基于改进SURF算法的遥感图像配准

SURF算法用于遥感图像配准具有更好的鲁棒性和更高的效率。但由于遥感图像通常包含较多的重复特征,进行配准时容易产生误配,导致拼接图像出现重影和不精确。针对该问题,运用GTM方法对SURF算法进行改进后用于遥感图像配准。结合特征点的位置信息,分别构建特征点的图形,通过迭代使待配准图像的特征点图形一致,去除误配点。实验结果表明,使用改进后的算法进行遥感图像配准能有效去除误配点,实现准确匹配,从而实现正确拼接。     

基于尺度限制SURF的图像配准

图像配准是数字图像处理中一个重要研究领域,是图像拼接、图像超分辨率重建的基础,基于尺度不变特征的图像配准已成为最近几年的热门研究领域,SURF算法是其中之一.对于具有尺度差异（SD）同时满足仿射变换的图像,传统SURF算法存在较大误匹配,从而影响最后的配准精度.针对误匹配问题,采用基于尺度限制（SR）的SURF算法并利用样本统计的方法来剔除误匹配,实验结果表明基于尺度限制的SURF算法能够有效的剔除误匹配,从而提高图像配准的精度.     

一种彩色图像配准算法C-GLOH

图像配准是图像三维重构、计算机视觉、模式识别、遥感图像处理等众多领域的关键技术之一。目前将颜色信息运用到图像配准中较为实用的算法是CSIFT,但该算法从速度、效率和鲁棒性上都劣于传统SIFT算法。为此,提出一种C-GLOH彩色图像配准算法:提取彩色图像各个位置处的颜色不变量,以颜色不变量作为输入图像进行SIFT,其中在构造描述子时,采用改进的GLOH方法,提高了描述子的性能。最后用最近邻法进行匹配。实验结果表明,提出的C-GLOH算法较CSIFT算法有更高的匹配精度、效率和更快的运算速度。     

基于灰度冗余和SURF算法的电气设备红外和可见光图像配准

为了对电力设备故障进行更为有效和直观的诊断,提出了一种基于灰度冗余和SURF算法的红外和可见光图像的配准方法.该算法对红外图像和可见光图像进行基于灰度冗余的处理,利用SURF方法分别找到两幅图像的特征点并求出其描述子,通过RANSAC(随机采样一致性)对这些特征点进行精确配对,通过最小二乘法求得仿射变换参数并实现两幅图...     

基于灰度冗余和SURF算法的电气设备红外和可见光图像配准

为了对电力设备故障进行更为有效和直观的诊断,提出了一种基于灰度冗余和SURF算法的红外和可见光图像的配准方法.该算法对红外图像和可见光图像进行基于灰度冗余的处理,利用SURF方法分别找到两幅图像的特征点并求出其描述子,通过RANSAC(随机采样一致性)对这些特征点进行精确配对,通过最小二乘法求得仿射变换参数并实现两幅图像的配准.实验表明,该方法与其他配准方法相比,具有速度快,鲁棒性高等优点,具有较高的实用价值.     

一种优化的图像配准算法

为了降低传统尺度不变特征变换(SIFT)算法的特征点检测与匹配的时间复杂度,提出一种优化的图像配准算法,即采用Trajkovic算法检测特征点,并采用SIFT算法的分配描述符方法分配特征点描述符参数,再用稀疏降维原理对特征点描述符参数进行降维处理,最后,采用基于双向匹配的相似性度量算法进行特征点匹配。模拟实验选择检测图像的特征点数、匹配对数、正确匹配对数、匹配正确率、配准时间与配准时间下降率6个指标作为评估标准,结果表明,优化算法在特征点配准正确率方面与传统SIFT算法相当,但在特征点配准速度方面有明显提升。     

基于改进粒子群算法的空间配准

在利用多传感器观测值进行空间配准时.系统误差模型难以构建、目标运动模型确定困难.针对此问题,从误差配准的基本原则出发,构造了目标函数,进而将配准问题转化为与系统误差模型无关的非线性优化问题,提出了基于异步学习因子的粒子群算法,对该优化问题进行求解.该粒子群算法简单,易于实现,收敛速度较快.最后通过仿真验证了该算法的有效性和可行性.     

