结合模型限制和灰度信息的图像配准算法

由于噪声和成像条件的不同,准确得到两幅图像中提取的点特征之间的对应性是基于点特征的图像配准方法的一个难点.为此,文中提出了一种新的基于点特征的图像配准算法.该方法结合图像之间的拓扑关系和点特征之间的相似性,并利用变换模型限制求解点特征之间的对应性,然后根据对应的点特征求解变换模型参数,配准两幅图像.实验结果表明,所提出的方法对传感器相近的图像之间的配准是正确有效的.     

新的眼底图像配准方法的研究

针对传统的基于特征的眼底图像配准方法配准精度不高的问题,提出了一种新的眼底图像配准方法。通过具有仿射不变性的尺度不变特征变换（Scale Invariance Feature Transform,SIFT）方法提取待配准图像的特征点匹配对。采用适合眼底图像特点的曲面变换模型,实现图像的配准,变换模型参数通过M估计获得。实验结果表明,该算法提高了配准精度,对正常眼和非正常眼的眼底图像配准都是有效的。     

外点不敏感的快速图像配准算法

提出一种图像配准算法,用于视频监控中将预存的背景帧与当前视频帧配准检测出运动对象.由于外点的存在,运动参数方程求解只适于使用稳健回归算法,但稳健回归需要较长的计算时间,因此提出一种称为屏蔽外点的图像配准算法,综合利用线性回归和稳健回归,求解运动参数方程.实验表明,该方法在计算速度和稳健性两方面均有较好的综合性能.     

基于区域的图像拼接算法

为了在实时视频监控中能够有效地检测和跟踪目标,提出了一种基于区域的图像拼接算法.该算法根据空间几何知识建立摄像机旋转投影模型,对需要拼接的图像进行二维空间坐标变换,使所有的图像都转换到同一坐标系下.最后,根据已知的云台旋转参数来设定配准特征空间,进而对图像进行配准和拼接.算法中建立了一种新的摄像机旋转投影模型,可以有效地进行图像的空间坐标转换,并且通过设定配准特征空间,有效地改进了配准和拼接算法.在PC机上的实验结果表明了该算法的准确性和有效性.     

一种基于角点特征的图像自动配准方法

图像配准是图像处理和计算机视觉中的重要环节。提出了一种基于角点特征的图像自动配准方法来处理具有相似变换的图像配准问题。角点特征由改进的Harris算子提取,然后将提取的角点组成虚拟三角形,利用在相似变换下参考图像和待配准图像中对应的虚拟三角形相似的原理,找到最相似的两个虚拟三角形,以它们对应的顶点作为控制点,求出变换模型参数,从而配准两幅图像。该方法只要求两幅图像中提取的角点特征包含3个以上的对应角点,就能配准两幅图像。它的另一个优点是理论上对两幅图像之间发生的平移、旋转和尺度变化没有限制。实验结果表明:这种图像自动配准算法是正确和有效的。     

使用特征点与曲线配准医学图像

针对单一特征引导医学图像配准的准确度有限性,提出一种使用多种特征的图像配准方法.特征提取采用半自动化方式,使操作者能够精确地获得图像特征.对提取的曲线对采用非均匀三次B样条建立模型,使曲线对具有相同的参数区间;非均匀的曲线离散机制保证了离散后的点集在尽可能忠实于原曲线,同时又满足图像配准的要求;通过不断地改善曲线间差异最大的区域并持续添加的约束条件,迭代地求解变换函数.实验结果表明:该算法结合了基于特征点与曲线2种配准算法的优点,既保证了基于点配准的精确性,又兼有基于曲线配准的鲁棒性,是一种有效的医学图像配准方法.     

基于加速鲁棒特征的眼底图像配准改进方法

为保证眼底图像配准精度,同时降低时间损耗,提出一种改进的基于加速鲁棒特征的眼底图像配准方法。该方法在提取眼底图像加速鲁棒特征的基础上,利用BBF算法和特征的方向特性和空间一致性检测得到初始匹配特征序列,并给出层次估计与模型选择技术相结合的方法,以求解图像之间的变换参数。通过进一步配准修正获得更好的变换参数。实验结果表明,该方法获得的配准精度均方根误差值均小于1,并能够在满足精度要求的同时提高效率。     

