基于Fourier-Mellin变换的图像配准方法及应用拓展

从两个方面拓展了基于Fourier—Mellin变换的图像配准方法的应用范围．首先是全景图像的拼接．不同于传统的方法,该方法不需要准确控制相机的运动,小需要知道相机的焦距等内部参数．也不需要检测图像特征,在配准精度要求不是很高的情况下,直接生成的全景图像可以满足很多实际应用的需要;同时,实验也表明,该方法应用于弱透视图像的配准．也具有很好的配准效果．另一个拓展是图像曲线的匹配．传统的曲线匹配方法一般通过曲线特征点（如角点、曲率极值点等）之间的对应求得曲线间的变换参数．一种新的思想是先将图像曲线转化为二值图像,然后应用Fourier—Mellin变换对这些二值图像进行配准,从而达到对两条曲线的匹配．大量实验表明,该方法对射影畸变不是十分显著且摄像机为一般运动下获得的图像之间的配准问题（如手持数码相机获取的图像之间的配准问题）均能取得比较好的配准效果．     

改进的基于小波变换的图像配准方法

针对如何提高图像配准的精度和速度的问题,利用基于Fourier-Mellin变换求解水平参量的准确性和基于互信息方法求解旋转及尺度变换参量准确性的优点,提出一种基于Fourier-Mellin和互信息的图像配准金字塔方法。对多幅遥感图像的实例仿真结果表明,该方法能在提高配准精度的同时减少配准时间。     

宽场景仿真中的图像配准算法

为了提高实时宽场景图像拼接应用中的图像配准精度和配准速度,提出了一种利用相机标定信息与相位相关技术相结合的图像配准方法。利用相机间的相对位置参数计算待拼接图像间的旋转和缩放模型,利用相位相关技术求解图像间的平移转换参数。通过理论推导对缩放模型的误差分布进行分析。实验结果证明,该算法理论推导正确,在场景深度范围较小情况下,图像拼接准确快速。     

SAR图像的改进相位相关配准方法

基于相位相关的图像配准方法以其运算量小、抗干扰性强等优点得到广泛关注,但它只能解决具有平移运动的图像配准问题,为此,文章提出一种改进的相位相关配准方法,分析了其配准原理,给出流程图,并将其应用于存在缩放、旋转和平移变换的SAR图像配准中。仿真结果表明,该算法能够较为准确地估计出待配准图像相对于基准图像的平移参数、缩放尺度和旋转角度。     

基于相位相关的图像配准算法

提出了一种新的基于相位相关的图像配准方法：首先在参考图像中心处截取一个小区域图像,然后在待配准图像中寻找一个同样大小的区域,使得在对数极坐标表示下,这两个小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。所要寻找的小区域中心点在待配准图像中的位置即为所要估计的平移参数,二维脉冲信号中脉冲的位置与缩放因子和旋转角度有关,由此而得到图像配准参数。实验结果表明该方法具有很好的配准效果。     

基于霍特林变换的三维医学图像快速配准算法

提出了一种新的基于霍特林变换的三维医学图像快速配准算法,这是将数据压缩技术用于图像配准的一种创新性尝试。传统的基于灰度的方法需要考虑整个三维数据的灰度信息,计算复杂度大,无法满足临床需要。论文将Otus算法与互信息量技术相结合提出了一种新的图像分割算法,用于提取待配准物体,从而得到物体的向量表示;然后通过霍特林变换的平移和旋转性质完成配准。实验结果表明此方法能准确,快速地处理图像刚性配准问题,特别适用于三维医学图像的配准。     

一种基于相位互相关平方和的图像配准算法

提出一种存在大刚性变换的两图像配准算法.算法直接构造一个关于旋转角的表示配准程度的函数,该函数来自于两图像的Radon变换之间的相位互相关的平方和,取最大的坐标即为对旋转角的估计.实验比较该算法和基于双谱的算法,结果表明本文算法在抗杂波、噪声方面效果更好,可以鲁棒、精确地估计两图像存在的任意旋转及中等程度的平移.     