基于改进Harris-SIFT算子的快速图像配准算法

提出了一种基于改进Harris-SIFT算法的快速图像配准方法。首先,对传统Harris算法进行改进:一是构建高斯尺度空间,提取具有尺度不变性的角点特征;二是借鉴Forsnter算子思想对提取的角点进行精定位,以提高配准精度。然后,利用SIFT算子的特征描述方法对提取的特征点进行描述,通过随机kd树算法对两幅影像的特征点进行匹配。最后采用RANSAC算法对匹配点对进行提纯,并通过最小二乘法估计两幅影像间的空间几何变换参数,完成图像配准。实验结果表明:本文方法在基本保持配准精度的同时,能够大大减少标准SIFT所需的配准时间。     

基于改进SURF算法的单目视觉里程计

针对传统单目视觉里程计在特征提取过程中误匹配点过多,匹配精度低、运算量大、提出了一种基于改进SURF算法的单目视觉里程计模型,首先使用SURF算法对单目摄像头采集的图像的相邻两帧进行特征点的检测与匹配,然后用RANSAC算法对误匹配点进行剔除,提高匹配的精度,减少运算量,最终求出相邻两帧图像特征点匹配的旋转矩阵R和平移向量T,完成运动估计.实验结果表明,该模型在预估曲线运动和直线运动时的运算速度分别提高了11.2％和10.38％.     

基于SURF算法的HIFU治疗前后超声图像配准研究

高强度聚焦超声(HIFU)治疗过程中,医生通常将治疗前后的超声监控图像直接相减,得到治疗区域的图像来判断治疗效果。由于治疗后病人的体位可能会变化,导致治疗前后采集的图像发生偏移,通常需要先将HIFU治疗前后的超声监控图像进行配准。提出了一种基于加速鲁棒性算法(SURF)和超声监控图像散斑特征的快速图像配准方法。首先利用经典的SURF特征检测器分别提取治疗前和治疗后超声图像中的特征点,采用欧式距离匹配提取的特征向量,通过超声图像的固有属性散斑特征的分布规律优化配准参数并用RANSAC算法去除错误匹配点对,最后利用最小二乘法求出图像之间的映射关系完成配准。实验结果表明,该算法能自动搜索治疗前后超声监控图像中的对应特征点,比传统的人工筛选特征点效率更高,且利用散斑特征的分布规律优化后的SURF算法相比标准的SURF算法配准精度更高。     

基于SURF算法的射线底片拼接技术研究

在工业射线技术中,由于其本身技术特点的原因以及射线底片长度有限,一次检测焊缝的长度使得检测往往需要多张底片彼此搭接在一起才能完整显示原有的信息.这样不仅影响了检测后的直观性,还存在着伪造焊缝射线底片的可能.目前,现有的防伪手段之一是由监督检测人员对射线底片进行人工识别,但是由于同一铸件的底片数量较多以及特征不明显等原因...     

基于小波变换的新型SURF图像拼接方法

针对传统图像拼接算法特征点计算量大、耗时较长等问题,提出了一种基于小波变换的新型加速鲁棒特征算法(SURF)图像拼接方法。首先通过Haar小波函数对图像进行二阶分解以获取图像低频成分,并利用小波梯度矢量对低频图像重合区域进行特征点提取,从而实现低频图像下快速获得特征点的变换参数以指导高频图像下的特征点提取;在此基础上,提出一种SURF图像匹配改进算法,利用特征点约束的单向匹配和方向一致等性质,有效剔除误匹配点对,以提高特征点匹配精度和实时性。最后,通过两组实验验证了所提出方法的有效性和可行性。     

基于SIFT算法的疵病图像配准

光学技术的发展对光学元件提出了更高的要求,检测的精度和准确性是其重要的部分,而疵病图像的配准是一个很重要的环节,因此对疵病图像的配准进行研究很有必要。针对疵病图像配准算法进行了阐述,并对基于特征点匹配的SIFT算法的原理及过程进行了介绍,用MATLAB软件进行编程,搭建实验平台获取疵病图像,并采用尺度不变特征变换（SIFT）算法对所获取的疵病图像进行配准、拼接,得到了完整的疵病图像。实验结果表明,该算法能有效地对疵病图像进行配准,为后续的疵病信息提取打下良好的基础。     

一种基于图像特征点的图像匹配算法

图像匹配技术被广泛用于人脸识别、全景图像生成等领域.该文利用变比不变特征点 (Scale Invariance Feature Transform-SIFT)提取方法提取特征点,并对SIFT方法提取出的特征点用最近邻算法 (Nearest Neighbor-NN)进行匹配,在搜索最近邻特征点和次近邻特征点时使用了在K-D树搜索算法基础上进行改进的搜索算法BBF(Best Bin First)算法.实验证明该匹配算法具有匹配精度高,鲁棒性好的特点.     

一种基于曲线拟合的柱面图像匹配算法

传统的RANSAC误匹配剔除算法对柱面图像误匹配剔除效果较差,为了解决这一问题,提出一种基于曲线拟合的误匹配剔除算法.首先对两幅图像进行SURF特征提取并采用最近邻匹配法进行粗匹配,然后将匹配点对集合按照所在列数的大小进行排序,最后将每个匹配点对两个特征点所确定的直线的斜率集合、欧式距离集合分别进行曲线拟合从而剔除误匹配.实验证明,提出的基于曲线拟合的图像匹配算法明显增加了剔除误匹配后靠近柱面图像边缘部分的匹配点数量,提高了柱面图像匹配的精度.