基于小波变换的图像拼接算法

研究拼接图像配准问题,针对多幅相关图像进行无缝连接形成清晰图像难度大,为了提高图像拼接速度和精度,提出了一种新的小波变换的图像拼接算法,采用小波变换的多分辨率特征将原图分解为若干层,并保留其低频部分和最后一层的高频部分,高频部分对应着原图像的细节信息,含有大量角点,在高频部分由小波模极大值及Harris角点检测算子确定出初始搜素空间,在低频部分确定出初始角点,然后根据角点间的对应关系,直接在原图像上确定角点的精确位置,并采用灰度相关法作为度量函数进行匹配,再用RANSAC算法对匹配点对进行提纯,消除错误匹配对,最后计算出变换参数,对实时图进行变换,并把它们注册到同一坐标系中,完成两幅图像的拼接.实验结果表明,具有较好的实时性和拼接精度效果.     

基于小波变换的脑部医学Demons图像配准

非刚性配准是医学图像处理的一个重要研究方向;针对Demons衍生出的一系列经典的配准算法在医学图像应用上计算复杂、方向信息不足问题进行了研究;基于光流场模型的Demons算法依赖图像灰度梯度使图像发生变形,当缺乏梯度信息时,力不能确定,因而容易造成误差,并且该算法仅适合于单模态图像配准;为此文章提出了一种基于小波变换理论的频域Demons配准处理方法(B-Demons);该方法利用小波变换能够对各个尺度、方向和位置实现较好定位的优势,通过高频、低频的图像变换反映出图像的特征信息;实验结果证明了算法的有效性和鲁棒性。     

改进的RANSAC算法在图像配准中的应用

为了提高图像配准的速度,提出了一种基于改进的随机抽样一致性（RANSAC）算法的快速图像配准方法。该方法首先采用Harris角点检测算法提取出参考图像和目标图像的特征角点,然后利用灰度相关性进行特征角点的匹配,最后采用基于预检测的RANSAC算法快速而精确地估计变换矩阵,进行图像配准。该算法中采用预检测的方法快速抛弃那些不是候选模型的临时模型,提高了算法的速度。同时使用随机块选取法选择样本,很好地消除外点的影响进而保证精度。实验结果表明,此方法在得到较高的精度和鲁棒性的情况下,还大幅度减少了运算量,提高了图像配准的速度。     

非下采样轮廓波域红外与可见光图像配准算法

针对灰度和对比度存在较大差异的可见光图像与红外图像的配准问题,提出了一种基于非下采样轮廓波变换的多分辨率配准方法。该方法分别对可见光图像和红外图像进行非下采样轮廓波分解,引入梯度归一化互信息作为配准图像的相似性测度,利用基于种群成熟度描述的自适应确定交叉和变异比率的改进遗传算法作为搜索策略,对高尺度低频图像进行粗配准。然后,根据粗匹配结果在低尺度低频图像上进行进一步配准,最终实现全分辨率条件下红外和可见光图像的配准。实验结果表明,提出的算法能够有效提高配准精度和速度。     

医学图像配准中基于图像梯度的灰度压缩

基于互信息的医学图像配准,其配准精度可以达到亚像素水平,精度高且鲁棒性好,但互信息的巨大计算量使配准速度较慢,不能达到临床使用要求,而互信息的计算速度与图像的灰度阶数有关。为此,针对互信息由于图像灰度级数过多造成互信息计算量大的问题,提出一种基于图像梯度的灰度压缩算法。算法采用图像的梯度信息,根据图像梯度对图像进行非线性灰度映射,同时利用小波对差异图像进行分解和重构。实验结果证明,该算法能减少图像灰度阶数,同时较好地保留图像的细节信息,在保持配准精度的前提下减少配准时间。     

