基于小波变换的数字减影图像配准算法

在临床实践中,数字减影技术是一种无法替代的有效的血管可视化工具,由于能源能量的波动、设备噪声、病人移动、器官蠕动等,通常的数字减影结果常常出现伪影.本文提出了基于小波变换多尺度积的图像配准算法.该算法可以利用小渡多尺度积提取边缘图像和特征点,具有抗噪性强和边缘定位精确等优点.     

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KAZE特征匹配的偏振图像配准算法研究

偏振成像系统主要通过多相机或多通道成像,图像之间存在平移或旋转,偏振解析前必须进行图像配准,否则可能会产生虚假偏振信息。传统的配准算法主要有SIFT和SURF的特征配准算法,但其采用线性高斯金字塔进行多尺度分解来消除噪声和提取特征点,易造成边界模糊和细节丢失。本文从非线性尺度空间构建出发,提出一种基于KAZE特征匹配的偏振图像配准算法。首先,利用Hessian矩阵寻找特征点及其描述向量;然后以最小Hamming距离作为特征点的度量,计算单应矩阵并利用双线性插值实现不同偏振方位角图像之间的配准;最后,以FD1665P相机拍摄的图片为样本进行了实验验证。实验结果表明,本文算法相对基于SIFT和SURF特征点匹配的配准算法,归一化互信息增大、均方根误差减小,配准精度有很大提高。     

基于SG-SIFT的光学遥感影像配准

提出了一种基于信号理论和网格化的尺度不变特征变换(SG-SIFT)光学遥感图像配准算法.根据高斯差分尺度空间中各图像层间的频域关系设定各图像提取特征点的数目,使特征点在尺度域上分布均匀;再将各图像层网格化,使特征点在图像空间中分布均匀;然后用一致性检测法剔除有明显错误的匹配对.实验结果表明,利用SG-SIFT算法得到的特征点比尺度不变特征变换(SIFT)算法的特征点分布更均匀,正确匹配对数目比均匀鲁棒尺度不变特征变换(UR-SIFT)算法均多17.47%,且SG-SIFT算法的均方误差明显低于SIFT和UR-SIFT算法.     

基于小波分析的热红外图像自动配准方法

研究一种快速、准确、抗噪、有效的热红外图像自动配准方法 .首先用小波分析技术提取两幅图像的特征点 ,然后对两幅图像之间的角度差进行补偿 ,最后用多层特征点匹配技术完成两幅图像的变换参数的估计和自动配准 .对热红外图像自动配准的仿真表明本文提出的方法可以快速、自动、比较准确地得到图像之间的配准参数 ,且对噪声具有一定的适应能力     

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...     

一种基于梯度下降的图像配准算法

图像配准是图像分析的关键技术,针对经典Lucas-Kanade算法计算量大的缺点,提出了一种基于梯度下降的图像配准算法,该方法通过互换目标图像与模板图像的功能,重新定义了目标函数,采用Gauss-Newton梯度下降法求解参数增量,得到在整个迭代过程中保持恒定且可预先求得的海森矩阵,利用迭代法求解变换系数,直至满足收敛条件。实验结果表明,该方法在保证精确度的条件下,提高了计算效率。     

基于SURF的图像配准改进算法

为了更好地在保证图像配准的速度前提下,提高配准的精度,本文提出一种新的基于SURF的图像配准改进算法。改进算法将单向匹配与方向一致性约束两者结合起来,先对待配准图像进行单向匹配,再计算出各个匹配点对之间的特征向量方向差值,当差值在一定阈值范围内时认为匹配成功,从而剔除错配点对,提高匹配的精度。实验结果表明,该算法在保证不增加匹配的时间前提下,提高了匹配的精度。     

图像多尺度配准的小波域SIFT方法

当SIFT(Scale Invariant Feature Transformation)方法应用于局部场景发生变化的图像时,在特征匹配中会产生错误匹配,文章提出了图像多尺度配准的小波域SIFT方法。该方法利用低分辨上变换参数剔除了错误匹配,提高了正确匹配率。模拟实验结果表明该方法在外点数目和正确匹配率方面优于原SIFT方法。最后,通过与原方法的对比分析,验证了该方法应用于震前震后多光谱图像的可行性。     

基于Fourier-Mellin的图像配准算法研究

提出了一种基于Fourier-Mellin的图像配准算法．通过对图像进行加窗、滤波等处理,消除了图像的边界效应产生的伪高频部分,减少了混叠现象,增大了图像的信噪比,提高了图像相关算法的有效性和精度．实验结果表明本算法有效．     

