用Harris-Laplace特征进行遥感图像配准

为克服图像在旋转及分辨率不一致时自动配准的困难,提出了一种新的自动配准方法:包括新的尺度空间投影算法和新的特征匹配算法。基于Harris-Laplace(H-L)特征的尺度不变性,新的尺度空间投影法运用H-L方法提取图像特征,然后将特征空间建立在依据特征点主方向的图像投影信息上,使得特征空间具有对图像旋转和分辨率大小不变的特性。新的特征匹配法则采用特征空间k-d树欧氏距离匹配和RANSAC一致性位置检验相结合的方法,实现了高效率无差错的特征匹配。通过比较分析与实验证明,该自动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自动配准。     

基于力学分解原理的断层图像配准算

为了通过配准的手段得到信息融合的医学图像,利用力学的分解原理将待配准图像的轮廓信息解释为一系列边界力的合成,将待配准图像的力图投影分量描述成具有角度延迟关系且与平移位置无关的两组周期信号,并采用两组信号间的最小均方误差作为配准的目标函数,利用改进的粒子群优化算法求解得到两幅图像的空间变换参数.通过在颅脑（MR）图像上进行的配准实验表明,在寻优方法一致的情况下采用力学图像的目标函数比采用其他目标函数大大缩短配准时间,且配准误差达到了亚像素级以下.     

基于力学分解原理的断层图像配准算法

为了通过配准的手段得到信息融合的医学图像,利用力学的分解原理将待配准图像的轮廓信息解释为一系列边界力的合成,将待配准图像的力图投影分量描述成具有角度延迟关系且与平移位置无关的两组周期信号,并采用两组信号间的最小均方误差作为配准的目标函数,利用改进的粒子群优化算法求解得到两幅图像的空间变换参数．通过在颅脑（MR）图像上进行的配准实验表明,在寻优方法一致的情况下采用力学图像的目标函数比采用其他目标函数大大缩短配准时间,且配准误差达到了亚像素级以下．     

基于帧间差分与静态特征相结合的人脸跟踪方法

简述了近年来主要的人脸跟踪方法,提出一种基于帧间差分与静态特征相结合的人脸跟踪算法。算法利用视频图像的运动信息做帧间差分确定人脸搜索的矩形区域,利用肤色模型提取肤色区域,通过积分投影确定人脸的椭圆范围,并对矩形范围内图像做边缘提取、膨胀等处理,通过水平积分投影获得人脸特征曲线,并通过特征曲线验证椭圆范围内是否存在人脸,实现人脸自动跟踪。     

基于小波变换的PCB图像拼接

在印刷电路板(PCB)的机器视觉检测中需要通过图像拼接来得到整个PCB的图像,传统的图像配准拼接技术由于光照干扰效果不好.用图像的小波分解高频系数去掉反映光照渐变的低能量系数后,可以较好地避免光照不均匀的干扰,分别利用有效垂直高频系数的垂直投影和水平高频系数的水平投影可以快速水平配准和垂直配准,低频部分作拼接的灰度渐变平滑处理.     

一种精确的图像拼接方法

全景图拼接是实现虚拟现实场景漫游的一种重要手段,本文利用SUSAN检测算子抽取图像的角点特征,然后用快速RANSAC算法配准图像,计算出图像之间的单应性矩阵,同时通过KLT跟踪,提高投影矩阵的精度.最后在图像融合中,采用像素值加权的方法.实验结果表明,文章提出的方法能有效提高配准精确性,并具有鲁棒性.     

