基于局部特征点配准的图像拼接算法

为解决尺度、视角、光照变化较大及存在噪声和模糊变化情况下的图像拼接问题, 提出了一种具有较强鲁棒性的图像拼接方法。首先, 根据Harris算法和SIFT算法各自的特点, 提出了一种自适应的Harris-SIFT特征点提取方法, 利用最邻近法完成图像间的特征点粗匹配; 然后, 应用随机抽样一致性(Random Sample Consensus, RANSAC)算法对粗匹配的特征点进行筛选, 同时估计出透视变换模型的变换矩阵, 并对相邻的两帧图像进行配准; 最后, 利用加权平均融合算法消除图像拼接处的缝合线, 实现图像的高质量拼接。实验结果表明, 该算法在提升SIFT算法鲁棒性的同时, 还增强了图像拼接的效果, 消除了图像亮度和色度差异的影响。     

基于焊缝图像拼接算法的研究

为实现焊缝图像的快速拼接,提出一种新的图像拼接模型。首先将图像预处理,以提取焊缝图像边缘,然后提出一种新的图像配准算法,采用取平均值的图像融合算法实现图像的拼接操作。实验结果表明,该方法能够提高焊缝图像的配准速度,拼接效果较好。     

利用特征点配准和变换参数自动辨识的图像拼接算法

提出了一种不同尺度的图像配准与自适应拼接算法.通过特征点匹配与图像间变换几何参数的自动辨识,实现了不同尺度和旋转图像间的匹配和拼舍.利用尺度不变特征点提取算法(SIFT)提取出待拼接图像的特征点,根据互信息量最大原则实现特征点的匹配,然后通过得到的匹配对的几何信息自动辨识出两幅图像之间的变换参数关系,得到反映图像平移、...     

基于改进加权融合算法的运动场景图像拼接

在图像匹配、融合过程中,由于图像中运动物体的存在,使得融合后的图像可能出现鬼影。鬼影消除一直是图像拼接技术的重点和难点。针对这一问题,现提出一种基于SIFT和改进加权融合的运动场景图像拼接方法。首先,采用对尺度具有鲁棒性的SIFT算法进行特征点的提取与匹配,使用RANSAC算法求出图像间的变换矩阵H,最后利用文中提出的改进加权融合算法完成图像的无缝拼接。整个过程完全自动地实现运动场景的图像拼接,消除了运动鬼影。实验结果验证了该方法的有效性。     

透视变换模型的Harris图像配准

针对图像末制导系统的图像配准问题,提出了一种透视变换模型下基于增强旋转不变性Harris算法的快速图像配准方法.首先,将Harris算法进行了旋转不变性的增强,利用增强后的Harris算法提取摄像系统中每帧图像的角点,采用基于归一化互相关(Normalized Cross Correlation,NCC)匹配算法进行角点的粗匹配;然后,利用随机抽样一致(Random Samples Consensus,RANSAC)算法对粗匹配的角点进行迭代筛选,剔除错误的匹配点,并将保留下来的精确匹配角点带入透视变换模型,计算出稳定的可反映图像平移、旋转和尺度变换信息的透视变换矩阵;最后,利用得到的变换矩阵对图像进行配准.实验表明,该方法对平移、旋转、尺度变化、视角变化以及光照变化和模糊变化均具有良好的不变性,可以快速高效地实现高精度的图像配准.     

基于特征的自动图像配准算法

提出了一种基于特征的自动图像配准算法，它利用角点检测和相关运算在给定源图像和目标图像上自动寻找侯选匹配点，利用松驰过程确定对应特征点。算法在大多数情况下能自动完成。从实验结果看，该算法获得了理想的拼合效果。     

光学拼接系统中基于模板的图像配准

为了扩大成像系统的视场,设计了一套视场拼接系统。系统中,整个像面被分割成4部分,并分别由4个图像传感器接收,将4幅图像拼接可以获得完整的图像。将基于特征点的图像配准算法应用到光学拼接系统中,实现4幅图像的配准。由于4幅图像边缘有较严重的渐晕现象,为了提高图像配准的稳定性,提出了基于模板匹配的配准算法。将模板法和直接配准法的结果进行了对比,实验表明,模板法能够给出稳定的配准结果,从而能够保证配准的精度。     

基于改进SRS-RANSAC图像配准算法

针对目前图像配准算法存在的配准时间较长、配准正确率低等问题,本文提出一种基于改进分层随机选择一致性(Stratified Random Selection Random Sample Consensus,SRS-RANSA)的图像配准算法.首先,通过ORB(Oriented FAST and Rotated BRIEF)算法对参考图像进行特征点提取;其次,采用最小距离法初步过滤匹配中存在的误匹配数量;最后,随机抽样一致性(RANSAC)框架中通过分层随机选择(SRS)提取分布相对分散且均匀的特征点,进一步过滤掉初始匹配中存在的不匹配特征点,实现提高配准正确率的同时缩短运行时间.通过本文算法与其他算法在Oxford标准图集和现实中拍摄的图像进行实验对比,结果表明,本文算法在匹配正确率与运行效率上有所提高.     