基于分数阶变换和改进最小生成树的图像配准算法

为改善图像配准的精度和稳定性,提出一种新的鲁棒图像配准算法。定义分数阶变换,强化图像特征信息,联合分数阶与高斯核函数,将图像信号变换为尺度空间,利用尺度不变特征变换提取图像特征点,通过改进最小生成树建立特征点的结构关系,完成图像特征点匹配,引入随机抽样一致性技术降低误匹配。实验结果表明,与基于Harris角点检测的匹配算法、基于随机k-d树的匹配算法以及块匹配算法相比,该算法具有更高的配准精度与鲁棒性。     

全景图配准算法在虚拟课堂场景中的应用

随着图像拼接技术的发展,图像配准技术在虚拟现实课堂场景中发挥着越来越重要的作用。文章简单归纳了虚拟现实全景图拼接步骤及其核心问题;针对虚拟现实领域全景图配准算法研究现状,提出了一种基于特征点提取和频域变换(相位相关)的柱型图像配准算法,并通过实例说明了该算法在收敛速度、精度、绘制工作量方面均有不错效果;总结了图像配准算法在虚拟课堂场景中的应用价值。     

一种时间序列图像自动配准算法

提出了一种快速易行的时间序列图像自动配准算法：首先对两幅图像分别进行离散小波变换，然后对分解后的两幅低频网像计算联合直方图，最后采用改进的联合直方图区域计数方法来设计目标函数并进行配准参数优化。实验结果与对比分析表明：在基本不影响图像配准精度的情况下，算法大大加快了图像配准速度。     

一种柱面全景图像自动拼接算法

提出了一种基于特征块匹配的柱面全景图像拼接算法.首先将360度环绕拍摄的序列图像投影到柱面坐标系下;然后以一幅图像为基准图像,选择基准图像中边缘信息丰富的块作为基准块,利用特征块匹配法在待配准图像中找出与基准块匹配的配准块,进而实现两幅图像的配准;再根据配准结果计算出图像间的变换参数;最后采用平滑因子对两幅图像的重叠区域进行图像无缝拼接.实验证明,算法可以快速自动地生成柱面全景图像,具有良好的鲁棒性.     

基于 Nyström 低阶近似和谱特征的图像非刚性配准

图像非刚性配准在计算机视觉和医学图像有着重要的作用.然而存在的非刚性配准算法对严重扭曲变形的图像配准精度和效率都比较低.针对该问题,提出基于Nystrm低阶近似和谱特征的图像非刚性配准算法.算法首先提取像素的谱特征,并将谱特征与空间特征、灰度特征融合形成具有扭曲不变性的全局谱特征; 然后在微分同胚配准的框架内使用全局谱匹配,确保算法产生的变形场具有光滑性、可逆性、可微性,以提高配准的精度;其次采用Nystrm抽样方法,随机抽取拉普拉斯矩阵的行与列,低阶逼近该矩阵,降低高维矩阵谱分解的时间,从而提高配准的效率;最后提出基于小波分解的多分辨率图像配准方法,进一步提高配准的精度和效率.理论分析和实验结果均表明,该算法的配准精度和配准效率都有明显的提高.     

自适应对偶树复小波－Curvelet变换的遥感图像融合

Curvelet变换克服了小波变换在处理高维信号时的不足,比小波变换具有更好的方向性、较高的逼近精度和更好的稀疏表达性能。因此将Curvelet变换应用于图像融合领域,能更好地提取图像边缘特征,为融合提取更多的特征信息。利用对偶树复小波-Curvelett变换的多尺度和多方向性特征以及自适应融合规则在选取融合系数上的优势,提出了一种基于对偶树复小波-Curvelet变换的自适应遥感图像融合新算法。算法是将全色图像和多光谱图像进行对偶树复小波-Curvelet变换分解后,针对不同的频率域特点选择不同的融合规则,对低频系数选取区域能量的加权系数自适应融合规则,对高频系数特性选用了区域特征自适应的融合规则,最后通过重构得到融合图像。将其他的融合算法和所提算法进行主观和客观的对比,结果表明,基于对偶树复小波-Curvelet变换区域特征自适应的图像融合算法是一种有效可行的图像融合算法。     

