔除错误的匹配点, 实现图像的正确配准。实验结果表明, 该方法在保持较高的特征点正确匹配率的前提下, 配准速度高于SURF和RANSAC相结合的方法和SIFT和RANSAC相结合的方法。     

面向全景拼接的图像配准技术研究及应用

针对SIFT算法在生成特征向量和进行特征匹配过程中存在的计算量较大、容易产生误匹配等不足,提出一种优化的SIFT配准算法。优化算法首先引入拉普拉斯算子对图像边缘进行锐化处理,结合图像单元信息投影熵原理提取分块图像特征;再依据投影熵矢量欧氏距离最小揣度进行特征匹配;最后利用改进的随机抽样一致性算法删除误匹配。改进算法应用于全景图像拼接中。实验表明,与原始SIFT配准算法相比,优化算法能够有效提高算法效率,减少错误匹配,取得了较好的匹配效果。     

基于改进SIFT的时间序列图像拼接方法研究

针对SIFT（Scale Invariant Feature Transform）算法计算复杂度高,运行时间长的问题,提出了一种改进的SIFT算法。通过扩大极值点取值范围,减少极值点数量,提高运算速度;采用12环的圆形窗口代替传统的方形窗口,简化了特征描述符的构造方法,生成78维SIFT特征描述符,进一步提高了算法的运算速度;将BBF（Best Bin First）运用到特征点对之间初次配准的搜索中,并用RANSAC（Random Sample Consensus）算法对特征点配准对进行二次处理,以消除错误配准。将改进的SIFT算法与渐入渐出融合算法相结合,实现对时间序列图像的拼接融合处理。针对拼接融合后的图像,采用局部分块检测的方法评价其效果。实验结果表明,该算法运算速度快,具有较高的鲁棒性,且拼接融合效果好。     

基于多尺度图像融合和SIFT特征的水下图像拼接研究

充分考虑水下环境和水下成像的特点,将多尺度融合的图像增强算法应用于水下配准算法的预处理图像中,修复深水域偏色严重的图像.用改进SIFT算法进行特征提取,采用自适应阈值法筛选关键点,扩大关键点提取范围;用Canny算法计算关键点的梯度和大小,平滑噪声的同时也可以保留图像更多细节;使用平均Haus-dorff距离和BBF最邻近查询法对关键点进行粗匹配,再用RANSAC进行进一步提纯;计算得到变换矩阵后输出最终拼接图像.实验验证了该算法适合水下环境特点,可以提升水下图像配准和拼接的效果和准确率.     

矿井监控图像自动快速拼接算法研究

针对煤矿井下环境的复杂性及图像拼接算法本身的局限性,提出了一种矿井监控图像自动快速拼接算法。该算法在结合Harris算法和SIFT算法优点的基础上,利用改进的RANSAC算法对提取出来的特征点进行提纯匹配以及模型参数估计,使算法抗尺度变化能力和抗噪性能得到很大改善,同时采用位置敏感散列算法,提高了图像拼接的成功率与实时性。实验结果表明,该算法具有很好的鲁棒性和快速拼接能力,能够应用于矿井监控图像的自动拼接。     

基于SURF算法的水下图像实时配准方法

为实现水下图像拼接实时性和鲁棒性的要求,提出一种基于SURF算法的水下图像配准方法.首先针对水下图像进行预处理;然后采用SURF算法获取参考图像和配准图像的特征点,采用kD树方法找出潜在的配准点对,再结合RANSAC和最小二乘法求出图像之间的映射关系,在取出外点的同时迭代计算出最终的精确解,并使用双线性插值方法对待配准图像进行重采样,得到配准后的图像;最后使用加权平均算法进行图像融合,完成水下图像拼接.实验结果显示,该方法明显地改善了水下图像质量;与基于SIFT算法的图像配准方法相比,两者准确度相当,但其特征点提取速度快10倍左右,总的配准速度快5倍左右,极大地提高了实时性,并具有相当的鲁棒性.     