高分辨率遥感图像配准并行加速方法

基于SIFT算法的遥感图像配准精度高、稳定性强,但图像幅宽大、提取特征点数量多使得配准过程耗时长。提出了一种高分辨率遥感图像配准的并行加速方法。该方法在特征点提取时利用GPU实现了高斯金字塔建立过程中的并行加速,并对提取出的大量特征点使用共享内存来进行局部极值高速缓存,降低了特征点提取所需的运算时间;同时通过分块处理以及OpenMP多线程技术实现了特征点匹配及仿射模型计算过程的CPU并行处理。实验表明:本方法相对于传统的SIFT算法平均加速3倍,并且对于固定大小的图像,本方法的特征点提取时间和特征点个数具有线性关系,加速比随着提取出特征点数量的增加而增大。     

基于SURF的抗重复特征干扰图像配准方法

针对基于加速鲁棒特征(SURF)的图像配准算法的配准精度易受重复特征干扰的影响这一问题,提出一种基于SURF的抗重复特征干扰的图像配准方法.使用SURF算法提取图像特征点;针对重复特征干扰,提出一种特征点分类匹配方法以取代传统的全局匹配,在不显著增加计算量的情况下有效的降低误配率;使用随机抽样一致(RANSAC)算法进一步筛除误配,并计算出图像转化矩阵以完成配准.实验结果表明,该方法能有效抑制实验图像中严重的重复特征干扰,并获得较高的配准精度.     

基于FAST和DAISY的遥感图像配准算法

图像配准是计算机视觉中诸多问题的基础,基于图像特征的配准方法仍然是该领域的研究热门。为了提高算法的效率,拥有更好的实用性,本文提出了一种基于FAST-DAISY的遥感图像配准方法。首先运用FAST算法提取特征点,提出分配主方向的方法,利用DAISY算法建立描述符,得到特征点集后,使用RANSAC(随机抽样一致性)算法剔除误匹配点对,最终估计仿射变换参数,利用二次线性插值法得到配准后的遥感图像。实验结果表明,本文算法对于平移、旋转、灰度差异、地物差异、位置差异、小尺度差异和噪声干扰的遥感图像有较好的配准效果,匹配时间通常介于SIFT算法和SURF-DAISY算法之间。综上所述,该算法在实用性上有较大优势。     

Gradient-Based Approach for Fine Registration of Panorama Images

This paper studies the application of gradient-based motion detection techniques (i.e., optical flow methods) for registration of adjacent images taken using a hand-held camera for the purposes of building a panorama. A general 8-parameter model or a more compact 3-parameter model is commonly used for transformation estimation. However, both models are approximations to the real situation when viewpoint position is not absolutely fixed but includes a small translation, and thus distortion and blurring are sometimes present in the final registration results. This paper proposes a new 5-parameter model that shows better result and has less strict requirement on good choice of unknown initial parameters. An analysis of disparity recovery range and its enlargement using Gaussian filter is also given.     

3-D motion estimation using a sequence of noisy stereo images:models, estimation, and uniqueness results

A kinematic model-based approach for the estimation of 3-D motion parameters from a sequence of noisy stereo images is discussed. The approach is based on representing the constant acceleration translational motion and constant precession rotational motion in the form of a bilinear state-space model using standard rectilinear states for translation and quaternions for rotation. Closed-form solutions of the state transition equations are obtained to propagate the quaternions. The measurements are noisy perturbations of 3-D feature points represented in an inertial coordinate system. It is assumed that the 3-D feature points are extracted from the stereo images and matched over the frames. Owing to the nonlinearity in the state model, nonlinear filters are designed for the estimation of motion parameters. Simulation results are included. The Cramer-Rao performance bounds for motion parameter estimates are computed. A constructive proof for the uniqueness of motion parameters is given. It is shown that with uniform sampling in time, three noncollinear feature points in five consecutive binocular image pairs contain all the spatial and temporal information. Both nondegenerate and degenerate motions are analyzed. A deterministic algorithm to recover motion parameters from a stereo image sequence is summarized from the constructive proof     

基于背景配准的矿井危险区域视频目标检测算法

针对矿井危险区域视频监控视场背景复杂,难以实现视频目标精确提取的问题,提出了一种基于背景配准的视频目标检测算法。该算法实现步骤:提取SIFT特征点,计算特征点区域H-S光流矢量;通过区域运动特性分析提取出背景运动区域,对背景运动区域特征点做帧间匹配;计算仿射参数,配准差分后提取出精确的目标区域。实验结果表明,该算法能够去除前景目标特征点对背景配准的影响,可获得较为精确的目标区域。     

