基于SIFT算法的医学CT图像配准

医学CT图像的配准一直以来都是医学图形分析与处理中的研究热点之一,对临床诊断具有非常重要的作用。SIFT算法是一种快速、有效的图像匹配算法,该算法是基于图像的光照、旋转、尺度以及仿射变换不变性,在基于特征点的医学CT图像配准中具有较高的实用价值。针对医学CT图像配准时匹配特征点数目较少,从而导致估算图像变换参数时精度较低的情况,本文采用结合边缘点集匹配的SIFT算法进行医学CT图像配准,取得了良好的效果。     

复眼图像超分辨率重构中配准算法研究进展

高分辨率图像能够提供更多的图像细节和更清晰的图像质量,因此模仿生物复眼高分辨率这一特性、研究复眼超分辨率对于航天侦查和军事目标的识别具有重要意义。近年来亚像素级图像配准作为超分辨率重构中的关键步骤成为了研究热点,新的配准算法层出不穷。图像配准作为复眼图像超分辨率重构技术中至关重要的一步也是超分辨率重构中的一个难点,图像配准的精度以及图像配准算法的运算复杂程度直接影响着超分辨率重构的质量和效率。文中总结了近年来国内外超分辨率重构中配准算法的研究进展,介绍了图像配准技术和复眼超分辨率重构技术的基本原理和应用背景,阐明了课题的研究目的、意义以及发展前景,并且重点研究与分析了目前主流的配准算法以及各自的优缺点,并对今后的研究趋势进行了展望,同时为今后的配准算法研究提供了重要参考。     

基于SIFT算法的遥感图像配准研究

图像的自动配准是一项重要而又具有挑战性的工作,特别是对遥感图像而言.需要一种准确、鲁棒、快速的全自动配准方法.尺度不变特征变换(SIFT)算法及其改进算法在图像配准中得到了广泛地应用.然而,在遥感图像中,由于图像间的灰度映射存在显著的差异,可能很难找到足够多的正确匹配结果.采用So-bel算子进行二次梯度计算,提出了一...     

基于三维集成成像相机阵列获取的元素图像校正

利用相机阵列获取三维信息实现三维集成成像与显示时,为消除相机阵列空间位置偏差对元素图像阵列的影响,提高再现三维图像的质量,以相机阵列记录系统为基础提出了一种元素图像阵列校正方法。通过特征点位置坐标以及相机位置平移误差和旋转误差的计算,分析了相机阵列位置平移误差和旋转误差与元素图像间的关系,以及校正算法的精度。利用光学实验对该算法进行了验证,结果表明,此方法可有效消除相机阵列位置偏差对元素图像阵列的影响,并且校正后再现三维图像质量明显优于误差图像,峰值信噪比提高了33.6%,实现了基于三维集成成像相机阵列获取的元素图像校正,满足了集成成像的显示要求。     

基于改进SIFT算法的图像配准方法

针对SIFT(Scale Invariant Feature Transform)复杂算法, 提出一种改进的SIFT算法。首先, 该方法利用Canny边缘检测算法去除部分影响匹配结果的边缘点。然后, 对于原算法中128维描述子提出64维圆形邻域描述子, 提高了运算速度。最后, 采用最近邻与次近邻之比进行双向匹配增强了匹配结果的精确度。实验结果表明, 该改进算法可以有效提高运算速度, 而且提高了匹配准确率, 增强了算法的鲁棒性。     

基于自适应阈值SIFT算法的TOFD图像配准

文中运用超声TOFD的方法对焊缝进行检测,通过对同一缺陷进行检测,获取多组数据,产生一系列TOFD图像,将其中一幅图像作为参考图像,其他的作为待配准图像,运用SIFT的方法进行配准。对SIFT算法中距离比阈值参数进行分析,采用自适应距离比阈值的方法,寻找到最优的距离比阈值参数,对图像进行特征匹配,提高配准精度。同时,将配准后的图像,通过迭代相加的方式,使检测图像的检测误差和噪声进一步降低。实验表明,该方法能显著地改善TOFD图像的质量,信噪比达到24d B。     

集成成像三维数字重构技术研究

集成成像三维重构技术作为一种真三维重构技术,成为当今三维成像与显示领域的重要研究方向。以光线追迹方法为基础,使用像素映射算法实现了三维场景的数字重构;同时使用对同名像点提取误差具有较强鲁棒性的统计重构算法对三维场景进行高精度数字重构,并开展了标准量块的数字重构实验,实现了量块的高精度数字重构。     

基于FAST及SIFT算法的图像配准技术

基于快速实现两幅图像的精确配准,首先使用FAST算法检测得到图像特征点,通过非极大值抑制去掉多余特征点后,得到合适的特征点;引入SIFT特征描述子对特征点进行描述,去除大部分的离散点;通过计算特征点之间的欧式距离来实现图像特征粗配准;利用渐进一致采样算法进行图像精配准.通过实验证明了图像配准结果正确,准确率高,验证了算...     

