基于投票策略的图像配准算法

针对二维刚体图像配准,本文提出了一种由粗到细的图像配准方法.该方法首先由多尺度Harris角点检测算法提取出参考图像和目标图像的特征角点,采用基于投票策略的特征点匹配算法进行初步配准,有效地减少假点和不稳定点,然后对变换矩阵参数进行初估计,采用基于窗的精细算法对变换矩阵参数进行精估计,并得到最终的变换矩阵.实验结果表明,该算法具有高精度,对噪声鲁棒和低计算量的特点.     

一种基于轮廓配准的包装缺陷检测方法

提出了一种基于包装图像轮廓配准的包装缺陷检测方法.该方法先对包装图像进行轮廓提取,计算目标轮廓的质心,从而得到配准平移参量.围绕目标质心每隔一定角度抽得质心到轮廓的距离值,得到一个距离值的序列.通过计算标准图像和待配准图像的距离值序列的圆周相关的最大值来确定旋转的角度.然后对已配准的包装图像进行缺陷检测,实验证明,本方法对包装缺陷的检测是快速的,有效的.     

C/C复合材料热解炭消光角测量中图像配准算法

用偏振光显微镜旋转成像测量C/C复合材料热解炭消光角过程中,所采集的序列图像间经常出现目标偏移现象。针对该问题,提出了一种基于结构特征的图像配准算法。该算法采用圆边缘检测算子检测每幅图像中同一纤维圆截面的圆心,以圆心作为图像配准的匹配点,通过坐标变换实现图像配准。在热解炭消光角测量过程中的应用结果表明,该配准算法可以避免因目标偏移而造成的数据采集误差,保证消光角测量的准确实现。     

基于小波分析的可见光图像自动配准方法研究

研究了一种快速,准确,抗噪的可见光图像自动配方法。首先用小波分析技术提取两幅图像的特征点,然后对两幅图像之间的角度差进行补偿,最后用多层特征点匹配技术完成两幅图像的变换参数的估计,对一定研究领域的可见光图像自动配准的仿真实验表明;该方法可以比较快速,准确,自动地得到这些图像之间的配参数。且对噪声具有一定的适应能力。     

基于Zernike矩的快速图像配准算法

图像配准是机器视觉中的重要研究课题.本文针对任意角度图像配准问题,提出了一种基于Zemike矩的互相关算法.首先根据三角函数的对称性和反对称性,仅基于八分之一单位圆信息,快速计算Zemike矩;然后通过求取图像多个矩的互相关性,确定配准点位置;进而通过最小二乘拟合,得到亚像素配准位置;最终利用Zemike相位信息,估算旋转角度.同时,在线阶段采用径向多项式查表法加速配准过程.实验结果表明,该算法在保障配准精度的前提下显著提高了配准速度.     

基于Gabor小波变换的图像轮廓角点检测

传统的基于图像轮廓角点检测方法大都对图像轮廓采用高斯平滑,使得角点定位准确性较低,且对局部细微变化和噪声比较敏感.针对此问题,本文利用Gabor滤波器可以很好的表征边缘和角点梯度幅值变化信息的优良特性,采用Gabor滤波器虚部对图像轮廓进行平滑,提出基于Gabor滤波器的图像轮廓角点检测算法.与将轮廓的几何特性作为角点测度的传统算法不同,本文将Gabor滤波器平滑后轮廓像素的主方向与相邻像素方向角度差作为角点测度,提高了对噪声的鲁棒性和角点定位的准确性.实验结果表明,新算法具有较优的定位性和噪声鲁棒性.     

转炉内壁蚀损趋势分析的红外系列图像配准

根据铜转炉内壁蚀损趋势分析的需要,提出了一种基于等温线轮廓特征的红外系列图像配准算法。使用了质心距离函数和傅里叶描述寻找相似度最高的等温线轮廓,在相似轮廓线对的点集合上建立对应关系,经匹配将图像配准问题转换为标准的参数矩阵最小二乘估计问题,由仿射变换建立图像的配准空间。测试结果表明,算法具有简单、运算速度快的特点,能满足分析精度要求。     

基于线性不变矩和角度向量的立体匹配算法

针对室内场景双目立体匹配有别于一般场景立体匹配的特殊性,提出了一种计算简便、准确度高的立体图像匹配算法.该算法首先利用canny算子检测物体的边缘,根据边缘的线性不变矩寻找出目标物体,然后提取出目标物体轮廓的特征点,利用角度直方图计算出左右图像的旋转角度,最后利用角度向量实现左右图像的对应像素点的匹配.线性不变矩有效地将计算复杂度由二维降低到一维,大大降低了计算量.角度向量的提出降低了特征点匹配的复杂度,而且计算简便,准确率高.实验表明,该算法对图像的缩放、旋转、平移均免疫,具有较高的识别精度和良好的抗干扰性,计算效率高于传统方法,有着较高的应用价值.     

