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BEMD的电力设备红外与可见光图像的配准研究

电力设备的红外图像和可见光图像从不同角度反映了设备的状态,对它们进行配准可以提高在线监测的准确性.将2维经验模态分解( BEMD)方法引入到电力设备的红外与可见光图像配准中.通过理论分析得出了基于BEMD的图像配准原理,把图像的配准问题转化成了BEMD分解后子图像的配准问题,并确定了原始图像、趋势图像及2维仿射变换在配准中的关系;基于此原理提出了一种红外与可见光图像配准方法.实验结果表明该方法可取得良好的配准效果,同时也验证了该配准原理的正确性和方法的先进性.     

基于BEMD的电力设备红外与可见光图像的配准研究

电力设备的红外图像和可见光图像从不同角度反映了设备的状态,对它们进行配准可以提高在线监测的准确性.将2维经验模态分解( BEMD)方法引入到电力设备的红外与可见光图像配准中.通过理论分析得出了基于BEMD的图像配准原理,把图像的配准问题转化成了BEMD分解后子图像的配准问题,并确定了原始图像、趋势图像及2维仿射变换在配...     

基于SIFT的电力设备红外/可见光图像配准方法

提出了一种红外与可见光图像的配准方法,该方法将SIFT(Scale Invariant Feature Transform)特征应用于两者自动配准的特征匹配,SIFT特征对旋转、尺度缩放、亮度变化保持不变性,对视角变化、仿射变换、噪声也保持一定程度的稳定性。实验表明,该方法具有稳定、可靠、快速等特点。     

基于智能监测终端的可见光与红外图像配准融合方法

针对可见光图像与红外图像分辨率差异大和色彩差异大的问题,提出一种基于亚像素优化和局部强度特征不变描述的可见光和红外图像配准算法,从有限离散剪切波变换、迭代配准以及配准点领域亚像素优化方面对新方法进行分析,并通过实际应用证明新方法可以实现可见光与红外图像准确配准与融合分析,快速准确地定位设备过热点。     

基于深度学习的电力设备红外可见光图像智能配准方法研究

红外图像与可见光图像的融合分析是提升红外图像中电力设备定位精度和缺陷诊断准确度的有效途径。针对两种模态数据融合分析关键步骤中的红外图像与可见光图像配准问题进行研究。鉴于红外图像与可见光图像存在的模态差异,采用基于自监督学习的SuperPoint特征点提取与描述方法,提取具有模态不变性的稀疏特征点;采用基于深度图卷积的SuperGlue方法,结合全局特征点的空间及特征相关性信息,提升特征匹配的准确度;最后,采用渐近采样一致性的PROSAC方法对红外与可见光图像间的变换参数进行估计,实现配准。与传统算法对比表明,本文所提方法具有更高的模态鲁棒性,得到了更准确的配准结果。     

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.     

基于多尺度图像配准方法

针对不同波段的TM图像，文中提出一种以交互反差为准则基于多尺度的图像配准方法。本方法解决这种具有不同灰度属性的图像配准问题，并用Matlab程序仿真，验证本方法的实用性。     

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VV-Net的三维医学图像配准

三维医学图像配准算法被广泛应用于科学研究和随访等医学场景,提高其配准精度具有重要的意义.针对医学图像配准问题,提出一种基于V-Net的V形网络(VV-Net),该配准模型可以通过堆叠V-Net进行端到端的训练.具体的说,移动图像经过两个V-Net依次进行扭曲,使用额外的V-Net为前两个V-Net提供补充信息,共同构成...     

采用对象分割和图像配准方法的变电站红外预警系统

为了早期发现变电站事故隐患,建立了一个红外温度巡检与预警系统,该系统能够自动循环采集变电站电气设备的红外图像,通过提取目标设备的温度信息进行故障判别。为了解决机械传动造成的图像位置偏差导致系统难以对感兴趣设备进行定位监测的问题,提出了一种基于对象分割和图像配准的校正方法,首先对图像进行对象分割和组态定义,并将待测目标提取出来,然后采用基于相位相关和Harris角点匹配的图像配准方法对序列偏差图像进行配准。使用上述方法对某变电站中获取的15组电气设备红外遥视图像进行了实验,平均正确匹配率达到93.3%,并且配准精度较高,达到了亚像素级。实验表明该方法能够对偏差图像进行有效校正,使系统能够及时准确地获得设备部件的温度,保障监测系统的可靠运行。     

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.     

基于多级匹配的三维医学图像配准

三维医学图像配准是医学图像处理领域的热点问题,是临床诊断和治疗的关键步骤。针对传统三维图像配准技术效率和精度较低的不足,提出一种多级匹配的三维配准算法。该算法将互信息作为相似性测度,依次采取基于形状特征变换、刚体变换、仿射变换和层次B样条这4种空间变换方式,实现精度由粗到细的配准,选择粒子群法(PSO)实现全局优化以避免局部极值的产生。配准评估参数表明,该算法精度高,配准效果好。     

基于红外与可见光图像信息融合的绝缘子污秽等级识别

绝缘子污秽等级的准确识别是污闪防治的有效途径。红外和可见光图像分别表征了污秽绝缘子的表面温度和色彩分布,可从不同角度反映绝缘子的污秽状态,该文提出了基于红外和可见光图像信息融合的绝缘子污秽等级识别方法。建立并求解了湿污绝缘子发热数学模型,得到了绝缘子表面温度分布;通过实验获取绝缘子红外及可见光图像,经图像分割后,提取了绝缘子盘面红外与可见光特征并用Fisher判别法进行选择;将选出的特征与环境湿度、照度组合成为特征向量,并使用贝叶斯决策理论对其进行特征级信息融合,识别绝缘子污秽等级;最后对现场样本进行了识别。实验结果显示,图像信息融合提高了绝缘子污秽等级识别准确率,现场测试结果准确,为准确识别现场绝缘子污秽等级提供了新方法。