一种基于小波变换各尺度相似性的静止图象压缩方法

小波变换具有良好的空间 -频率局部化性能 ,主要表现在频率压缩特性、空间压缩特性、系数分布的相似性 3个方面 ,这些特性都有利于进行图象压缩 .但是早期的小波压缩算法大多没有利用系数分布的相似性 .该文借鉴了零树算法和 Rinaldo块预测的思想 ,提出了一种新的旨在压缩重要小波系数结构性冗余的静止图象压缩方法 ,实验结果证明了这种方法的有效性 .     

基于改进双树复小波和灰度-梯度共生矩阵的纹理图像检索算法

针对双树复小波变换缺少不同尺度纹理的空间分布特征的缺陷,提出了一种改进双树复小波和灰度-梯度共生矩阵相融合的纹理图像检索新算法。首先,该算法将图像进行非均匀分块,并对分块的图像进行双树复小波变换,以此增加不同尺度下的空间信息;其次,利用灰度-梯度共生矩阵提取4个统计量特征;然后, 融合 两种方法提取的纹理特征以得到图像检索的纹理特征;最后,用Canberra距离进行相似性度量并输出图像检索的结果。实验结果表明,该方法对纹理图像有较好的检索效果。     

局部特征及视觉一致性的柱面全景拼接算法

目的 传统的基于平面拼接算法生成的全景图像存在严重的失真问题,很难保证良好的视觉一致性;而普通柱面拼接算法无法较好地满足实时性要求。为此,提出一种基于改进SIFT（scale-invariant feature transform）特征描述子的柱面全景图像拼接算法。方法 首先将待拼接的图像序列进行柱面投影,利用改进的SIFT特征检测器获取图像中的特征点,生成64维SIFT特征描述子;然后根据特征描述子之间的欧氏距离提取初始特征点对,利用RANSAC（random sample consensus）方法进一步剔除伪匹配特征点对并建立待拼接图像之间的空间变换矩阵;最后根据图像之间的空间变换矩阵进行图像配准,采用加权平均融合的方法完成图像的无缝拼接。结果 本文全景图拼接算法,可以有效地克服平面拼接算法存在的失真问题,保证了全景图像的视觉一致性。同时,相比普通柱面拼接算法,本文算法的拼接速度提高了近一倍。结论 通过对不同尺寸和数量的图像序列构建全景图,相对于平面拼接算法和普通柱面拼接算法,本文算法可以有效实现图像之间的拼接,生成宽视野、高分辨率的全景图像,且能够应用于对实时性要求比较高的图像拼接场合。     

多通道小波在掌纹图象几何变换与消噪中的应用

提出了三通道小波变换的思路，解决了实际应用中获得的掌纹图象，由于采样问题而产生严重几何变形的校正问题，采用QMF的方法构造出多通道小波滤波器组，三通道小波分解后进行二插值重建对数字图象进行重采样，从而达到图象几何变换的目的，小波变换有分频的特性，在对图象进行几何变换处理的同时，也对采样效应引起的噪声（Morie条纹）进行了消除，掌纹图象经过处理后的效果令人满意，从而证明方案可行。     

一种自适应的基于局部小波系数特征的遥感图像融合方法

光谱保持和高分辨率保留是影像融合的两个重要问题。本文提出了一种自适应的基于局部小波系数特征的遥感影像融合方法。该方法在对多光谱影像进行IHS变换的基础上,对多光谱的I分量和高分辨率的全色影像分别进行小波多分辨率分析,而后对分解得到的近似分量以及各层各方向的细节分量利用移动模板逐一提取对应的小波系数矩阵的局部特征,采用本文提出的自适应融合准则在小波域进行影像融合,最后通过小波逆变换得到新的I′分量,与H,S分量一起还原到RGB空间,最终得到融合后的高分辨率多光谱彩色图像。本文采用一组TM多光谱图像和SPOT全色图像数据进行融合实验,利用标准差、熵,光谱扭曲度等5个重要评价指标对融合效果进行数理分析。其实验融合图像的目视效果和统计指标均优于IHS融和方法和小波融合方法。     