微小型飞行器航空图像拼接算法

针对微小型飞行器所拍摄图像的特点,提出了一种稳健的航空图像拼接算法.此算法首先使用相位相关法估计平移参数并初步确定重叠区域,在重叠区域采用Harris角点检测算法进行特征点提取得到初步的伪匹配集合,并运用稳健的RANSAC算法将伪匹配点集合划分为内点和外点.在内点域内运用透视变换模型精确地估计出图像间的点变换关系.最后采用双线性插值对交接处进行颜色过渡.实验结果表明,该拼接结果比较理想,能有效去除错误配准点     

多特征红外光与可见光图像的分区域配准

针对发生较大角度旋转及平移时图像配准精度不高,图像配准对局部形变和光照较为敏感的问题,本文提出了基于直线和SURF特征的图像分区域配准算法。首先利用Hough变换实现图像的粗配准;然后对图像进行分区,在子区域内利用SURF算子求取变换模型参数,完成图像的配准。实验表明该方法可用于红外与可见光图像的配准,与传统方法相比,本方法能够在图像存在大角度旋转和平移时实现高精度配准,且在图像存在局部形变及光照不均时精度较好。     

结合Zernike矩的多尺度模板形状匹配

针对形状匹配中小波表达对起始点依赖的问题,提出一种结合Zernike矩的多尺度模板进行形状匹配的方法。该算法对输入图像进行预处理后提取目标轮廓,经过归一化处理得到目标形状的平移、尺度不变的链状表达,再通过小波变换进行多尺度分析;引入Zernike矩,利用Zernike矩的特性,实现小波表达的旋转不变性,解决了小波变换对起始点的依赖。匹配过程是以小波表达的各阶Zernike矩为特征向量,在由粗到精的尺度上进行的。实验结果表明,对于同一目标,原图像与旋转不同角度的图像的正确匹配率为91％。该算法适用于轮廓较明显的目标。     

Estimation of contour motion and deformation for nonrigid object tracking

We present an algorithm for nonrigid contour tracking in heavily cluttered background scenes. Based on the properties of nonrigid contour movements, a sequential framework for estimating contour motion and deformation is proposed. We solve the nonrigid contour tracking problem by decomposing it into three subproblems: motion estimation, deformation estimation, and shape regulation. First, we employ a particle filter to estimate the global motion parameters of the affine transform between successive frames. Then we generate a probabilistic deformation map to deform the contour. To improve robustness, multiple cues are used for deformation probability estimation. Finally, we use a shape prior model to constrain the deformed contour. This enables us to retrieve the occluded parts of the contours and accurately track them while allowing shape changes specific to the given object types. Our experiments show that the proposed algorithm significantly improves the tracker performance.     

基于椭圆线轮廓度误差评定的椭圆提取方法

简要介绍了目标测头视觉坐标测量系统,分析了测量系统成像目标的图像特征。在此基础上,提出了一种识别和提取CCD图像中目标椭圆的新方法。该方法对CCD图像中的每一个封闭轮廓进行椭圆拟合,根据评价椭圆形状误差的线轮廓度大小来判定该轮廓是否为目标椭圆轮廓。实际检测结果表明,该算法原理正确,易于编程实现,能有效剔除噪音图像,准确提取目标椭圆,具有广泛的实用性。     

字形轮廓的精确表示及其在文字向量化中的应用

从二进制图像中提取轮廓是许多图像处理应用中的重要内容,例如:扫描文档图像的向量化、对象分割、模式识别、手写文档和AutoCAD绘图中的内容解释、手绘卡通动画等。本文提出的轮廓跟踪算法能够生成具有以下特性的精确轮廓描述:首先,它能够有效地处理单像素宽度以及自相交的字形轮廓;其次,在轮廓跟踪的过程中,该算法可以将内、外轮廓与相应的对象区域相关联(例如字母‘B’由一个外轮廓与两个内轮廓组成),这将有利于对象的后续处理过程;第三,与传统的8-邻域或4-邻域连通轮廓跟踪算法相比,本文的方法能够精确地捕捉到字符的形状和尺度信息,这对于提高对象的保真度是十分重要的;最后,本文的算法简明,易于实现。     

基于兴趣点特征匹配的印刷图像缺陷检测

提出了1种基于兴趣点特征匹配的印刷图像缺陷检测方法.首先利用SIFT特征检测器,获取图像中具有旋转和平移不变性的特征点,然后采用最近邻方法进行特征点匹配,最后使用最小二乘优化算法,计算2幅图像特征点对的变换矩阵来实现缺陷图像的检测.实验结果表明:该方法能够快速准确地提取出2幅图像间的对应特征点,大大降低了误匹配的概率,在图像发生较大平移和旋转的情况下,仍能准确地实现图像的对准及缺陷图像的检测.     

纹理贴图模型的彩色截面轮廓生成算法研究

针对彩色3D打印彩色轮廓生成问题,本文提出一种基于纹理贴图模型的彩色轮廓生成算法。根据平面投影法建立纹理和三维模型的映射关系,接着对该模型进行切片处理取得轮廓顶点的几何信息和纹理信息;并根据轮廓顶点和纹理图片的映射关系,插值出顶点间色彩信息;同时给出一种内外轮廓的快速识别算法,并提出一种基于偏置算法的彩色轮廓偏置方法,形成颜色厚度,消除阶梯效应。     

基于虚拟点的可见光和SAR图像配准研究

本文以机场场景下的可见光和SAR图像为研究对象,提出了一种基于虚拟点特征的可见光和SAR图像配准方法.该方法以虚拟点特征和控制点匹配技术为基础,处理具有全局仿射几何失真的异源图像配准问题.首先根据两类图像的特点,使用Canny算子和一种兴趣算子提取两幅图像中的共有特征一直线特征,然后在直线特征的基础上拟合虚拟点特征,采用基于特征一致的粗配准和基于虚拟点特征的精确配准相结合的方法,对两幅图像实现由粗到精的自动配准,实验结果表明,本文方法可行且能取得较高的配准精度.