亚像素级图像配准算法研究

在很多应用领域,要求图像配准的精度达到亚像素级。对现有的亚像素级图像配准算法进行了分类,介绍了几种最主要的亚像素级精度的配准方法,包括基于插值的方法、扩展的相位相关法、解最优化问题法,并对这些算法的思路、性能特点和最新进展进行了综述。然后从几个评价标准对各种算法进行了比较,分析了各自影响性能的因素和性能提升的空间。最后对未来的发展趋势进行了展望。     

基于FFT与互信息准则的分层遥感图像配准

提出了一种基于傅立叶变换和互信息准则的分层遥感图像自动配准方法。通过小波变换构造图像金字塔;在小波分解的最顶层,采用基于傅立叶变换的方法确定图像间的变换参数,并作为下一层搜索的粗略位置;然后根据互信息最大的原则逐层细化,直到最底层。试验结果表明:采用所提的方法,克服了基于互信息准则的分层配准方法耗时长的缺点,且利用分层细化的搜索策略增加了基于傅立叶变换的误差修正过程,提高了配准精度。     

基于相位相关法的SAR图像配准

图像配准是INSAR技术中关键的一环.可见光图像配准中的相位相关法,因为对噪声具有很高的稳健性,使用相当普遍.针对SAR图像特点,在相位相关法原有基础上,提出几点改进.特别是边缘模糊方面,从信号处理原理角度进行了深入的分析,并且在MATLAB环境下仿真得到验证.通过在原有相位相关法的基础上的几处改进,配准的速度和精度有很大提高,满足了INSAR对两幅SAR图象配准的精度要求,为INSAR下步的相位解缠提供了很好的基础.实验证明了该方法的有效性,可以作为INSAR中关键的一步.     

基于遗传算法的图像配准研究及改进

应用立体匹配技术,通过像点获取景物的距离信息,使得三维立体再现成为可能.图像的立体匹配是立体视觉中的一个关键问题,也是典型的“病态”问题.为了提高匹配的抗干扰能力以及全局最优性,提出了将改进的遗传算法用于立体匹配.选择图像边缘作为匹配基元,根据遗传算法容易获得全局最优解的特点,将图像的特征点进行染色体编码并重新设计比较了评价函数及相应的遗传操作,使之适合于立体匹配,并将图像的Rank变换加入其中,以提高算法的抗噪性.实验表明,该方法具有可行性.     

基于四元数傅里叶梅林变换的RST不变彩色图像水印算法

提出一种基于四元数傅里叶梅林变换(QFMT)的RST(旋转、缩放和平移)不变彩色图像水印算法,利用图像的不变质心生成具有平移稳定性的圆形特征区域,对这个圆形区域进行QFMT。利用QFMT幅度谱具有旋转和缩放不变性,在QFMT幅度谱中嵌入水印信息。该算法不仅可以抗RST攻击,大大提升水印的鲁棒性,而且可以把水印嵌入所带来的误差扩散到载体图像的各个颜色分量之中,扩大水印嵌入的容量。实验结果表明,该方法具有较好的抗压缩性,对RST等攻击有良好的鲁棒性。     

基于SIFT特征点的图像匹配技术研究

图像配准是遥感、医学、计算机视觉等很多领域中的一个基本问题。针对特征点的匹配,该文首先采用LTS Haus-dorff距离进行特征点的初匹配,然后采用基于Sampson距离的随机抽样一致性算法去除伪匹配的特征点对。实验证明,该方法可以实现图像的精确配准。     

基于相位相关与Keren算法的图像配准

提出了一个由粗到精的图像配准算法,它是基于相位相关法和Keren算法的两步实现法,即利用相位相关法完成大旋转角度及大平移的粗略估计,根据估计结果补偿后再应用Keren算法进行精细估计.该算法结合了相位相关法在大旋转角度大平移和Keren算法在小旋转角度小平移估计上的长处,且避开了各自的局限性及不足.仿真实验结果表明,该算法在大旋转角度大平移情形下仍可以获得高精度亚像素估计结果.     

一种基于点的快速图像配准算法

提出一种基于点的快速配准算法。该算法在特征点提取时采用加速分段测试特征算法,通过对比度纹理直方图对特征点进行描述。为加快算法的匹配速度,选用最优节点优先算法进行查找。同时为提高匹配算法的鲁棒性,利用随机抽样一致性算法去除误匹配点对。实验结果表明,与经典的SIFT算法和SURF算法相比,该算法在保持算法稳定性能的同时,可有效提高匹配速度。     

一种基于遗传算法的图像配准算法研究

针对图像位置配准问题,提出了一种基于遗传算法的图像配准算法。选择合适的相似性参数来表征两图像的配准参数,引用遗传算法实现对相似性参数的优化,通过对比实验得到的种群大小、遗传代数和运算时间,最终用MATLAB编写程序对本算法进行实验。实验结果表明该算法相对传统算法具有较好的收敛性和运算速度,同时也具有较好的精确度和实用性。     

鱼眼图像校正和配准算法研究

提出一种对鱼眼图像进行校正和配准的算法。首先把鱼眼图像从相等距离投影模型映射到参数化球面投影模型,使得合成球面全景图成为一个平移求解问题。然后使用非线性优化算法进行图像的配准。在合成场景的球面全景图以后,通过重投影球面全景图到视平面来完成虚拟场景的实时漫游。