一种新的基于多特征的图像自动配准技术

提出了一种新的基于多特征的图像自动配准技术。该方法使用不变矩对图像中的区域进行匹配,然后利用匹配区域的区域标记寻找大尺度上的特征点作为控制点进行初始配准,进而在此基础上指导改进链码的方法对开放边缘进行二次配准。最后根据所得到的控制点构成的超定方程组利用最小二乘拟合的方法得到配准参数。经过实验证明该算法能够达到亚像素级的配准精度,并且适用于不同传感器图像以及同传感器同波段或不同波段图像之间的精确配准。     

一种新的基于多特征的图像自动配准技术*

提出了一种新的基于多特征的图像自动配准技术。该方法使用不变矩对图像中的区域进行匹配,然后利用匹配区域的区域标记寻找大尺度上的特征点作为控制点进行初始配准,进而在此基础上指导改进链码的方法对开放边缘进行二次配准。最后根据所得到的控制点构成的超定方程组利用最小二乘拟合的方法得到配准参数。经过实验证明该算法能够达到亚像素级的配准精度,并且适用于不同传感器图像以及同传感器同波段或不同波段图像之间的精确配准。     

基于特征的高精度自动图像配准方法

提出了一种特征匹配策略,它通过建立一个以匹配矩阵为自变量的函数,将空间关系一致性和特征相似性两方面的准则有机地结合起来,使得该函数在图像的最佳配准位置达到全局最大值.这样,特征匹配问题转化为一个函数最优化问题.采用分支定界法解决了这个整数规划问题.用大量的实际图像测试了该方法,并与多种已有方法进行了比较.实验结果表明,该算法是自动的、通用稳健的,而且配准精度是最高的.     

基于轮廓特征的SAR图像自动配准

针对SAR图像的自动配准问题,提出了一种基于轮廓特征的快速配准方法。在对SAR图像正确检测和分割的基础上提取图像的区域轮廓,并对其几何特征属性进行准确描述,利用配准点可以实现自动图像配准,仿真试验表明可以获得亚像素级配准结果。     

多源遥感图像配准技术综述

从成像光谱特性、成像分辨率和成像模式等方面对可见光、红外、高光谱和合成孔径雷达传感器的成像特点进行分析,根据一致性特征描述方法对多源遥感图像配准算法进行分类,指出多源遥感图像具有成像特性变化大、相关度小、匹配特征的空间分布不均匀等特点,其配准技术的关键在于提取不变的图像特征以及得到有效的匹配特征。     

改进的基于纹理特征的图像配准算法

针对图像纹理规则性与重复性及图像起始纹理分布的不一致性,依据VE4000检测系统的纹理特征配准算法达到配准目的。该算法自行设计标准单一模板,对单一模板进行裁剪与拼接技术达到了图像配准的目的,但是配准效果较差,在此基础上提出了改进的纹理特征配准算法,重新设计模板,拼接生成标准的参考图像,对参考图像进行匹配与裁剪以获取不同配准图像。实验结果证明,改进的基于纹理特征的配准算法运行时间短,配准误差小,能够很好满足缺陷检测的配准需求。     

基于改进CNN-RANSAC的水下图像特征配准方法

水对光的吸收和散射效应降低了水下图像的质量,水下图像的可视范围受到限制,复杂水下场景下的鲁棒性和精确性问题使得特征提取与匹配成为一项具有挑战性的任务。为了更好地配准水下图像,提出了一种改进CNN-RANSAC的水下图像特征配准方法,首先通过基于深度卷积神经网络的水下图像增强方法对水下图像进行增强预处理,通过水下图像分类数据集迁移学习训练VGGNet-16网络框架,利用修改后的网络框架进行特征提取,生成鲁棒的多尺度特征描述符与特征点,经过特征粗匹配与动态内点选择,使用改进的RANSAC方法剔除误匹配点。在大量水下图像数据集上进行了充分的特征提取和特征匹配实验,与基于SIFT和SURF的配准方法相比,该方法能够检测到更多的特征点,实现了匹配正确率的大幅度提高。     

一种基于结构特征边缘的多传感器图像配准方法

图像配准是多传感器图像融合等处理的前提. 本文以包含人造目标的合成孔径雷达(Synthetic aperture radar, SAR)图像和可见光图像为处理对象, 提出了一种基于结构特征边缘的多传感器图像配准方法. 该方法提取人造目标在两类图像中表现的共性特征---结构特征边缘, 并基于边缘匹配构造虚拟角点, 采用基于特征一致的粗配准方法和基于虚拟角点的精配准方法, 对待配准图像实现由粗到精的自动配准. 实验结果表明, 本文方法能够取得较高的配准精度.     

