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。     

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SUSAN算法的图像配准

通过检测物体的特征点来完成两幅图像的配准。根据USAN区域的描述,采用简化了的SUSAN算法检测刚体的特征点,然后通过找到的特征点和刚体形状不变的特性采用特征点之间的几何关系来配准。实验的结果表明,在无旋转条件下的刚体图像配准中,该算法在特征点提取和图像配准过程中速度比较快。     

基于最大特征点对互信息的图像配准*

定义了局部特征点对互信息量,并在两个合理的假设下提出了基于最大特征点对互信息量的一种新的图像配准方法.该方法包含了两个搜索过程:第一个过程是基于特征点对的全局搜索过程,该过程得到初始匹配点对;第二个过程是在初始匹配点对的邻域内利用互信息基本性质的局部搜索,该过程可以进一步提高匹配点对的精度.全局搜索过程能够提高搜索效率,而局部搜索又可以克服依赖于准确提取特征点的不足.最后通过理论分析和实验证明了所提出方法的有效性.     

一种快速稳健的图像配准算法

本文对图像配准问题进行了研究,提出了一种快速、稳健的基于特征点匹配的配准算法。采用小波变换建立图像金字塔,从分辨率最低的图像层开始进行特征点匹配,在次一层匹配时以上层匹配结果为粗值,在原始图像上得到初始匹配点后采用RANSAC算法稳健估计变换矩阵H;为了提高配准算法的精度,采用变换矩阵H引导两幅原始图像上的所有特征点重新进行匹配,对得到的匹配点集重新用RANSAC算法估计变换矩阵,并采用LM非线性优化算法进一步优化。通过实验分析对比,本文的算法比原算法速度更快,更稳健。     

一种机器人触视觉图像配准方法的研究

遥操作机器人触觉与视觉图像的配准是这两种图像信息融合的关键技术．提出了一种基于OCD-ICP(Optimize Corner Detection—Iterative Closets Point．优化角点集提取——迭代最近点)的图像配准方法．该方法利用图形学原理．对图像边缘角点候选点集提出了四个筛选规则．逐步筛选得到优化的角点集，并在此基础上利用迭代最近点的方法得到最优配准变换参数．实验证明，该方法能够有效的检测到正确的曲线角点集，利用此角点集的ICP方法有较高的配准精度和速度．     

基于角点特征的自动图像配准

针对图像配准对时间和精度的需求,本文提出适用于角点特征的配准算法：提取两幅图像的角点构造三角形,计算三角形的角度,寻找两幅图像对应的相似三角形,用三角形的顶点坐标求得仿射变换系数,参考图像进行仿射变换,与待配准图像比较相似性,最大相似性对应的变换图像为配准结果。引入强角点和Harris角点对该算法进行验证。与Fourier-Mellin和基于RANSAC寻找匹配点对角点配准算法比较,实验数据表明该算法的快速准确,并具有一定的抗噪性。     

基于特征轮廓的光学触控系统触点识别

光学触控系统是近年来逐渐兴起的一种触控解决方案,它主要利用计算机视觉中的团块跟踪算法计算出触点信息。在此提出了一种光学触控系统触点识别的改进方法,它通过对摄像头采集到的图像进行双阈值分割、轮廓提取,进而计算出最小外接矩形,根据得到的特征矩形的面积及长宽比,进行无效触点剔除。该方法采用OpenCV1.0库,在基本不影响处理效率的前提下,实现了精确的干扰点剔除。     

基于轮廓与特征点的医学图像弹性配准方法

针对单一特征引导图像配准的准确度有限性,提出了一种同时使用轮廓与特征点的医学图像弹性配准方法。半自动的特征点提取方法既可以保证提取的精确性又能够避免繁琐的特征点对应关系建立过程。对于提取的轮廓,在保证外形的基础之上,通过轮廓直线化操作减少提取轮廓中关键点的数量,以提高计算效率。以两幅待配准图像中的特征点对间距离与轮廓对间距离累加和作为图像配准测度函数,选择ICP算法框架迭代地求解最优配准变换函数。通过与其他测度函数进行比较和真实图像实验结果对比,其结果表明,该算法由于采用轮廓与特征点同时引导图像配准,其配准效果好于单独使用特征点或者轮廓的图像配准算法。该算法既能匹配图像的整体结构信息(轮廓)又能对齐图像中感兴趣的生理解剖位置(特征点),更加准确地反映图像间差异情况,是一种快速、精确的医学图像配准方法。     

基于Demon算法的乳房核磁共振图像配准

为了提高乳房动态核磁共振成像中不同时间点序列图像的配准速度,提出了将快速的Demon非刚性配准算法与图像强度校正相结合的乳房图像配准模型。Demon算法本身基于图像强度变化计算变形参数,因此不适于强度动态增强的图像配准。首先根据乳房组织的信号增强模型应用多项式理论校正待配准图像的强度,再应用Demon算法进行几何变形配准。实验表明该算法在精度上远优于直接使用Demon算法,在与自由形变配准算法具有几乎相同配准精度的前提下,明显提高了配准速度。     

