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.     

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...     

基于改进SURF算子的彩色图像配准算法

为了解决传统SURF算法存在的问题,提高彩色图像配准的精度和准确率,提出一种双向邻近匹配的彩色图像配准算法。该算法对传统的SURF描述符进行改进,将图像的色彩信息叠加在只包含灰度信息的传统SURF特征描述符上,组成改进的SURF特征描述符,以增强彩色信息对配准的影响,提高配准的准确率;采用FLANN算法搜索匹配点对,并对匹配点对进行双向邻近匹配,以提高搜索效率和匹配精度;利用改进RANSAC算法剔除匹配错误的特征点对,以进一步优化匹配结果。实验结果表明,该算法能够有效地提高彩色图像配准的精度和准确率,具有较好的鲁棒性和图像变换适应性。     

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.     

一种基于SIFT算法的SAR图像配准方法

合成孔径雷达(SAR)图像配准技术是SAR图像处理的重要步骤。为了实现SAR图像配准的准确性,提出一种改进的基于SIFT算法的配准方法。SAR图像畸变复杂,直接进行SIFT算法整体匹配效果不理想,将图像畸变模型分解为整体畸变和局部畸变。采用先用简化的SIFT算法进行整体粗配准,再进行三角网局部匹配,并且在三角网内重复进行三角网匹配。实验结果证明该算法时间复杂度优于传统SIFT的时间复杂度,配准的准确性有所提高。     

基于模板迭代更新的图像配准算法

在计算机视觉中,用变换矩阵对图像对进行配准一直是具有挑战性的,尤其是在变换矩阵难以获取且噪声很大的情况下.针对图像对之间重叠区域很小,以至于变换矩阵的获取精度不甚理想,首先用SIFT算子提取出图像的特征点,然后在对图像进行匹配时,提出一种基于模板迭代更新的图像匹配方法,推导出最小二乘约束下的变换矩阵求解方法.实验对比了一些实际场景图像序列的匹配结果,验证了本算法的可靠性和稳定性.     

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。     

基于图像配准的电力设备缺陷定位算法

针对固定场景下的电力设备缺陷检测问题,提出了一种基于图像配准的固定场景电力设备缺陷定位方法.首先对相同场景下的样本图和测试图,分别进行直方图均衡化,降低光照变换对缺陷定位的影响;然后通过计算两幅图像的ORB(方向旋转不变性)特征点的欧氏距离,选取最小距离作为特征点对,通过交叉检验选出较优的特征点对,再通过随机抽样一致算...     

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KAZE的自适应模糊图像配准算法

为了提高图像配准算法对于模糊图像的配准性能,提出一种融合非线性尺度空间和空间余弦相似度的自适应模糊图像配准算法。该算法将非线性尺度空间理论应用于图像的局部特征提取,采用KAZE算法提取图像的特征点,以构成M-SURF特征描述符;利用空间余弦对图像特征点进行匹配,并且根据不同的图像特性进行自适应阈值匹配,以得到便于寻求最优变换关系的合理数量的匹配点对;最后采用RANSAC算法滤除误匹配点对,以提升算法精度。实验结果表明,该算法可以有效地提高模糊图像配准的匹配准确率和精度,准确率和精度比KAZE算法最大可以提高25%和7.909像素,具有更好的配准性能。     

基于支持向量机的自适应均值滤波超声图像降噪

医学超声图像在成像过程中由于超声散射回波的相互干渉,导致所成图像中出现难以与器官、组织等人体结构区分的斑点噪声,给后期的临床诊断和图像后续处理带来了极大的不便。针对超声图像中的斑点噪声,提出了一种基于支持向量机(SVM)的自适应均值滤波超声图像降噪模型。该方法利用SVM的分类特性,将超声图像中的噪声信号和非噪声信号作出区分,再将SVM的分类结果和均值滤波相结合去对噪声图像进行去噪。这样可以保证医学含噪图像的组织区域和细节特征做到最大保留,噪声区域获得最大的平滑处理。在实验部分,通过对物理体膜和人体超声肝脏图像分别进行实验,结果表明,该方法可以有效抑制并降低超声图像中的斑点噪声,并保留了其边缘特征,使得去噪图像的信噪比显著增加,是一种有效的医学超声图像降噪方法。     

CT和信息缺失CBCT图像变形配准方法研究

研究一种应用于自适应放射治疗中的CT和信息缺失锥形束CT(cone-beam CT,CBCT)图像的图像变形配准方法。通过构建及求解联合迭代重建与配准的能量函数,将CBCT全部投影图像信息以迭代前向投影与反投影的形式融入变形配准模型,同时完成CT与CBCT在投影域和图像域的匹配。分别利用5套临床头颈部肿瘤病人图像模拟CBCT截断和1套胸腹部肿瘤病人图像数据对算法进行了验证,实验结果表明,该方法能有效、精确完成CT和信息缺失CBCT图像之间的变形配准。图像变形配准是自适应放疗中的关键技术,对于减少放疗分次间病人的CBCT受照剂量以及提高放射治疗计划重设计精度具有较好的临床应用价值。     

基于亚像素红外与可见光图像配准方法

为了提高不同分辨率的红外与可见光图像配准的精度,提出了一种基于亚像素纠正的红外与可见光自动配准方法.采用了Shi—— Tomasi角点检测器和Taylor多项式将角点的坐标纠正到亚像素级,在六参数仿射变换模型基础上采用改进的Hausdorff距离进行精确匹配.与传统方法比较,该方法提高精度10％左右.实验表明,该方法配...     

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...