基于互信息和单应性原理的图像自动配准研究

基于图像特征的配准是图像配准的一个主要研究方向。传统的基于特征的配准方法一般都存在着计算量大、复杂度高以及配准精度低等问题。该文提出了一种基于互信息和单应性原理的图像自动配准方法。该方法首先利用harris算子提取角点,然后通过互信息粗匹配和RANSAC精匹配得到一对一的匹配角点对,最后根据匹配角点对计算出对应的单应矩阵来实现图像配准。为相互间满足刚体变换关系的图像之间的配准提供了一种新的思路。     

基于畸变程度分割的SAR实时图像精配准方法

由于大气干扰、地形起伏、雷达平台不稳定等原因,无法避免合成孔径雷达(SAR)成像时图像的几何畸变,这种现象在无人机实时SAR图像上尤其显著.为解决SAR图像几何畸变的问题,提出一种基于图像分割的配准方法.该方法通过图像畸变程度对图像区域进行分类,针对不同的畸变区域计算各自的映射关系,最后利用图像拼接重构完成整幅图像的配准.实验结果表明,与基于变化域配准方法、基于灰度相关性配准方法、基于特征点方法相比,本文配准方法的稳定性和配准精度更高.     

基于投影的fMRI时间序列图像配准方法研究

利用投影技术,针对功能磁共振时间序列图像,介绍了一种新的自动图像配准方法。该方法将序列图像二值化后沿着水平方向或垂直方向进行投影,根据投影向量元素的位置和大小,快速地计算出图像的旋转、平移运动的变化参数。仿真实验和实际的功能磁共振应用证实了该方法的有效性。     

基于图像生成的多模态视网膜图像配准方法

针对多模态视网膜的全局粗配准,提出了一种基于图像生成的多模态视网膜配准方法. 不同于当前主流的提取多模态视网膜图像血管再进行配准的方法,使用GAN模型对不同模态的视网膜图像进行像素级映射,再通过特征点匹配的方式计算图像仿射矩阵,实现图像粗配准. 基于彩色眼底图像与荧光素血管造影图像的实验结果表明,该方法与当前主流的视网膜粗配准方法相比,具有快速且鲁棒的优势.     

一种基于互信息与梯度的图像精确配准方法

提出一种利用基于梯度加权的灰度归一化互信息相似性测度,并采用凹函数递减的权衡比重的粒子群优化算法作为搜索策略的多模图像精确配准方法。传统的基于灰度互信息配准方法往往只考虑灰度相关性,忽略或不当引入图像空间特征信息,配准容易陷入局部极值,从而出现误配。将灰度与梯度特征有效融合,即梯度加权到灰度互信息中,同时考虑了2幅图像的灰度统计相关性和图像空间特征信息,提高了多模图像配准的精度与稳定性。通过对遥感图像的拟配准与MR-PET医学图像的实际配准,证明了该方法效果良好,算法稳定,配准的准确率和参数精度都得到明显的提高。     

基于点云的膝关节胫骨三维CT与MRI图像配准

同时利用CT和MRI图像对膝关节及胫骨疾病进行诊断和治疗,是目前临床上的常规方法。精确配准膝关节胫骨部分三维CT和MRI图像可以更有效地利用这两种图像中的组织信息。目前,基于图像特征或者图像灰度值的方法可以实现图像间的配准,但是都存在一些配准精度低或者时间复杂度高的缺陷。针对膝关节胫骨组织的刚性特征,采用一种基于骨组织表面重建的点云配准方法。首先对数据集进行骨表面重建,通过重建后的结果提取点云数据,对点云数据进行下采样并利用重心进行初始变换,最后利用ICP算法对点云数据进行配准。对该方法进行配准结果分析及配准精度实验,表明这种方法简单可靠并且配准精度较高。     

针对伪影改善的图像拼接方法

针对图像拼接中的伪影问题,提出了一整套的拼接解决方案.图像拼接方法分为两大阶段:图像配准阶段和图像融合阶段.在图像配准阶段,提出了一种基于网格优化的图像配准方法.通过使用点特征和线特征相结合的特征提取算法,提高特征的数量和质量.同时提出了基于先验的RA N SA C特征点对筛选方法,剔除误匹配点对,并提高了计算速度.为...     