基于ORB算法和OECF模型的快速图像拼接研究

为了增加移动机器人视觉导航中的成像范围,提出了一种基于ORB算法和OECF模型的图像拼接算法,获取的图像进行预处理后,先利用SIFT算法提取特征点,再用ORB算法获取特征点的二进制码串描述子进行匹配,而后通过投影变换模型获取参数,最后估计摄像机的光电转换函数OECF（Opto-Electronic Conversion Function）,利用Laguerre OECF模型参数对拼接图像进行色彩调整,解决了多幅图像拼接中颜色不一致的问题。实验结果表明,该算法能有效地对图像进行拼接,配准速度和拼接视觉效果和优于其他算法。     

一种新的基于小波变换的多聚焦图像融合算法

提出了一种基于小波变换的多聚焦图像融合算法（简记为WMFFA）。首先综合源图像求得参照图像,并对源图像和参照图像分别做小波变换,将其分解成低频和高频图像,然后求出源图像的每个小波系数与参照图像中对应位置上的小波系数之间的距离,按照距离特征从源图像中选取小波系数,组成融合后的小波系数并进行小波反变换,得到融合图像。对提出的融合算法性能进行了评价与分析,结果表明提出的算法对多聚焦图像融合是有效的。     

基于小波变换的多尺度图像融合

随着科学的发展和技术的进步,图像数据融合技术作为解决如何从多幅图像中恢复出原始图像的问题的重要方法已日益引起人们的重视。文章在总结了传统的图像融合方法的基础上,提出了基于小波的图像融合方法,在高频域内综合考虑了图像的边缘特征和内部能量特征进行融合,在低频内直接采用区域能量进行融合,最后利用小波逆变换得到融合结果。经试验证明了该方法的有效性。     

肌骨超声图像特征检测及拼接

目的 肌骨超声宽景图像易出现解剖结构错位、断裂等现象,其成像算法中的特征检测影响宽景图像的质量,也是超声图像配准、分析等算法的关键步骤,但目前仍未有相关研究明确指出适合提取肌骨超声图像特征点的算法。本文利用结合SIFT （scale invariant feature transform）描述子的FAST（features from accelerated segment test）算法以及SIFT、SURF（speeded-up robust features）、ORB（oriented FAST and rotated binary robust independent elementary features（BRIEF））算法对肌骨超声图像序列进行图像拼接,并对各算法的性能进行比较评估,为肌骨超声图像配准、宽景成像提供可参考的特征检测解决方案。方法 采集5组正常股四头肌的超声图像序列,每组再采样10幅图像。利用经典的图像拼接算法进行肌骨图像的特征检测以及图像拼接。分别利用上述4种算法提取肌骨超声图像的特征点;对特征点进行特征匹配,估算出图像间的形变矩阵;对所有待拼接的图像进行坐标变换以及融合处理,得到拼接全景图,并在特征检测性能、特征匹配性能、图像配准性能以及拼接效果等方面对4种算法进行评估比较。结果 实验结果表明,与SIFT、SURF、ORB算法相比,FAST-SIFT算法所提取的特征点分布更均匀,可以检测到大部分肌纤维的端点,且特征点检测时间最短,约4 ms,其平均匹配对数最多,是其他特征检测算法的25倍,其互信息和归一化互相关系数均值分别为1.016和0.748,均高于其他3种特征检测算法,表明其图像配准精度更高。且FAST-SIFT算法的图像拼接效果更好,没有明显的解剖结构错位、断裂、拼接不连贯等现象。结论 与SIFT、SURF、ORB算法相比,FAST-SIFT算法是更适合提取肌骨超声图像特征点的特征检测算法,在图像配准精度等方面都具有一定的优势。