基于形状特征点最大互信息的医学图像配准

定义了基于形状特征点的互信息计算公式，提出区域增长结合动态聚类算法的形状特征点提取方法，在使形状特征点互信息最大化完成医学图像配准的过程中，引入人机交互，缩短了优化过程，避免了局部极值。提出的配准策略具备临床实用性，尤其适于缺少灰度信息的医学图像配准。     

图像配准技术研究

图像配准技术是图像拼接技术最关键的步骤,图像配准的好坏直接决定了图像拼接结果的优劣。对图像配准工作进行了总结,介绍了基于区域的图像配准和基于特征的图像配准方法,并分析了各个方法的优缺点,同时指出了现有图像配准算法存在的问题和发展的方向。     

基于多分辨率技术的快速全景图图像匹配算法

为了对全景图像进行快速拼接和准确匹配，提出了一种新的基于多分辨率技术，利用相邻图像之间的颜色和边缘信息进行图像拼接的算法。目前应用于全景图制作的图像匹配算法通常要求拍摄时，相机要绕一垂直转轴（如三角架）做水平转动，同时不仅要求拍摄出的相邻图像有较多的重叠部分，而且相邻图像的光照差别不能太大，而新算法则避免了上述的对图像获取条件和图像质量的严格限制。因为该算法受相邻图像间光照强度变换和由镜头带来的图像形变的影响较小，所以在图像匹配实验中，该算法对各种条件下获取的图片都表现出很好的鲁棒性。实验结果表明，该算法在降低计算复杂度的同时，还有效地克服了由图像形变和不同光照条件所带来的图像的拼接困难。     

基于改进的SIFT算法的红外图像配准

电路板红外图像具有分辨率低、对比度低、信噪比低、视觉效果模糊的特点,目前的图像配准算法用于电路板红外图像配准时,运算时间长且匹配准确度低.针对电路板红外图像的特点,梳理了图像配准方面的国内外研究现状,分析了SIFT算法的基本原理,对原有的SIFT算法进行了修改.对特征点的提取方式进行了改进,减少了不必要的特征点;改进了...     

纹理抑制的光照不均图像配准算法研究

针对KAZE算法对光照不均图像特征点提取效果不佳的问题,提出了一种基于纹理抑制改进后的KAZE图像配准算法。改进算法的主要流程如下：将纹理抑制算法嵌入到非线性扩散滤波方程中,以实现对图像更好的光照估计;对光照估计后图像的亮度分量进行自适应Gamma校正;利用改进的KAZE算法对图像进行配准。实验结果表明,改进算法相较于SIFT、SURF、KAZE算法的平均正确匹配率分别提高了48.5个百分点、22.1个百分点和20.1个百分点,查全率提高了26个百分点、5个百分点和5.5个百分点,所提算法能有效地降低误匹配,并且广泛地应用到多种处理场景中。     

桥梁配准方法的研究与实现

以全色、多光谱图像中的桥梁目标为研究对象,采用具有尺度不变特征的SIFT算法,对图像进行特征点的提取与匹配,利用Delaunay三角网格对两幅图像特征点进行修正,通过投影变换将两幅图像变换到同一坐标系下进行配准,并利用均方根误差和相关系数进行配准评价;实验结果表明该方法可以减少图像的配准时间,配准精度达到亚像素级。     

多模态图像配准技术

多模态图像配准近年来成为了图像处理领域的热点与难点；尽管这方面的研究已经有了一些成果，但目前所应用的主要方法仍然存在很多不足；对现有图像配准方法的意义、原理、分类及配准的流程做了详细的介绍，并对各种方法进行了比较，提出了各种配准算法适用范围，对它们各自的性能进行了分析和评价，力求为该领域提出一个较详实的背景材料。     

基于特征点的合成孔径雷达复图像自动配准算法

提出了一种干涉合成孔径雷达复图像对的自动配准算法,利用Harris特征点检测算子,完成了特征点检测;根据匹配点对之间最大相关和距离相近的结论设计了匹配算法,进行了特征点对的匹配;首先通过Harris特征点检测算子提取特征点;其次根据提出的匹配算法建立点的对应关系;最后利用两步法完成复图像的亚像元级配准;实验结果表明,该算法具有较高的配准精度。     

Image Registration with Guaranteed Displacement Regularity

The goal of image registration is twofold. One goal is to enforce a certain similarity of two images by geometrically transforming one of the images. The second goal is to keep this transformation meaningful or regular. There exists a large amount of approaches aiming for regularity. Most of those are based on certain regularization techniques, others use so-called regridding options. Here, we present a mathematically sound formulation that explicitly controls the deformation in terms of the determinant of the Jacobian of the transformation. In contrast to similar work, we use pointwise inequality constraints, i.e., the volume is controlled voxel by voxel and not by integral measures. This approach guaranties grid regularity and prevent folding. As it turns out, the discretization of the volume constraint inequality is not straightforward. Therefore, we present a new type of discretization enabling the detection of twists in a pixel or a voxel. Such detection is crucial since a twists indicates that a transformation is physically meaningless. To solve the large-scale inequality constrained optimization problem, we present a numerical approach based on an interior point method. We finally present some numerical examples that demonstrate the advantage of including inequality constraints explicitly. This work was supported by NSF grant CCF-0427094 and NIH grant NIH R01 HL068904.     

检验配准模式的指纹匹配算法

两幅指纹之间的"配准模式"是由所有局部最优配准决定的.由假匹配产生的配准模式与真匹配的配准模式是不同的,尽管假匹配的两幅指纹图像从细节点的角度来看有很高的相似度.提出一种用细节点、联系脊线和方向场特征信息确定配准模式并进行指纹匹配的算法.算法由两部分组成:离线学习部分从一组真匹配数据中获得一个真配准模式集;在线部分对待匹配的指纹作配准并确定其配准模式,仅当该模式构成一个真模式时,才做进一步的精细匹配.真配准模式集是由对NIST 24连续指纹影像数据集的计算获取的.在FVC2002 DB2 数据库上的测试显示,算法有很高的准确率.