一种基于相机标定的图像配准方法

图像配准是把同一场景的两幅或者多幅图像在空间上进行配准,它在图像分析领域应用广泛,如医学,遥感图像分析,图像融合,图像检索及目标识别等．匹配困难是图像配准的主要问题,造成匹配困难的原因之一是待匹配图像存在畸变．该问题是由于待配准图像相对于基准图像会产生大面积相同区域或产生平移、旋转、缩放等多种畸变．针对以上各种畸变,本文提出一种解决方案：利用相机标定信息求解畸变情况的平移矩阵、旋转矩阵和缩放比,通过反变换达到矫正图像畸变的效果．然而标定信息常会因为相机位置移动而发生改变．对于此问题,本文则是通过求解多角度下的云台转角来确定相机的标定信息．实验表明：本文提供的方案很好的解决了图像配准阶段的一些畸变问题,使图像配准有较高的精度．     

基于点特征的SAR图像与可见光图像配准

针对合成孔径雷达(SAR)图像与可见光图像配准精度低的问题,提出一种基于角点幅值与方向的点特征描述符HIOHC,用以改进Harris角点检测器。将检测器的响应函数从一阶项扩展为二阶项,提高其对SAR图像噪声的鲁棒性,同时构建一个组合像素空间及灰度信息的权值函数,提高角点检测的准确性。实验结果表明,与传统的Harris检测器相比,改进的检测器能够有效降低SAR图像噪声的影响,具有更高的配准精度。     

基于归一化SIFT算法的不同光学影像配准

由不同传感器摄取的遥感影像因成像模式、拍摄角度和分辨率不同,给两者之间的配准造成困难。针对该问题,提出归一化SIFT算法,通过对SIFT描述子归一化的处理,降低不同光学影像色调差异大的影响,并通过与最小二乘法和双线性内插法的结合,完成自动配准。选取角度和尺度偏差较大的SPOT与ASTER影像、ASTER与TM影像2组数据进行实验。结果证明,该算法鲁棒性强,配准精度高。     

基于改进光流场模型的医学图像配准方法

基于光流场模型的图像配准方法计算简单快速,但采用原始光流场模型进行图像配准会使图像出现严重的模糊导致不能使用。提出了对原始光流场模型的正则项进行改进,同时引入运动模糊图像复原算法,改进的算法改善了原始光流场模型造成的图像模糊。实验结果表明,基于改进光流场模型的医学图像配准算法配准结果准确,具有较快的配准速度。     

基于线特征和控制点的可见光和SAR图像配准

以具有典型人造目标的可见光和SAR (Synthetic aperture radar)图像为研究对象,提出一种自适应多尺度快速Beamlet变换方法提取人造目标在可见光和SAR图像的共有特征---线特征, 并基于线特征构造控制点,设计了一种基于控制点特征的匹配度函数,采用基于特征一致的粗配准和基于控制点的精确配准方法,对待配准图像实现由粗到精的自动配准. 实验表明,在可见光和SAR图像存在较大灰度差异、旋转和平移的情况下,该算法仍然能够精确配准图像.     

用弹簧分子系统进行弹性医学图像配准

将源图像Delaunay三角化,用弹簧分子系统模拟网格形变,网格点在系统力的作用下移动去拟合待配准的目标图像.力由互信息梯度定义,并利用已知解剖结构特征的对应关系对形变过程进行约束.经过一段时间,网格点停止运动,对每一个Delaunay三角形计算局部仿射变换.实验结果表明,该算法能够快速准确地实现弹性医学图像配准.     

基于VTK的口腔种植手术导航系统的图像配准

讨论了口腔种植手术导航系统的关键技术——图像配准的实现全过程。制作了聚丙烯树脂模板专用配准装置，以基于外部标志点的无创配准方法，在基于VTK的平台环境下，开发了软件系统获取虚拟坐标系与世界坐标系下的基准点坐标，并以ICP算法完成配准。应用实例表明，配准误差小于1mm，可以满足口腔种植手术临床需要。     

基于隐含相似性的光学和SAR图像配准方法

异质图像配准是多源图像融合的关键步骤之一,通常需要精确提取和匹配图像的同名特征,这种同名特征在成像机理差异巨大的光学和SAR图像中进行提取和匹配十分困难,利用相同场景图像中的隐含相似性可以有效避开这一难点.为了对光学和SAR图像进行配准,提出了一种基于隐含相似性的光学和SAR图像配准方法,该算法首先选用高梯度幅值像素作为隐含特征点集,然后通过像素迁移来构建相似测度准则函数,并用遗传算法对准则函数解空间进行全局优化搜索来获取配准解,这样就将图像配准问题归于模型参数优化求解过程.实验结果表明,该方法有效可行,配准图像能达到像素级配准精度.