基于局部熵的全自动图像拼接算法

针对传统图像拼接算法存在的缺点,提出一种基于局部熵的全自动图像拼接算法.首先使用Harris角点检测器提取二幅图像的特征点.利用熵精确定位的优点,采用局部最小熵差和匹配点约束关系相结合的双向特征匹配算法匹配特征点.为剔除误匹配点的干扰,利用快速RANSAC算法(PERANSAC)对匹配点求精,估算单应矩阵.最后用三角函数加权平均法进行图像融合,平滑处理,消除接缝,实验验证了本算法性能.     

多光学传感器的图像拼接系统的设计

当要求的场景尺寸超出一个光学传感器的范围时,同时取得一个完整的场景就成为难点。针对这一问题,提出一套小型的视场拼接系统。采用多个光学传感器同时对场景进行采集,得到几幅互相有一定重叠的图像。然后进行图像配准和图像融合,实现无缝大视场的拼接。     

基于BRISK特征匹配航拍图像自动配准方法

针对航拍图像存在平移、旋转、尺度和亮度变化的问题,提出了一种新的基于二进制鲁棒不变尺度特征(BRISK)的快速图像自动配准算法.首先提取BRISK特征点,其次采用引导互匹配策略得到初始匹配点对,然后采用预检测的随机抽样一致(RANSAC)算法剔除误匹配点对,最后用最小二乘法求出帧间的变换模型参数,采用双线性插值得到配准后的图像.实验结果表明,该算法不但满足配准精度的要求,而且运行速度远远快于SURF算法,具有一定的理论和应用价值.     

基于BRISK特征匹配航拍图像自动配准方法

采用基于Cortex A8内核的AM3354工业级CPU, 搭载稳定的Linux操作系统, 设计了一款具有多种通信接口、可扩展性强并具有本地图像分析处理能力的工业相机。同时还提出了一种基于vivi的摄像头驱动开发方法, 可快速而高效地为各种CPU开发Linux摄像头驱动程序。     

基于特征点的图像配准技术探讨

图像配准是图像融合、运动目标检测中的关键技术之一.近年来国内外出现了各种新颖的配准算法,但均有各自的应用局限,只能适用于特定的场合.该文章从图像配准的一般原理出发,对目前主流的配准方法进行综合的分析和讨论,归纳其优缺点及其应用场合,并展望了图像配准算法的未来发展趋势,对相关领域的研究具有一定的指导意义.     

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.     

一种基于兴趣点特征匹配的图像镶嵌技术

提出一种基于兴趣点特征匹配（IPFM）的图像自动镶嵌技术。首先利用混合的角和边检测器获取待镶嵌图像中的兴趣点，通过采用一种双向最大相关系数匹配的方法提取出初始特征点对，然后用空间坐标距判别准则剔除伪特征对，最后利用正确匹配特征点对实现图像的镶嵌。此外，在图像融合技术中引入了域值的概念，从而解决了重叠区域图像平滑过渡问题。实验表明：该方法能够快速准确地提取出两幅图像间的对应特征点，大大降低了误匹配的概率；在图像间存在小的旋转量情形下，仍能有效地实现图像的平滑镶嵌。     

基于区域选择和特征点匹配的图像配准算法

提出了一种新的基于圆形区域和Harris角点检测的图像配准算法.该方法采用Harris算子检测特征点信息,自动选取有效特征点,充分利用圆形区域的旋转不变性和互信息量最大原则进行特征点匹配,避免了传统的图像配准算法计算数据量过大、特征点匹配不准确等问题.仿真结果表明,该方法能在27.8 s内完成配准过程,优于传统的图像配准方法;在旋转角度上有0.07°的误差,但并不影响平移距离的正确配准.     

基于轮廓特征点最大互信息的多模态医学图像配准

提出了一种基于轮廓特征点最大互信息的多模态医学图像配准方法,并将粒子群优化算法(PSO)和Powell算法相结合以一种组合的全局优化算法(PPSO)来求取最优配准变换参数.实验结果表明,该方法具有配准精度高、速度快、鲁棒性强等特点,是一种有效地全自动配准方法.