基于改进SIFT特征点匹配的图像拼接算法

基于传统SIFT方法和图像像素加权平滑融合的思想,提出了一种改进SIFT特征点的图像拼接方法;该方法首先利用Canny边缘检测算法获得图像的边缘点坐标,通过和SIFT算法关键点坐标进行对比,去除不稳定响应点;其次通过K-L变换降低算法复杂度,对得到的匹配点对,使用RANSAC算法进行提纯,计算投影变换模型参数;最后使用渐入渐出的加权融合算法平滑图像,消除图像之间的拼接缝隙;该算法的可行性和有效性通过实验结果可以得到证明。     

具有SIFT描述的多尺度角点图像配准

角点含有丰富的图像结构信息,在图像配准中是广泛应用的图像特征。Harris算法是经典的角点提取算法,Harris角点对图像旋转具有不变性,但对尺度变化敏感,在有尺度变化的图像配准中,应用受限。仿照SIFT特征点提取过程,提出了一种多尺度角点提取方法,提取的多尺度角点对图像旋转和尺度变化有很好的适用性。并用SIFT描述子描述,用光学及SAR图像进行了配准实验。结果表明,与SIFT、Harris算法相比,本文方法在保证配准精度的基础上,配准时间减少40%以上,特征点在配准过程中的利用率提高一倍多。     

基于SIFT特征匹配的监控图像自动拼接

针对不同摄像头的监控图像,提出了一种优化的SIFT特征匹配的监控图像自动拼接方法。在图像整合方面,通过高速提取SIFT特征描述符并进行稳定精确匹配,利用改进RANSAC算法去除错配,从而确定待拼接图像之间的变换参数;在图像融合方面,有效消除了颜色和光照差异,最终实现自动的无缝拼接系统。实验结果证明该方法对重叠区域小、形变大、有运动遮挡和噪声的监控图像有较完美的拼接效果。     

基于FAST和DAISY的遥感图像配准算法

图像配准是计算机视觉中诸多问题的基础,基于图像特征的配准方法仍然是该领域的研究热门。为了提高算法的效率,拥有更好的实用性,本文提出了一种基于FAST-DAISY的遥感图像配准方法。首先运用FAST算法提取特征点,提出分配主方向的方法,利用DAISY算法建立描述符,得到特征点集后,使用RANSAC(随机抽样一致性)算法剔除误匹配点对,最终估计仿射变换参数,利用二次线性插值法得到配准后的遥感图像。实验结果表明,本文算法对于平移、旋转、灰度差异、地物差异、位置差异、小尺度差异和噪声干扰的遥感图像有较好的配准效果,匹配时间通常介于SIFT算法和SURF-DAISY算法之间。综上所述,该算法在实用性上有较大优势。     

旋转不变的X线图像相关度拼接

针对现有X线图像拼接方法中分别存在的需要固定标志物、鲁棒性差及全景图像存在伪影等问题,提出一种旋转不变的图像自动拼接方法.基于特征点配准,结合改进的、旋转不变的相关度法进行特征匹配,对图像重合度要求较低.在图像融合中则采用2维动态权值和平衡曝光度等策略.经实验验证,本文配准算法在保证结果准确性的同时提高了鲁棒性;本文融合算法可有效地平衡曝光度差异,并避免拼接伪影,极大地提高了全景图像质量.     

基于改进快速鲁棒特征的图像快速拼接算法

针对快速鲁棒特性（SURF）算法实时性、鲁棒性等无法满足实际应用需求的问题,提出了一种对SURF的改进算法,实现图像快速拼接。改进的算法采用机器学习的方法,建立一个二进制分类器,识别出SURF提取的特征点中的关键特征点,并剔除非关键特征点。此外,采用Relief-F算法将改进的SURF描述子降维简化来完成图像配准。图像融合阶段采用带阈值的加权融合算法,实现了图像无缝拼接。实验结果表明,改进的算法具有较强的实时性和鲁棒性,并且提高了图像配准的效率,加快了图像拼接的速度。     

基于多光谱图像配准融合的机器人巡检平台

针对变电站中开展机器人巡检工作时,普遍存在复杂场景下拍摄所得红外与可见光检测图像存在遮挡、旋转和视角差异等情况,进而导致图像匹配融合效率低的问题,本文提出了一种基于STM32控制的多光谱图像配准融合巡检机器人模型。该模型首先建立模板库,通过模板匹配定位图像中的目标电力设备,在此基础上使用SURF算法进行精细匹配,即利用RANSAC剔除设备特征误配点,并采用单映射FINDHOMOGRAPHY算法进行像素叠加,最终实现变电站设备的红外、可见光图像融合。实验结果表明,本文的改进算法生成特征点数量合适、质量提升明显,相比SIFT、SURF等传统图像融合算法,配准精度提高至少30%,图像处理速度提高至少30%,具备实用意义,可有效应用于设备识别、电力设备故障诊断领域。