基于边缘的图象配准改进算法

现有的图象配准方法对旋转处理比较困难,且处理效率不高。本文提出一种基于边缘的图象配准改进算法,该算法首先用小波的快速方法提取边缘特征点,通过线拟合模型消除噪声;然后得出特征点的边缘方向,定义“角度直方图”来估计两幅待配准图象间的旋转角,应用线性加权方法消除奇异点,最后得到图象间的精确变换关系。     

一种多特征融合的小波变换图像配准方法

为了满足图像配准对鲁棒性、准确性和效率的要求,提出一种多特征融合的小波变换图像配准方法.该方法首先提取H L特征点,边缘稳定点以及相关性等特征,对这些特征构造特征空间,用模糊集求解特征点距,之后用多约束准则进行处理,用小波方法剔除匹配对中的错误匹配,最后对结果进行分析.实验结果表明该配准方法能够对不同分辨率、不同旋转角度的图像精确地实现配准,同时配准的时间也大幅减少,具有精度高、速度快、抗噪性能良好等优点.     

图像多尺度配准的小波域SURF算法

针对SURF描述子仅利用特征点的局部邻域信息而对于局部场景发生变化的图像容易产生误匹配的现象,提出了图像多尺度配准的小波域SURF算法。该方法对图像进行小波分解,利用低分辨率上得到的变换参数剔除高分辨率上的错误匹配,得到精确匹配点对,对图像进行配准。实验结果表明,该方法能有效地剔除误匹配点,提高图像配准的精度。     

基于特征的眼底图像配准方法

研究眼底图像的精确配准问题,眼底图像配准,需经仿射变换等.由于分辨率不高,达不到要求.针对传统基于跟底图像的血管分支和交叉点等配准方法的局限性,提出一种基于不变特征的眼底图像配准方法.在尺度不变特征变换( Scale Invariant Feature Transform,SIFT)的基础上,建立特征点对之间的初始匹配,并利用特征点的方向特征和空间几何特性去除误匹配.根据匹配特征进行层次估计,求解图像对间的变换关系矩阵,利用Akaike Information Criteria(AIC)模型选择技术判断变换关系矩阵的类型,再通过得到的变换关系对配准图像进行修正.实验结果表明,改进方法具有良好的配准效果,配准精度可以达到亚像素级要求.     

一种遥感图象自动配准方法

遥感图象的配准是多项重要的图象处理工作(如图象融合、图象比较、图象计算等)的前提。该文提出了一种简单可靠的遥感图象自动配准方法,该方法利用待配准图象之间的灰度相关性,首先采用改进的有利算子(兴趣算子)自动地在基准图象上搜寻特征点,然后进行特征点匹配,在待配准图象上搜寻特征点的同名点,并按相关性的大小从中筛选出有效的控制点,构成不规则三角网(TIN),最后对三角网中的每一个三角形进行多项式拟合和插值变换。与传统的人工输入控制点方法相比,该文提出的方法具有更高的精确度,而且节省了人力和时间,实验证明具有一定的实用性。     

基于小波变换的复合材料预制件花节长度测试研究

讨论了小波变换在复合材料预制件花节长度测量中的应用技术,建立了花节长度自动测量系统。该系统基于小波变换的多尺度分析,通过合理选择小波基,对预制件表面图象进行处理,可以得到理想图象的边缘信息。选用纹理模板,对处理后图象利用相关算法计算图象匹配点输出,再通过匹配点的距离可以测量预制件的花节长度。该方法与其他滤波方法的比较,证实了小波变换可以保持预制件图象的边缘特征。实验结果说明,该系统的测试结果与手工测量结果相吻合,从而还证实了小波变换用于复合材料预制件花节长度测量是可行的。     

一种新的基于梯度方向直方图的图像配准方法*

构建了一种新的局部梯度方向直方图,同时定义了特征点的主方向,从而提出了一种具有旋转不变性的图像配准算法.首先采用高斯加权求模技术对特征点邻域内的像素的梯度作直方图统计,确定出具有旋转不变性和抗噪性的特征点主方向;然后用主方向作角度直方图统计,确定待配准图像之间的旋转角度.根据得到的特征点信息及旋转角度定义了特征点对互信息匹配准则,这样使得新配准算法对于图像间旋转角度的范围没有限制,获得了良好的配准效果.     

基于二维Gabor小波变换的角点匹配算法

图像配准研究的核心问题在于提高配准的速度和精度,而图像配准的结果主要取决于特征的匹配精度。为了提高特征匹配精度,本文提出了一种基于二维Gabor小波变换的角点匹配算法。该算法首先采用改进的Harris角点检测方法提取角点,得到角点位置的坐标,利用多个二维Gabor小波模板对参考图像和待配准图像进行滤波,从滤波图像中提取角点坐标处的复Gabor小波系数,并以此作为角点的特征描述,然后引入两种相似性度量因子对角点进行匹配。通过对不同图像进行大量的实验,该算法在选择合适的参数,同时采用最长公共子序列度量因子的情况下,能成功提取较多的同名点对,并且能够取得较高的匹配率。     

基于小波域的多层级人脸图像配准重建算法研究

根据小波域中各图像之间的相关性,提出基于小波变换的多层级图像配准算法。在小波变换域利用位图切割完成多层级匹配,有效地减少了人脸图像中旋转、光照等噪声影响,保持了较高的配准精度。实验结果表明,重建的人脸图像具有较高的识别性能。     

基于Laplace的LSSIM图像配准算法

提出一种基于Laplace变换的图像配准算法. 首先利用经典的角点检测算法提取待匹配图像的特征点或角点; 其次利用相位相关法估算出两幅图像的重叠区域, 以缩小匹配范围; 然后对角点邻域模板区域施行Laplace变换; 最后利用基于改进的SSIM (结构相似性)作为相似性度量准则建立特征点之间的匹配关系. 实验结果表明, 该方法可以很好的完成特征点匹配, 匹配点对充足且具有很高的准确率, 而且对亮度差异具有一定的鲁棒性, 从而保证图像配准精度.