基于Harris多尺度角点检测的图像配准新算法

为改进角点检测算子的检测性能,提高基于角点的图像配准算法的配准精度,把多分辨分析的思想引入到经典的Harris角点检测中,构造了基于小波变换的灰度强度变化公式,并得到了具有尺度变换特性的自相关矩阵,从而构建了一种新的Harris多尺度角点检测算法。这样,使得新的角点检测可以在不同的尺度下获取角点,并克服了单一尺度的Harris角点检测可能存在的角点信息丢失、位置偏移和易受噪而提取出伪角点等问题。然后根据角度直方图得到的旋转角度,和提取的以角点为中心的特征子图,定义了角点点对的对齐度。最后,运用最大化对齐度准则来精确地确定角点匹配点对。实验表明,该配准算法具有精确性、有效性和抗噪性,实现了良好的配准效果。     

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。     

具有SIFT描述的多尺度角点图像配准

角点含有丰富的图像结构信息,在图像配准中是广泛应用的图像特征。Harris算法是经典的角点提取算法,Harris角点对图像旋转具有不变性,但对尺度变化敏感,在有尺度变化的图像配准中,应用受限。仿照SIFT特征点提取过程,提出了一种多尺度角点提取方法,提取的多尺度角点对图像旋转和尺度变化有很好的适用性。并用SIFT描述子描述,用光学及SAR图像进行了配准实验。结果表明,与SIFT、Harris算法相比,本文方法在保证配准精度的基础上,配准时间减少40%以上,特征点在配准过程中的利用率提高一倍多。     

基于角点检测的图像分割算法及在三维重建中的应用

针对基于单幅图像的三维重建方法的多解性和病态性的难点问题,提出了一种基于Harris多尺度角点检测的图像分割算法,将复杂的工程图像分离成若干个简单基本几何形体,分别对其重建以避免直接恢复深度信息的病态解问题;为了提高基于角点的图像配准算法的配准精度,把多分辨分析的思想引入到经典的Harris角点检测中,构造了基于小波变换的灰度强度变化公式,并得到了具有尺度变换特性的自相关矩阵,从而使改进的Harris角点检测算法具有旋转、平移和尺度的不变性;实验验证了改进算法的快速、准确和稳定的特性。     

基于改进SURF算法的无人机遥感图像配准

针对无人机遥感图像畸变较大,而传统快速鲁棒(Speeded-Up Robust Features,SURF)算法不能提供足量兴趣点的问题,提出了一种基于Harris角点和SURF算法的无人机遥感图像配准方法。首先构建多尺度空间,并在多尺度空间下检测Harris角点作为兴趣点;然后计算各兴趣点的64维SURF描述子;最后运用K-d树匹配搜索策略得到两幅图像的匹配点对。将该方法与传统SURF配准方法进行实验对比,实验表明改进算法在保证实时性的情况下可以获得更多的匹配点对,并具有更高的配准精度。     

基于Gabor滤波器和聚类的图像配准算法

提出一种基于多尺度、多方向Gabor滤波器提取图像局部不变特征并用AP聚类进行约束的配准算法。该方法首先利用Gabor尺度空间核函数对图像进行尺度空间分解,在每一层尺度图像的不同方向上提取Harris角点,在以Harris角点为中心的固定大小的搜索窗内搜索三维尺度空间的极值点作为局部特征点的位置和特征尺度;在特征子区域内用梯度描述特征点;将得到的两幅图像的特征点AP聚类分析,实现m:n的粗匹配,最终通过各类之间的欧式距离实现对应点的匹配,通过AP聚类可有效排除多相似内容的图像之间的误匹配。实验结果表明,该算法能够提取稳健的精确特征点,并且可以有效去除多相似内容图像带来的匹配误差,实现图像的配准。     

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。     

基于互信息的高精度双目视觉测距方法研究

在立体视觉测量中,为获得更高测量精度,拓展测距范围,最重要的是要获得精确的亚像素级视差。为此,引入图像配准领域常用的互信息理论并结合Powell优化算法实现亚像素级点匹配。首先,利用Harris角点探测器检测目标,并将得到的角点作为待匹配点,再采用最大互相关法对左图像进行匹配搜索确定匹配点。然后再对以左右匹配点为中心的一定大小的邻域图像进行插值,分别放大10倍和100倍。引入多分辨率配准策略,加快了图像配准速率。先采用互信息理论结合Powell优化算法对低分辨率图像进行配准,然后再在高分辨率图像上对第一次配准的结果进行细化,结合像素级匹配的整数视差可得到最终的亚像素级视差。实验结果表明,该方法能将视差精度提高到0.01像素,提高了测距精度。     