图像拼接中surf配准算法的研究

图像拼接技术作为获取全景图像的工具,已经受到越来越多学者的关注。为了得到良好的拼接图像,减少图像空间几何畸变,便要对图像进行严格的配准。Surf(Speed-Up Robust Feature)算法是近年来图像配准的研究热点之一。对传统surf配准算法进行理论分析并在此基础上提出改进算法,特征点检测时,利用设立阈值来去除多余的特征点,并用MATLAB软件对改进算法进行仿真分析。实验结果表明,改进后的算法虽然减少了特征点个数,但增加了配准的成功率,前后性能相当且速度更快。     

基于2D小波变换的图像消噪算法

利用2D小波变换对含噪图像进行消噪处理。基于小波变换具有的多分辨率特点,分析图像信号的局部特征,滤除掉含噪图像中的高频成份,达到降低噪声的目的。文中给出了含噪二维图像信号模型,以及利用2D小波分析对图像信号消噪的步骤。同时介绍了MATLAB6．5中小波分析支持的图像格式。经噪声图像仿真测试,小波变换中独立阈值法具有较好的消噪效果。     

DMVC中基于图像配准的空域边信息重建算法

针对分布式多视点视频编码系统,本文利用视点间存在的固有的对极几何关系计算空域边信息。在此过程中,所得的对极几何的准确度直接影响边信息的质量以及边信息计算中运动搜索范围的大小。为了更准确的估计视点间的对极几何关系,本文提出了基于图像配准的匹配点对优化算法,在对特征点对进行坐标优化调整的同时,剔除了部分相关性小的匹配点对,提高了其匹配精度。将本文的算法所得到的视点间对极几何关系用于分布式多视点视频编码系统中计算空域边信息,并对系统仿真测试。实验结果分析表明：加入了本文提出的特征点对优化算法后,直接通过在对极线上搜索所获取的边信息质量提升超过了2dB;若将搜索范围往对极线垂直方向上扩张,在保持相似重建质量的前提下,基于本文算法的搜索复杂度降低到原来的10%-20%;与同等条件下的MCII算法相比性能提升约0.2~0.7dB。     

基于角点特征的高精度图像配准算法

为了快速准确提取图像特征和匹配点对,提出了一种基于角点检测的高精度图像配准算法。该算法首先检测参考图和实时图的角点信息,然后采用双向迭代匹配算法对参考图和实时图的角点进行匹配,再根据基于仿射变换模型的RANSAC算法对候选的匹配点对进行筛选,消除错误匹配对,并估算出最佳仿射变换参数,最后用所得变换参数对实时图进行变换和重采样来实现图像配准。实验结果表明:该算法具有良好的配准精度。     

基于小波变换的路面破损图像降噪增强算法

针对传统的边缘提取算法对提取路面裂缝的不适应问题,提出了一种基于二维离散小波变换的路面裂纹图像降噪增强算法。该算法利用小波变换分解公路裂纹图像,自适应地处理不同层次的细节系数,增强裂纹信息。实验结果证明,面对复杂的图像背景纹理信息和大量噪声,算法能够成功锐化裂纹边缘信息,去除公路纹理噪声,有着较强的鲁棒性。     

一种基于小波包变换的SAR图像与TM图像融合方法

为了增强来自不同传感器的图像信息，改善图像的可分析和提取能力，近年来，常采用小波变换融合方法。但小波变换只对低频信息进行多分辨分析，并不考虑高频信息的多级分解。小波包变换不仅能对图像的低频部分，而且对小波变换没有细分的高频部分也能进一步地分解。因此，小波包分析能够为图像融合提供一种比小波多分辨分析更加精细的分析方法。在研究了小波包分析法后，提出了一种小波包图像融合方法。利用此融合算法对同一场景的不同传感器荻得的合成孔径雷达（SAR）图像和专题绘图仪（TM）图像进行融合，通过客观分析与目视评价，证明该融合方法的融合结果更好。     

小波变换在图像编码中的应用

介绍了小波变换的基本理论 ,综述了小波变换在图像编码压缩中的应用 ,展望了今后的研究方向     

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。     

基于小波变换的图像处理技术研究

小波变换由于自身具备的时频域局部化特性,能有效地克服Fourier变换在处理非平稳的复杂图像信号时所存在的局限,已成为图像处理的一种重要手段。在简单介绍小波变换基本原理的基础上,举例说明了小波变换在图像去噪、压缩、增强和融合等方面的应用。实验结果表明：将小波变换应用于图像处理可获得良好的处理效果。     

基于简化仿射变换模型的图像配准方法

在超分辨率图像重构中,将来自不同传感器、不同时间获取的多帧图像高精度快速配准是其关键技术之一。在介绍图像配准基本方法的基础上,根据仿射变换原理,提出了基于简化的仿射变换模型的图像配准方法;通过采用 APS(ac tive pixel sensor) CMOS相机作为图像传感器,建立试验原型系统,验证了此方法的正确性;进行了结果分析,明确了配准精度。试验表明:该算法简单、速度快、精度较高,能够应用于超分辨率图像重构的配准中。