一种新型遥感图像配准方法

提出了一种新型全自动稳健的遥感图像配准算法。首先,在图像二维平面空间和尺度空间中同时检测局部极值作为特征点,并在特征点邻域提取局部不变特征描述子一尺度不变特征变换（SIFT）。然后,利用距离测度进行SIFT特征匹配得到初步的匹配集合。最后,运用稳健的随机采样一致性（RANSAC）算法将匹配点集划分为内点和外点,在内点域上精确地估计出图像变换模型。实验利用仿真数据测试了SIFT特征的可重复性和可匹配性,利用卫星图像验证了该自动配准算法的有效性和稳健性。     

基于局部特征的遥感图像快速自动配准

针对图像处理领域中遥感图像的配准问题,提出一种基于图像局部特征的快速、自动配准方法。该方法选取具有良好尺度、旋转不变性以及精确特征点定位能力的SIFT局部特征,使用其特征向量间的欧氏距离作为相似性度量进行特征点匹配,并依据仿射变换误差准则去除奇异匹配特征点对,采用仿射变换的几何模型,实现了遥感图像的快速自动配准。实验结果表明,方法是高效、精确以及稳定的。     

基于改进尺度不变特征的图像局域几何配准研究

针对图像配准容易产生误配准、漏配准的问题,提出了基于改进尺度不变特征的图像局域几何配准。该方法改进了尺度不变特征,通过构建边缘尺度空间设计了尺度不变边缘特征变换,融合了尺度不变特征点和尺度不变边缘。以尺度不变特征为基础,搜寻图像间的局域图像变换,实现图像局域几何配准。实验表明,SIFT特征点和边缘信息互补能够提供更多的配准信息并减少错误配准;该方法对尺度、噪声、形变、光照等不敏感,能够配准移动目标,真实地反映图像的配准状况。     

基于特征的眼底图像配准方法

研究眼底图像的精确配准问题,眼底图像配准,需经仿射变换等.由于分辨率不高,达不到要求.针对传统基于跟底图像的血管分支和交叉点等配准方法的局限性,提出一种基于不变特征的眼底图像配准方法.在尺度不变特征变换( Scale Invariant Feature Transform,SIFT)的基础上,建立特征点对之间的初始匹配,并利用特征点的方向特征和空间几何特性去除误匹配.根据匹配特征进行层次估计,求解图像对间的变换关系矩阵,利用Akaike Information Criteria(AIC)模型选择技术判断变换关系矩阵的类型,再通过得到的变换关系对配准图像进行修正.实验结果表明,改进方法具有良好的配准效果,配准精度可以达到亚像素级要求.     

基于特征的高精度自动图像配准方法

提出了一种特征匹配策略,它通过建立一个以匹配矩阵为自变量的函数,将空间关系一致性和特征相似性两方面的准则有机地结合起来,使得该函数在图像的最佳配准位置达到全局最大值.这样,特征匹配问题转化为一个函数最优化问题.采用分支定界法解决了这个整数规划问题.用大量的实际图像测试了该方法,并与多种已有方法进行了比较.实验结果表明,该算法是自动的、通用稳健的,而且配准精度是最高的.     

改进仿射尺度不变特征变换算法的图像配准

为了更好地处理匹配效率、重复纹理匹配和仿射不变性匹配等问题,对完全仿射不变特征变换（ASIFT）算法进行两方面改进。匹配框架中特征提取的改进提高了ASIFT算法的匹配效率;利用优化随机采样算法（ORSA）结合以单应矩阵为几何线性约束模型的随机抽样一致性（RANSAC）改进匹配算法,提高了匹配精度和重复纹理结构的适应能力。实验结果表明,提出的改进算法能较好地匹配高度相似纹理,计算量小,计算速度快且精度高。     

使用仿射不变特征的遥感图像自动配准

提出一种仿射不变特征的构造方法对航空图像序列进行全自动配准。仿射不变特征基于图像尺度空间和二阶矩矩阵构建,配准使用金字塔方法和距离度量的加速算法进行,借助配准概率模型检验,保证配准可靠性。实验结果证明,使用仿射不变特征能在无定位信息的情况下有效完成航空图像序列的自动配准。     

基于图像深度信息的尺度不变特征变换算法误匹配点对剔除

特征点匹配是基于特征点的图像配准技术中的一个重要环节。针对现有基于尺度不变特征变换(SIFT）图像配准技术特征点匹配不理想,也无法较客观、快速地筛选正确匹配点对的问题,提出结合图像深度信息进行特征点误匹配筛选剔除的方法。该算法首先根据模糊聚焦线索和机器学习算法估计出待配准图像的深度信息图,再提取SIFT特征点,并在特征点匹配环节利用随机抽样一致性(RANSAC)算法迭代循环,结合深度局部连续性的原理来进一步提高匹配精度。实验结果表明,该算法具有很好的误匹配点对剔除功能。     