一种利用外轮廓配准的活塞侧面缺陷检测方法

为了有效地对活塞侧面进行缺陷检测,根据两个相同型号和规格的活塞在相同的光照及角度下拍摄得到的图像极其相似的特点,提出了基于外轮廓配准的活塞侧面缺陷检测方法。该方法分为四步:第一,在特定的光照条件下,对不同型号和规格的标准活塞进行多角度的图像采集,建立标准模板库;第二,利用尺度不变特征转换算法,根据外轮廓特征点对模板图像和待检测图像做图像配准,找到两幅图像相对应的区域;第三,用相同大小的滑动窗口分别对两幅图像的相对应区域进行遍历,提取窗口内的特征,包括灰度均值、灰度方差、垂直投影、水平投影;第四,通过比较两个窗口内的特征值,判断窗口内是否存在缺陷。结果表明,该方法能够有效地检测活塞表面缺陷及确定缺陷位置,准确率约为94.78%,具有较强的实用性。     

基于SURF特征相关的红外图像自动拼接

提出一种鲁棒性较好的图像拼接算法解决红外图像序列的自动拼接问题。首先应用图像子区域相位相关得到图像间近似重合子区域和图像间近似仿射变换参数;接着根据得到的参数值对SURF特征计算和特征匹配进行优化,提高了图像配准速度;然后以特征点对的对称投影位置误差最小化为目标,应用RANSAC和LM算法对图像间透视变换矩阵进行优化;最后应用得到的透视变换建立图像序列整体配准关系,并采用线性过渡法进行重叠区域融合得到最终的拼接图像。     

基于MATLAB的图像配准方法

图像配准常常是作为其他图像处理应用的前处理步骤使用的,往往用于图像的对准、目标识别与定位。介绍了在MATLAB系统中,如何应用MATLAB的IPT函数对图像进行配准的方法:首先用人机交互的方法在待配准图像与基准图像之间进行图像配准所必需的匹配控制点的选取,然后用这些匹配控制点来计算两图像的某种空间几何变换关系,最后利用这个空间几何变换关系对待配准图像进行几何变换,获得配准结果。实验表明,该方法实现容易,且非常有效。     

基于仿射变换的双波段红外图像配准算法研究

图像配准是图像融合技术中的首要环节,只有经过配准的图像才能够进行融合。虽然双波段红外探测器探测的是同一场景,但是由于光学系统的构造产生了两幅图像,而两幅图像之间却存在了几何位置上的差异,所以在本文中提出一种配准方法。通过点检测方法获取图像的特征点,然后再选取其中两组较为明显的特征点组,再根据仿射变换关系式,确定其中的模型参数,并且对图像进行配准。     

基于算术调和均值距离测度的弹性图像配准

针对图像配准中的特征提取问题,提出了一种基于自动选取标记点的弹性图像配准方法。首先,提出了新的相似性测度,算术-调和均值距离测度AHM,图像通过最大化AHM全局配准,然后将图像划分成均匀子块,采用AHM测度刚性配准各对应子块,选取对应子块的中心作为标记点对,最后,用三次均匀B样条实现图像的弹性配准。实验结果表明,AHM是有效的,其配准速度是互信息的2倍。     

基于相机标定的图像拼接算法

针对现有图像拼接算法在配准精度和速度方面的不足,提出了一种利用相机标定信息和相位相关技术相结合的图像配准方法,并给出了算法的详细推导过程.算法通过相机标定获得投影矩阵、相机坐标系间的旋转变换矩阵和平移向量.利用相机坐标系间的旋转矩阵推导对应图像间的旋转变换公式,通过z轴位移及场景的平均景深近似求解图像间的缩放系数,利用相位相关法求解图像间的平移转换参数.实验结果证明该算法理论推导正确,在有效景深范围较小情况下图像拼接准确,对于分辨率为640×480的输入数据,平均拼接速度能够达到26.8 ms.     

基于SIFT算法的可见光宽带光谱图像配准方法研究

针对颜色与影像科学领域的可见光宽带光谱成像中存在的图像像素偏移问题,提出了基于SIFT算法的可见光宽带光谱图像配准方法。先利用SIFT算法提取图像特征点,再通过k-d树最近邻方法对特征点进行匹配,利用欧氏距离约束方法剔除错误匹配点,最后,利用均匀采样方法解决SIFT特征点容易聚集的问题,得到最优配准结果。在可见光宽带光谱图像配准实验中,基于均匀采样方法确定的最优配准结果与未经采样处理匹配点集的配准结果相比,配准之后的互信息值得到了显著提高。