基于特征点对齐度的图像配准方法

该文提出了一个新的匹配准则特征点对齐度准则,并在此基础上提出了一种基于特征点对齐度准则的图像配准方法。首先,利用小波多尺度积提取出图像的特征点及其角度信息,再利用该文提出的特征点对齐度准则计算所有特征点对之间的对齐度,从而得到匹配点对。实验结果证明了该方法的精确性和有效性。     

基于最大化对齐度的多模态图像自动配准

该文讨论图像配准的广义定义并提出一种新的图像配准准则对齐度。对齐度能够正确地反映两幅不同灰度属性的图像是否配准,并且将图像配准归结为对齐度的最大化。新准则可以用来配准多模态图像包括灰度属性差异很大的图像。该文应用多分辨率方法和Powell方向族搜索法来最大化对齐度。因此,用该方法可以自动地处理图像配准问题,不需要定义地标点或特征点。多模态医学图像和遥感图像的自动配准的例子说明了该文方法的有效性。     

基于小波变换的红外图像配准方法

图像配准是图像融合、目标探测识别和计算机视觉等技术中的重要步骤和环节,用于 消除来自不同传感器的图像中目标的位置差异。本文在研究基于特征相关算法的基础上,提出了一种基于小波变换的可见光与红外图像的快速算法,仿真结果表明此算法准确有效。     

基于对齐度的电力设备红外与可见光的图像配准

提出了一种全新的电力设备红外与可见光图像的配准算法,该方法基于图像的小波变换与对齐度最大化完成图像的配准过程。首先进行图像预处理,分别对红外图像取其负像以及对可见光图像取其灰度图像,从而提升两者的相似性特征;然后利用小波变换提取出图像的边缘及特征点,最后利用对齐度准则计算所有特征点对之间的对齐度,得到匹配点对。实验结果证明了此方法的有效性、精确性和适用性。     

基于PDE的自适应各向异性图像配准方法研究

针对传统光流场配准模型会造成图像模糊和细节丢失的问题,提出了一种基于偏微分方程的自适应各向异性配准模型。新模型将具有自适应性的扩散滤波方法引入图像配准,定义具有图像结构保持能力的各向异性扩散函数作为模型的正则项;数据项采用作用于亮度常量假设的非二次惩罚函数以增加模型的稳健性。实验结果表明,新模型能够有效保持图像特征,实现对大脑等复杂图像的有效配准。     

基于广义特征点匹配的全自动图像配准

该文针对图像配准中用到的特征点提出了狭义特征点和广义特征点两个范畴。广义特征点是针对区域特征定义的, 可以有各种不同的定义方法。该文建议了一种广义特征点的定义和自动提取算法。该算法以多尺度小波变换来定位图像中的强棱边点,以局部区域的复杂性和非周期性约束最终检测广义特征点。该文采用两个步骤建立广义特征点之间的对应关系。正确匹配的特征点对作为控制点,以最小化控制点处的均方根误差方法求得用于配准图像的仿射变换参数。用一个迭代机制进一步修正控制点的位置,从而达到最佳的配准精度。多种实验结果展示了该文方法的配准效果。     

基于SIFT的图像配准方法

针对大尺度图像配准和不同传感器图像配准问题,介绍了一种基于SIFT的图像配准方法。首先提取图像中适应尺度变化的不变特征点,在提取过程中加入多尺度Harris检测算子,提高了匹配点对的重复率,通过聚类和归一化互信息准则对候选匹配点对的角度、尺度和位置特征进行迭代筛选,删除错误的匹配点对,最后得到正确的匹配点对,对图像进行配准。实验结果表明：该方法能处理相似变换的图像配准。     

基于区域特征的图像配准方法研究

研究一种快速、准确,适用于大角度旋转的图像自动配准方法.首先利用图像边缘点和角点的重复性提取两图像的特征点,有利于提高匹配速度;再利用双向结构相似度最大和三角形相似相结合的方法获得匹配点对,有利于减少误匹配点对;最后利用结构相似度较大的匹配点对求得配准参数,并对图像进行配准.实验结果证明了该算法的正确性和有效性,并且其能够适用于较大缩放倍数和旋转角度图像的配准.     

基于边缘和互信息的红外与可见光图像配准

采用一种结合边缘特征和互信息的图像配准方法,对红外与可见光图像进行配准。首先,用小波变换提取图像边缘,然后计算两幅边缘图像在不同条件（平移、旋转）下的归一化互信息,取归一化互信息最大时对应的配准参数为所需配准参数,再确定刚性仿射变换模型的参数,最后经过缩放、平移和旋转得到最终配准图像。     

图像配准中的边缘提取方法的研究

图像的边缘是图像最基本也是最重要的特征之一.边缘特征提取一直是计算机视觉和图像处理领域的经典研究课题,在图像配准中有着广泛的应用,对于图像匹配精度至关重要.该文对现有经典以及新型的边缘检测方法进行了介绍,并重点比较了近年来出现的几种新方法,从而总结出相对有效的图像边缘提取方法,为进一步进行图像配准提供了依据.     

结合小波模极大值和改进Hausdorff距离的电路板红外图像配准

电路板红外图像具有背景区域灰度单调、元器件发热区域轮廓模糊、噪声高、对比度低等特点,对配准精度和稳定性有很大影响。针对这些特征,提出了结合小波模极大值和改进 Hausdorff 距离的红外图像配准方法。首先用小波模极大值的算法提取边缘曲线;然后对传统Hausdorff距离进行改进,边缘曲线分段,并建立匹配基本单元;其次对基本单元粗匹配,压缩搜索空间,再进行精匹配,找出最优变换。最后采用 Matlab 进行仿真,实现图像精确配准。对比实验结果表明：该方法明显提高了配准精度,显著改善了配准稳定性。     

基于小波和改进型Hausdorff距离的遥感图像配准方法

近年来,不断发展的遥感技术使传统的遥感图像配准方法显得难以胜任.本文介绍了一种准确、高效的遥感图像配准方法.该方法运用图像信息分层技术、小波多尺度图像分解和Harris角点检测算子进行特征点提取,构建一个特征点金字塔,利用改进型Hausdorff距离作为配准的相似性测度,从而实现遥感图像的配准.     

红外与可见光图像配准算法

提出把二阶互信息与对齐度相结合作为相似度函数,通过Hough变换提取两幅图像中一致性较高的直线,计算它们的对齐度,最后针对不同的图像特点,调整对齐度在新相似度函数中所占比例进行配准.实验结果表明.新算法与其他几种测度函数相比有更高的精确性和鲁棒性.     

基于不可分加性小波与形态学梯度的图像边缘提取方法

针对传统的图像边缘提取方法只强调图像中的水平和垂直边缘的不足,提出了一种基于不可分加性小波和形态学梯度相结合的图像边缘提取方法。根据二维不可分小波理论构造了低通滤波器,利用它对原图像进行加性小波多尺度分解;对低频子图像求形态学梯度,对增强后的高频子图像取模极大值;将所得梯度图与边缘图作加性小波逆变换,得重构后的边缘梯度图;并利用二值形态学方法对其进行处理,得最终结果边缘图。实验结果表明,本文算法可获得较好的边缘图像,与经典的边缘提取方法相比,该方法具有完整性、多方向性、平移不变性和快速性的特点。     

基于小波变换的图像边缘检测

图像边缘检测是图像分割、图像识别的基础 ,传统的边缘检测方法对噪声非常敏感。讨论一种基于小波变换的图像边缘检测方法 ,仿真结果表明 ,该方法明显优于传统的边缘检测算法 ,对噪声的抑制能力强