基于局部SIFT特征点的双阈值配准算法

针对SIFT匹配算法和SIFT与RANSAC结合的匹配算法都存在不同程度误匹配的问题,提出一种基于局部SIFT特征点的双阈值匹配算法。设计变步长迭代准则获取SIFT双阈值,其中大阈值匹配获得一组稀疏的精确匹配,小阈值匹配获得一组可能存在误匹配的密集匹配。以精确匹配建立目标的形变约束模型,以此为基础从密集匹配中删除误匹配。通过这些正确的匹配点估计两幅图像之间的变换矩阵。为了降低算法所需时间,提高效率,通过分析图像的纹理变化,采用提取其变化最为剧烈的区域来代表整幅图像进行匹配运算。实验结果表明,该算法在图像存在平移、旋转等仿射变化情况下具有配准精度高,稳定和快速等特点。     

基于SURF特征提取的遥感图像自动配准

基于SURF（Speeded UpRobust Features）特征点提取是目前比较流行的图像配准方法．本文在SURF基础上,提出一种基于分块策略的改进方法：首先采用分水岭分割法确定图像的分块数量,然后对图像进行分块,每个子块提取一定数量的特征点,以便实现特征点的均匀提取;再通过稀疏特征树法找出匹配的特征点对;最后用RANSAC算法剔除错误匹配特征点对,同时计算参考图像与待配准图像的变换关系．实验表明,该方法能够高效、快速地解决遥感图像的自动配准问题．     

Automatic Panoramic Image Stitching using Invariant Features

This paper concerns the problem of fully automated panoramic image stitching. Though the 1D problem (single axis of rotation) is well studied, 2D or multi-row stitching is more difficult. Previous approaches have used human input or restrictions on the image sequence in order to establish matching images. In this work, we formulate stitching as a multi-image matching problem, and use invariant local features to find matches between all of the images. Because of this our method is insensitive to the ordering, orientation, scale and illumination of the input images. It is also insensitive to noise images that are not part of a panorama, and can recognise multiple panoramas in an unordered image dataset. In addition to providing more detail, this paper extends our previous work in the area (Brown and Lowe, 2003) by introducing gain compensation and automatic straightening steps.     

仿射不变特征提取算法在遥感影像配准中的应用

提出了一种面向影像配准应用的仿射不变特征算法。首先选取图像中拉普拉斯算子和尺度空间微分算子同时取得最大值的点为特征点,使用仿射参数模板对特征点邻域进行重采样以补偿投影变换造成的形变。随后对采样区域求取尺度不变特征变换(SIFT)构造特征矢量。在此基础上,构造相似性判据匹配特征点,通过RANSAC(random sample consensus)算法迭代消除错配生成修正的特征点集,并精确估计变换参数。利用仿真数据,测试了所提算法在仿射变换、局部遮挡、灰度对比度变化、高斯噪声等影响因素下的性能,并用异时相卫星遥感影像验证该算法的实用价值。     

基于SIFT特征遥感影像自动配准与拼接

将SIFT特征用于遥感及航拍影像的配准和拼接,并针对RANSAC算法在SIFT特征匹配中效率低、同时还需要估计内点噪声均方差作为误差数据的门限等不足,采用一种基于投影的M估计算法,利用最优化准则和输入数据的内在联系绕开鲁棒估计对噪声均方差的依赖性。实验结果表明,对航空和航天遥感影像SIFT特征在一定程度的视点变化、光照变化、分辨率不同等情形下,该方法具有稳定、快速、可靠等特点。M估计则有效地解决了对于不同输入数据的门限选择,真正实现了无人工干预的自动配准。     

一种遥感影像的自动配准方法

图像配准技术是图像融合、图像镶嵌以及影像三维重建的基础．提出了一种基于SUSAN(Smallest Univalue Segment Assimilating Nucleus)算子的图像配准方法．利用SUSAN算子提取两幅图像的角点，通过粗匹配和细匹配两个步骤得到匹配角点对．根据这些角点对对图像配准．试验表明该方法能有效的实现影像自动配准．     

一种鲁棒的图像局部仿射不变特征提取方法

提出一种鲁棒的图像局部仿射不变特征提取方法.该方法首先对图像进行M进制小波变换,根据M进制小波变换系数的能量性质来检测图像特征点.然后以检测到的稳定特征点为中心,根据特征点周围的局部图像信息,以矩的形式构造仿射不变特征描述子.实验结果证明该方法对图像的旋转变化、尺度变化、视点变化、平移等所有仿射变换均具有较好的不变性.     

遥感多图象的自动配准方法

自动配准是处理遥感多图象数据的重要技术。为了克服现有算法在实际应用中的不足，提出了一种新的实用配准方法。这种方法简单有效，提出的控制点数据足够且分布均匀，并通过引入量小二乘匹配使配准达到子象素精度。     

一种遥感图象自动配准方法

遥感图象的配准是多项重要的图象处理工作(如图象融合、图象比较、图象计算等)的前提。该文提出了一种简单可靠的遥感图象自动配准方法,该方法利用待配准图象之间的灰度相关性,首先采用改进的有利算子(兴趣算子)自动地在基准图象上搜寻特征点,然后进行特征点匹配,在待配准图象上搜寻特征点的同名点,并按相关性的大小从中筛选出有效的控制点,构成不规则三角网(TIN),最后对三角网中的每一个三角形进行多项式拟合和插值变换。与传统的人工输入控制点方法相比,该文提出的方法具有更高的精确度,而且节省了人力和时间,实验证明具有一定的实用性。