基于改进SIFT特征的红外与可见光图像配准方法

针对灰度弱相关的可见光和红外图像的配准问题,本文提出了一种基于改进SIFT特征的图像配准方法.该方法根据SIFT算子在仿射变换、加噪、灰度变化等情况下的性能,首先在提取特征点时设定阈值来约束受灰度弱相关影响较大的向量幅值,然后采用性能较稳定的相似四边形的精匹配方式删除粗匹配时的误匹配点对,最后使用最小二乘法求解仿射变换...     

基于仿射不变SIFT特征的SAR图像配准

针对SAR(Synthetic Aperture Radar)图像全自动配准问题,本文提出一种基于仿射不变SIFT(Scale Invariant Feature Transform)特征的精确配准方法.该方法首先对传统SIFT方法改进构建具有仿射不变性的SIFT描述子,并利用该描述子对提取的控制点进行粗匹配,然后由粗匹配点对的尺度比和方位差及其邻域的灰度相似性构建新的相似矩阵,最后利用SVD(Singular Value Decomposition)方法确定精确匹配点对,求出变换参数从而实现图像的精确配准.实验结果表明该方法优于传统的SIFT方法和SIFT+SVD方法并且可以达到亚像素的配准精度.     

基于改进SUSAN算子的一种遥感影像配准方法

首先介绍TSUSAN（Smallest Univalue Segment Assimilating Nucleus）边缘检测算子的工作原理及在特征点提取中的应用,改进TSUSAN算子阈值的自动获取方法。最后将改进的SUSAN算子应用在图像配准中,通过计算候选匹配角点对,然后利用图像间的不变信息对候选匹配角点对进行筛选,最终得到正确的匹配角点对集。试验表明了该方法的有效性和可靠性。     

基于SIFT的改进算法

SIFT算法是目前特征匹配研究领域的热点之一,其在现有的基于不变量技术的特征检测方法的基础上,提出的一种基于尺度空间的、对图像缩放、旋转甚至仿射变换保持不变性的特征匹配算法。本文在此基础上,提出了一种增强SIFT特征对旋转变化的改进算法,使其对旋转变化有很高的不变性,仿射变换、噪声也保持一定程度的稳定性。     

具有SIFT描述的Harris角点多源图像配准

多源传感器成像原理的差异给图像配准带来了很大困难,本文针对红外与可见光图像配准提出了一种具有SIFT描述特征的Harris角点多源图像配准算法.首先建立多尺度空间,以多尺度空间检测尺度不变的Harris角点作为特征点;然后通过改进SIFT对特征点的描述方法,采用圆环结构算子对Harris角点进行类SIFT的特征描述;最后利用双向最近邻方法进行匹配,通过最小二乘法实现图像的配准.实验证实了算法配准的精确性、快速性和稳定性,具有较好的配准效果.     

基于加权互信息的医学图像配准方法

互信息作为多模医学图像配准的测度函数被广泛应用,但是当配准图像不理想时,互信息配准方法可能会失效.为了提高配准的精度及稳定性,提出了一种改进加权互信息的医学图像配准方法.首先,由图像直方图辅助的方法选取一定的感兴趣区域;其次,分别计算感兴趣区域的互信息和整体图像的互信息;最后,由两个不同的互信息加权组合构造出两个新的测度函数并作为图像配准的依据.对3个测度函数的特性、配准误差和配准时间进行实验比对,结果表明改进的方法具有较高的精度和较好的鲁棒性.     

基于局部高斯分布模型的图像配准方法

提出了一种基于统计和变分相结合的非刚体图像配准新模型。假设残差图像服从具有不同均值和方差的局部高斯分布,由此得到一个双重能量泛函,再结合变分的正则化方法,得到了一种配准新模型。该方法的新颖之处在于,保真项中引入了权重函数和一些控制参数。其中权重函数可以自动有效地区分残差图像中灰度对比度不同的区域,控制参数的引入提高了算法的鲁棒性。合成图像、二维肺部CT及三维大脑MRI图像的配准结果证明了这一方法的有效性和准确性。     

图像配准方法研究

图像配准是图像处理的基本任务之一,常常是作为图像处理应用的前期处理步骤使用,用于将不同时间、不同传感器、不同视角下获取的两幅或多幅图像进行匹配。本文在对图像配准的几种变换介绍的基础上总结了现有的几种配准方法,并分别分析了其存在的优缺点,在文章结尾对图像配准的发展趋势做了展望。     

基于粒子滤波的虚实配准方法研究

提出了一种基于粒子滤波算法的虚实配准方法,该方法综合利用快速角点检测和内点统计方法计算粒子权值,在对权值作归一化运算之后,利用粒子加权和计算摄像机位置和姿态.有效解决了传统算法在摄像机抖动、标识遮挡和场景光照变化等情况下配准易失效问题.实验结果表明,该方法提高了基于标识虚实配准系统的健壮性.     