基于投影图像 SURF 特征提取的三维模型配准

针对传统三维模型配准方法存在对点云初始位置有一定要求、模型配准的精度有 时不高等问题,提出了一种基于三维模型投影图像 SURF 特征提取的三维模型配准方法。首先 通过扫描三维模型数据确定投影图像的范围,判断每个投影图像像素所隶属的模型网格,并求 解从投影图像到纹理图像的映射关系,从而获取二维投影图像;然后对这两幅投影图像分别进 行 SURF 特征点的选取与特征值的计算,并按 SURF 特征值进行特征匹配,再根据投影图像像 素点与三维网格端点的映射关系计算三维特征点对;最后通过匹配的特征点对求取模型变换矩 阵完成三维模型的配准。实验结果表明,该方法在配准时间变化不大的前提下,有效提高了配 准精度,并具有较好的鲁棒性。     

实用数字血管减影配准算法研究

在数字减影血管造影中，常要用配准技术来消除因病人运动而形成的减影图像中的运动伪影。过去许多配准算法都忽视了图像特征，在这里介绍一种配准方法，它利用图像特征，在图像的边缘上选取控制点，采用差分图像局部熵作为相似性测度，该算法用C 编程实现，并和手工象素移动及网格法作比较，结果表明优于后两种方法。     

基于特征匹配和卡尔曼滤波的机器人视觉稳像

针对机器人视觉稳像问题,建立六参数仿射图像运动模型,给出其递推关系。设计基于梯度的KLT特征提取算法,根据最优绝对误差和进行特征点的匹配,利用超定的运动参数求解方程推导,得到有意运动参数的观测模型,并使用最小二乘法进行求解,对卡尔曼滤波后的运动参数和图像运动模型进行反向求解,实现含抖动视频的稳像补偿。在自主移动机器人平台上的实验结果表明,利用KLT算法得到的特征点分布更合理,速度更快,经相对参数滤波后的图像相比绝对参数滤波更平滑。     

基于不变特征的运动视频序列自动配准算法

快速、鲁棒的图像配准是运动视频处理的基础,也是制约后继应用稳定性及可靠性的关键。针对运动视频中存在的图像平移、旋转、尺度及光照变化,提出一种基于不变特征的快速图像配准算法,包括特征点检测、描述和匹配。首先通过多层箱式滤波器构建图像多尺度空间,并同时考虑质量与空间分布检测特征点;然后用主成分分析法对SIFT(scale invariant feature transform)特征进行降维,用于特征描述;最后根据描述子主成分的差异设计层叠分类器,加速特征匹配。定量分析实验和对视觉监视系统中球形摄像机和无人机航拍视频的实验结果表明,该算法具有良好的匹配性能,为后继运动载台上的运动目标检测、跟踪、分类等处理提供了坚实基础。     

一种改进的基于深度学习的遥感影像拼接方法

针对遥感影像拼接的两个主要过程：图像配准和点变换,分别进行了深入研究。对遥感影像拼接中的特征点匹配问题,提出了一种利用分层卷积特征进行图像配准的方法。该方法利用卷积神经网络（Convolutional Neural Networks,CNN）自适应地提取特征点的分层卷积特征,通过相关滤波器（Correlation Filter,CF）对不同深度的卷积特征逐层进行相关性分析,进而综合计算特征点的位置。然后对传统的点变换方法进行简化,提出十字点集变换方法。根据配准的特征点计算变换参数,实现遥感影像的拼接。实验结果表明,该方法与传统的基于SIFT（Scale Invariant Feature Transform）的拼接方法相比,精度较高且具有较好的鲁棒性。     

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。     

三维点云配准中的计算智能方法综述

随着三维数据采集设备的成熟与普及,由激光雷达、结构光传感器和立体相机等设备采集的点云数据引起了广泛关注,并以此研究出针对点云的配准、分类、分割和跟踪等算法,推动了点云相关研究领域的科研进展。点云配准是点云数据处理的一个重要研究方向,旨在找到一个刚性变换运动参数,使得运动参数作用于源点云后能够与参考点云对齐。传统的点云配准方法大多存在着对初始位姿、异常值敏感等问题,而计算智能方法在处理点云配准问题,例如去除孤立点或求解矩阵时可以有效解决这些问题,并且能够适用于点云重叠程度低的情况,表现出较强的鲁棒性和泛化性。这种方法不依赖于问题本身特性,也不需要建立精确的模型,只需要求出替代真值解的近似解,大幅简化了计算量。在计算智能中,深度学习因其强大的学习能力越来越多地应用于点云配准问题,同时由于进化计算的强大全局搜索能力以及模糊逻辑对不确定性的良好适应能力,许多研究也将这两种方法应用于配准问题。本文对点云配准领域中的计算智能方法进行全面讨论,分别从基于深度学习、进化计算和模糊逻辑的点云配准方法这 3 个方面展开论述,同时对传统的点云配准方法进行简要介绍,并对各种方法的优缺点进行了详细讨论,旨在以更全面、清晰的方式总结点云配准问题上的相关研究。