基于互信息的高精度双目视觉测距方法研究

在立体视觉测量中,为获得更高测量精度,拓展测距范围,最重要的是要获得精确的亚像素级视差。为此,引入图像配准领域常用的互信息理论并结合Powell优化算法实现亚像素级点匹配。首先,利用Harris角点探测器检测目标,并将得到的角点作为待匹配点,再采用最大互相关法对左图像进行匹配搜索确定匹配点。然后再对以左右匹配点为中心的一定大小的邻域图像进行插值,分别放大10倍和100倍。引入多分辨率配准策略,加快了图像配准速率。先采用互信息理论结合Powell优化算法对低分辨率图像进行配准,然后再在高分辨率图像上对第一次配准的结果进行细化,结合像素级匹配的整数视差可得到最终的亚像素级视差。实验结果表明,该方法能将视差精度提高到0.01像素,提高了测距精度。     

基于图像几何特征点的仿射参数估计算法研究

平移、旋转和缩放等仿射变换参数的计算是计算机视觉、目标检测和模式识别领域的关键问题.对3类典型的基于图像特征点的仿射参数计算方案进行了研究与探讨,它们分别是利用SUSAN角检测器、Harris角点检测器和尺度不变特征变换(SIFT)提取图像特征点.针对传统算法对SUSAN和Harris角点进行匹配精度过低的问题,提出了一种新的基于Zernike矩的特征点匹配算法,对匹配的特征点对利用四参数仿射模型进行参数估计和求取.在此基础上对3种方案进行了深入分析和比较,得出SIFT特征点适用范固广、精度高,是较好的仿射参数求取工具.并通过具体的配准实验结果及在图像拼接中的应用证明了算法的有效性.     

基于多尺度支撑域描述子的多光谱图像匹配算法

针对现有多光谱图像匹配算法鲁棒性不强的问题,提出一种新的基于多尺度支撑域描述子的多光谱图像匹配算法。该算法首先提取Harris角点作为特征点;然后分别统计特征点不同尺度邻域内的边缘方向直方图,组合构成特征描述子;以欧氏距离为相似度准则,使用比值法获得初始匹配结果;最后提出了一种基于RANSAC算法的外点去除算法。实验结果表明,该算法可有效匹配多光谱图像,且与已有算法相比鲁棒性更强,获取的正确匹配对更多。     

一种改进的多尺度Harris角点检测算法

传统角点检测算法对尺度很敏感,而且提取角点是像素级的。采用图像增强技术,通过DOG算子将多尺度运用到Harris算法中,然后除去极值点附近低对比度的特征点。不仅避免了传统灰度变换技术的单一性,还提高了增强处理后图像的稳定性。改进的多尺度Harris角点检测方法具有误差较小、伪角点较少、错误率较低、匹配精度性较高等特点。     

基于区域划分的角点检测

本文主要研究角点检测中全局/局部的搜索算法,针对该算法效率较低的情况提出了改进的角点检测算法. 该算法采用相似金字塔计算原理构造多层图像,同时采用多尺度Harris算子分层搜索并提取图像特征角点,经过分层图像、分区域图像的特征角点进行融合计算,实现了目标特征点寻找. 该算法主要在角点检测上考虑不同层次的图像和单张图像区域关系,并且通过特征点周围像素的变化参数来实现目标的定位. 实验结果表明,本文提出的改进算法提高了总体定位的速度,降低了误定位的概率.     

基于特征点的图像拼接算法研究与实现

针对传统的图像拼接算法中存在的误匹配率较高的问题,采用了基于特征点的图像配准算法.在提取特征点阶段,采用了多尺度的Harris特征点提取算法;在特征点匹配阶段,采用的是改进的基于相关窗口的特征点匹配算法,并采用RANSAC算法对特征点匹配对进行提纯;最后采用了最佳缝合线算法消除了拼接效果图中存在的鬼影问题.实验表明该算...     

基于特征的hausdorff距离图像配准

针对图像配准问题,提出了基于Harris及SIFT(Scale-invariant feature transform)特征的Hausdorff距离方法来实现图像配准。首先利用harris角点检测和SIFT特征提取参考图像和待配准图像的角点,通过两种方法获得的角点在融合之后获得更大的角点搜索范围,再利用相似一致性匹配原则剔除错误角点,进而通过改进的Hausdorff距离算法完成图像的配准操作。结果证明,改进算法比传统Hausdorff距离算法运行时间更短,算法时间降低约45%,具有较强的抗噪声能力和旋转鲁棒性,提高了图像配准的效率和精确性。     

基于点特征的多源遥感影像高精度自动配准方法

提出了一种基于点特征的多源遥感影像高精度自动配准方法。该方法采用了由粗到精的配准策略。首先利用SIFT算子和一次多项式实现影像的粗配准,粗配准后的影像和参考影像将处于同一尺度（像素采样间隔）和参考坐标系下。其次在粗配准后的影像上提取分布均匀的特征点,根据前一步得到的影像间的坐标关系,在参考影像上确定一个较小的搜索范围,使用相关系数匹配出同名点,同时用Baarda数据探测法剔除粗差。最后根据同名点构建三角网对影像进行精配准。实验结果表明:该方法能够实现多源遥感影像的高精度配准。     

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。