相位测量轮廓术中的距离像配准

对用相位测量轮廓术( PMP) 测量得到的不同视点距离像间的配准进行了研究。将逆向校准用于加速控制点和对应点的粗选,逆向校准所需的参数是在系统校准过程中直接计算得到的。以调制度作为度量对应点对可靠度的指标,实现不同对应点对对目标函数的区别性贡献。实验统计结果表明,该方法的配准误差约为系统测量误差的66%。     

一种改进的基于轮廓的图象配准算法

图象配准是图象处理的一项重要内容.该文提出一种改进的基于轮廓的图象配准算法,将Hausdorff距离作为图象匹配的测度,采用基于Canny算子边缘检测和像素分析法相结合的特征点抽取算法,有效减少了特征点个数;选用混合编码遗传算法进行最佳形状匹配的搜索,得到两特征点集间的仿射变换参数,并有效避免了局部最小值的干扰,从而提高了解的精度.实验结果证明了该方法的有效性.     

基于改进的互信息结合边缘互方差的医学图像配准方法研究

研究了灰度多模医学图像配准中广泛使用的最大互信息方法,在此基础上,又研究了边缘图像的互方差配准原理,并将其引入到原始图像的互信息中,综合互信息和边缘互方差对图像配准的目标函数作了改进,定义了一个新的测度函数.通过使用Powell算法和模拟退火混合优化算法对目标函数进行寻优,得到了配准变换参数,最终对图像实现了配准.这种方法既利用了原始图像的灰度互信息,又利用了边缘图像在二维水平面上像素间的关系,起到了补偿互信息缺陷的作用,提高了配准的精度.通过Matlab仿真实验证明这是一种有效的医学图像配准方法.     

基于固定目标的传感器方位偏差配准方法

在已知固定目标方位的前提下 ,本文提出了—种根据固定目标回波的方位测量 ,建立状态方程和观测方程 ,利用稳态卡尔曼算法进行传感器方位偏差的配准方法。仿真实验结果表明这种方法是有效的     

基于分割区域的SAR图像配准方法研究

合成孔径雷达(Synthetic Aperture Radar,简称SAR)图像受到斑点噪声影响以及成像条件的变化,使得同一场景的两幅SAR图像之间存在很大差异,利用基于边缘特征或灰度信息进行SAR图像配准,难以达到预期效果.基于此,本文提出一种基于分割区域的SAR图像配准方法,该方法首先利用主动轮廓方法对去噪后的SA...     

一种权值约束的精确配准算法

针对数据与模型的精确配准问题,提出一种权值约束的配准算法,通过对配准点施加不同的权值,利用权值约束保证模型重要区域的配准精度.首先,论文基于经典配准模型,引入权重因子,建立了改进的权值约束的配准模型.针对配准模型的求解问题,通过对现有SVD-ICP算法进行适应性改进,提出并研究了带权SVD-ICP(wSVD-ICP)算法,重点推导了基于wSVD算法求解旋转矩阵R和平移矩阵T的过程.最后,论文利用仿真数据和实测数据对配准模型进行了验证;计算结果表明,论文所提算法通过对精度要求较高区域分配高权值进行约束,可有效提升该局部区域的配准精度;同时,可在一定程度上改进整体配准精度和效率.     

两种图像配准算法（SIFT与ASIFT算法）比较

图像配准是图像拼接的关键技术,本文对目前常用的两种图像配准算法的原理进行了详细介绍,分析了各自的优缺点．为下一步的研究提供理论依据。     

改进SA-PSO在系统误差配准中的应用

针对融合系统中系统误差未固定的情况,将模拟退火算法SA(Simulated Annealing)引入到改进的粒子群优化算法PSO(Particle Swarm Optimization)中来解决系统误差配准问题.该方法结合了改进PSO的全面、快速寻优能力和SA的概率突跳特性,解决了PSO容易陷入局部最优的缺点,也保证了群体的多样性,避免了种群的退化.仿真结果表明,改进的SA-PSO方法较PSO、GA方法在系统误差配准精度上得到了提高.     

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.