一种基于聚类分析的红外图像配准算法

为了提高红外图像匹配的精度和效率,提出了一种将Harris-Laplace关键点提取和旋转不变LBP特征描述算子相结合的局部特征检测新算法,该算法不仅在图像的尺度、光照和角度发生变化时,仍然能够得到很好的检测效果,而且能很好地描述图像的局部纹理特征.特征向量描述完成后,为了进一步提高红外图像特征点匹配的正确率,提出了一种基于K-means聚类分析的图像匹配策略.先利用Cosine余弦相关匹配策略实现特征点的初步粗匹配,接着采用K-means 聚类分析匹配策略剔除图像中大部分的错误匹配.实验表明:提出的算法表现出良好的鲁棒性,关键点提取的重复率(Repeatability)提高了9.2％.与传统的匹配算法相比,采用基于K-means聚类分析的匹配策略匹配精度可以提高5.05％,匹配时间可以缩短0.068 s.该特征描述算法和基于K-means聚类分析的匹配算法满足了红外图像配准的高精度性和高实时性的要求.     

基于积分投影的图像快速配准算法研究

提出了一种基于积分投影技术的抗噪声实时图像配准算法.该算法通过将图像序列中的每一帧图像分别沿水平和垂直方向进行积分投影形成两个积分投影向量,并应用基于梯度的一维平移估计技术处理,从而精确地获取二维空间上的平移量.实验证明,该算法具有较好的抗噪声性能和较小的计算量,尤其适合硬件实时实现.     

Improved Viewing Quality of 3‐D Images in Computational Integral Imaging Reconstruction Based on Round Mapping Model

In this paper, we propose a computational integral imaging reconstruction (CIIR) method using a round mapping model to improve the viewing quality of 3‐D images. The proposed CIIR method can overcome the problem of non‐uniformly reconstructed images caused by the conventional method. To show the usefulness of proposed method, some experiments are carried out and the results are presented.     

Improved Viewing Quality of 3‐D Images in Computational Integral Imaging Reconstruction Based on Lenslet Array Model

In this letter, we propose a novel computational integral imaging reconstruction technique based on a lenslet array model. The proposed technique provides improvement of viewing images by extracting multiple pixels from elemental images according to ray tracing based on the lenslet array model. To show the feasibility of the proposed technique, we analyze it according to ray optics and present the experimental results.     

Computational Technique of Volumetric Object Reconstruction in Integral Imaging by Use of Real and Virtual Image Fields

We propose a computational reconstruction technique in large‐depth integral imaging where the elemental images have information of three‐dimensional objects through real and virtual image fields. In the proposed technique, we reconstruct full volume information from the elemental images through both real and virtual image fields. Here, we use uniform mappings of elemental images with the size of the lenslet regardless of the distance between the lenslet array and reconstruction image plane. To show the feasibility of the proposed reconstruction technique, we perform preliminary experiments and present experimental results.     

一种CSS-SIFT复合图像配准算法

针对SIFT算法的图像配准耗时长的问题,提出一种CSS-SIFT复合图像配准算法.CSS-SIFT算法首先使用CSS算法检测图像特征,然后,使用优化的SIFT算法生成并降维图像特征描述子,最后,使用基于欧式距离和曼哈顿距离的优化双向匹配算法对图像特征进行匹配.仿真实验条件是通过计算机中仿真软件进行仿真实验,统计图像特征...     

一种基于彩色伪随机编码图像的配准方法

在基于彩色伪随机编码的三维重构测量中,由于相机视场有限,无法一次清晰地得到被测物体的表面编码投影图像,必须对所得图像进行配准拼接.一般的配准方法都是基于灰度图像.而伪随机编码投影图像具有特有的颜色特征,基于此种投影编码图片提出了一种新配准方法,对于此类图像能进行很好的配准.     

基于Levenberg-Marquardt算法的图像拼图研究

提出一种基于LM(Levenberg-Marquardt)算法的图像拼图方法。图像拼图是将不同时间段、不同视点获取的2幅或多幅图像拼接在一起。算法首先利用手动选取的对应点,基于线性最小二乘算法,估计出射影变换矩阵,然后利用LM优化算法,基于平方误差累加和目标函数进行最小化,当获得最优射影矩阵,利用最采样技术,将两幅图像拼图。基于真实图像实验,说明算法是简单可行的。     

基于改进SIFT算法的视频序列图像配准

针对尺度不变特征SIFT配准算法中匹配阶段的距离比阈值参数不具有普遍适用性,并且误配点没有得到有效剔除的问题,分别提出了参数自适应和相邻平行性约束的相应改进方法。距离比阈值的参数自适应使得阈值能够对不同的图像进行调整,相邻平行性的约束则进一步减少了误配的特征点对,最终得到更加精确的图像变换关系。将改进后的SIFT算法应用于视频序列图像的配准,实验表明改进算法的性能得到有效提高。     

长波红外双线列探测器推扫图像配准技术研究

宽波段成像仪上搭载了一个双通道长波红外相机,采用推扫方式成像。分析了相机获取的2个通道遥感图像存在的3种失配变换类型,结合 SIFT 特征算子,给出了一组配准参数,配准精度达到亚像素级,满足了利用双通道遥感数据和分裂窗算法反演地温的需求。     

相似距离比算法在图像配准中的应用

对于图像配准中剔除误匹配的问题,在研究随机抽样一致性算法(RANSAC)的基础上,针对RANSAC算法中具有3个不确定参数,较难设置这些参数以同时得到较高的匹配精度和较短的运行时间,并且匹配精度与运行时间具有一定随机性等问题,提出了采用相似距离比剔除误匹配的算法。实验结果表明:在对有旋转、平移、缩放的图像进行配准时,该算法能够充分利用正确匹配点,缩短了运行时间,具有良好的配准精度和鲁棒性。