傅里叶-梅林变换用于地面激光扫描点云配准研究

点云配准技术在国内外各个领域都在不断的发展并且受到广泛地关注,不同的配准方法都有其优势与不足.针对地面激光扫描获取的多个测站的点云的拼接问题,提出了一种新的配准方法,即在频域中对点云数据进行配准.该方法使用傅里叶变换将点云从空间域变换到频域,利用傅里叶梅林-变换可以将旋转、缩放这两个参数与平移参数分离,即可以单独在频域求解旋转和缩放,之后再在此基础上求解平移参数,从而实现对点云的配准.这种方法具有很强的鲁棒性,而且在频域中,不受点云本身噪声点、密度、或者某些结构缺失的影响,且不需要平移的初始估计.最后的实验结果也表明,这种算法在实现点云配准时与传统的算法相比具有一定的优势.     

基于小波分解和最大互信息的图像配准方法研究

研究了基于最大互信息图像配准的理论和实现算法,提出了将小波分解与之相结合的算法,证明了该算法优于基于最大互信息的图像配准。通过实验数据比较可以得出,提出的基于小波分解和最大互信息的图像配准的算法可以有效地提高配准的速度和具有较好的配准效果。     

一种傅里叶域图像数字水印方案的研究

基于快速傅里叶变换提出了一种傅里叶谱域图像水印算法.对图像和水印图像分别进行傅里叶变换,将作为水印的32×32大小的图像的二维傅里叶谱降维为一维序列,叠加在图像傅里叶谱域中适当位置上,再经过快速傅里叶逆变换得到水印图像.选择的嵌入方案即适当的位置既不会使水印图像产生明显失真,又可以抵抗图像压缩和低通滤波.在JPEG压缩、图像旋转、高斯低通滤波的攻击方式下,对水印图像进行了鲁棒性分析,实验表明该算法具有良好的抗攻击性和安全性.     

勿需图像矫正的高精度窄基线三维重建算法

精确可信三维重建受图像配准与矫正误差严重影响, 为此, 提出一种勿需矫正的高精度窄基线三维重建算法. 先结合相位相关与曲线拟合原理获得高精度亚象元视差: 对两幅图像傅里叶变换的归一化交叉能量谱进行傅里叶逆变换得到一峰值明显的矩阵, 用高斯函数对峰值附近数据进行曲线拟合计算配准关系; 再将视差累加并进行单位化寻找基线在成像面上的投影(主方向); 最后把视差在主方向投影, 根据像点深度与该投影成正比例, 进行场景三维欧氏重建. 无矫正误差与高高精度视差计算使重建结果精确可信, 对多类场景进行实验, 证明该方法有优良的效果.     

基于人工交互的多模态图像亚像素配准

基于特征点自动匹配的图像配准技术通常无法实现亚像素精度的配准,在多模态图像集上甚至无法完成整像素配准. 为了提高多模态图像配准精度,对亚像素图像配准技术进行研究,提出了一种基于人工交互的适用于多模态图像的亚像素配准算法. 对待配准图像和参考图像输入控制点,利用投影变换和最小线性平方差算法进行粗配准,根据双边平均配准误差对控制点进行亚像素调整,从而达到精确配准. 定性与定量实验结果表明,相比基于尺度不变特征和局部强度不变的特征描述符配准算法,该算法具备更高的配准精度,可显著提高多模态图像配准性能.     

基于插值和曲面拟合的图像亚像素配准算法

图像配准在很多领域有着广泛的应用,如在计算机视觉、识别模式、军事、医学成像方面等方面,而且像素级的配准精度远远不能满足要求,需要达到亚像素级的图像配准。本文在传统三次曲面拟合的基础上,提出了一种改进的亚像素精度配准算法,该算法首先找到像素级配准位置(u1, v1),之后在附近区域进行灰度插值,在图像插值过程中采用的是具有在节点处具有二阶连续导数的三次样条插值和双立方插值法。最后经过曲面拟合求得亚像素配准结果。实验结果表明,与传统的曲面拟合算法相比,本文提出的算法在精度上得到了明显的改善,精度可以达到0.01pixel。     

基于Fourier-Mellin变换的红外图像配准

该文针对一种新的基于相位相关的图像配准方法,在需要配准的两幅图像中心选取同样大小的区域,在对数极坐标的表示下,这两个区域图像的互功率谱经傅里叶反变换后是一个二维脉冲信号.首先可以利用相位相关法求得旋转角度和缩放因子,然后根据上一步求得的结果再次利用相位相关法求出两个方向上的平移参数,至此可以获得图像的配准参数.对Fou...     

大规模纤维切片图像拼接算法研究

以灰度归一化相似性度量值构建统一配准模型,实现显微镜下2D图像全局拼接.算法通过统一配准模型将图像配准过程与全局移位参数的获取过程结合在一起,用待配准图片的2个模板子图同时在已配准两幅相邻图片中进行搜索,寻找最佳拼接位置,最后使用2D灰度调整、图像融合算法修整图像.算法减少了一般全局拼接算法的非线性模型求解过程,提高了拼接速度,达到较好的拼接图像效果.     

一种基于局部不变特征的SAR图像配准新算法

针对SAR图像配准中匹配效率低、误匹配对多和配准精度差的问题,提出一种基于局部不变特征的SAR图像配准新算法。首先,使用加速分割检测特征（ features from accelerated segment test, FAST）检测算法,检测 SAR图像的FAST角点;使用DAISY描述子对FAST特征进行描述,得到SAR图像不变特征。其次,采用基于KD树的欧氏距离匹配策略,实现特征点对的粗匹配;采用RANSAC算法去除误匹配,实现特征点对精匹配。然后,采用仿射变换模型,实现图像插值和图像变换,实现SAR图像粗配准。最后,建立配准精度评估反馈机制,实现配准优化。通过使用不同时相、不同工作模式HJ－1C星载SAR和不同极化、不同波段机载AIRSAR图像配准实验,提出算法与经典不变特征配准算法相比,具有适配性好、配准效率高的优点。     

一种改进的最大互信息医学图像配准算法

给出了一种基于最大互信息和边缘互方差的医学图像配准算法. 这种算法是在计算原始图像互信息之后， 引入参考图像和浮动图像的边缘互方差值，从而建立起一个新的测度函数来指导寻优过程，最终实现图像配准. 与传统的最大互信息配准算法相比，避免了单纯依赖图像联合直方图所造成的不稳定性，使配准能更加符合图像的特点. 实验证明，这种改进算法有以下优点：配准参数曲线峰值尖锐，易于选择出最优值；在图像灰度缺失的情况下配准有较高的准确性；在噪声方差增大的情况下配准有较强的鲁棒性.