基于显著性和ORB的红外和可见光图像配准算法

针对红外与可见光图像配准过程过受灰度差异影响大、特征点难配准的问题,提出基于显著性检测和ORB特征点的图像配准算法。首先利用优化的HC-GHS显著性检测算法得到图像的显著性结构图；其次利用ORB算法在显著性结构图上进行特征点检测,利用泰勒级数筛选出鲁棒性强的特征点,并根据特征点的方向进行分组匹配的策略；最后利用汉明距离实现特征点的匹配。实验表明本文算法能准确实现红外与可见光图像之间的配准,在红外噪声干扰、尺度变化下都具有良好效果。     

基于多尺度红外与可见光图像配准研究

利用尺度空间理论对多分辨率的红外与可见光图像配准算法进行研究,提出利用红外与可见光图像的多尺度特征点及边缘作为配准的特征,利用特征尺度确定用于相似度匹配的子图像大小,使用LTS-Hausdorff(least trimmed square Hausdorff)距离判断子图像的相似性。利用尺度空间理论及多尺度下图像的特征能更加全面的对图像进行描述。在利用多尺度特征获取到匹配对后,再利用随机一致性检测对匹配对进行提纯并获取空间变换的参数,然后使用该参数对红外与可见光图像进行配准与融合。实验结果表明,基于多尺度的图像配准方法,能有效对红外与可见光图像进行配准。     

一种基于深度和局部特征的分布式光电图像配准方法北大核心CSCD

针对分布式光电成像系统采集的红外和可见光图像在配准时易受噪声影响,配准精度不高问题,提出一种基于卷积神经网络深度特征和RIFT局部特征的图像配准算法。首先基于改进的AVIRnet提取待配准红外和可见光图像的卷积深度特征,利用深度特征进行初匹配,得到初步的空间关系;然后在重叠图像区域内提取RIFT特征点;最后对局部特征点进行修正,得到最终的匹配点对,估算出精确的变换矩阵。实验结果表明:本文方法通过深度特征和局部特征两次匹配,对非线性辐射差异具有不变性,满足了分布式光电红外和可见光图像配准的精度要求。     

基于传感器参数和改良CPD算法的红外与可见光图像点云配准

为实现前下视红外图像与可见光图像的有效配准,提出了一种基于传感器参数和改良CPD算法的红外与可见光图像自动配准算法.首先,利用传感器的姿态和高度信息,对前下视红外图像进行几何透视校正,消除图像间的旋转和比例缩放等差异;然后,对可见光图像和校正后的红外图像提取边缘特征点,基于相似变换模型,利用改良的CPD算法对其实现精配准.实测数据验证表明,该方法能实现对红外与可见光图像的良好配准,配准精度达到1个像素左右.     

基于轮廓特征的红外与可见光图像配准方法研究

红外光与可见光处于不同波段,其图像间的相关性较小.传统的基于特征的图像配准方法(如利用角点、边缘点等),在特征点选择时容易造成误匹配,这是由于有时特征点间的距离比较近造成的.针对此问题,本文提出了一种基于图像轮廓特征的红外与可见光图像配准方法.首先通过设置目标过滤器来提取明显的轮廓,再利用部分Hausdorff距离对轮廓进行匹配,计算出匹配轮廓对的面积和质心,并以此作为配准依据来对两种不同的图像进行配准.然后通过实验证明该方法的配准精度更高且克服了特征点误匹配的难点,这就可以解决刚性变换中红外与可见光图像间的配准问题.     

基于扩散方程和相位一致的异源图像配准算法

针对同一场景下的红外与可见光图像特征点难以提取和匹配的问题,提出一种基于扩散方程和相位一致模型的红外与可见光图像的配准算法。首先提出了收敛速度更快的扩散方程,并用该方程对红外图像除噪;其次利用改进的相位一致模型提取红外与可见光图像的视觉相似性结构;在相似性结构上提取特征点,进行二进制描述;最后采用汉明距离实现特征点匹配。实验结果表明,该算法能够有效滤除红外与可见光图像的差异,减小计算开销的同时实现图像的自动配准。     

基于对齐度的电力设备红外与可见光的图像配准

提出了一种全新的电力设备红外与可见光图像的配准算法,该方法基于图像的小波变换与对齐度最大化完成图像的配准过程。首先进行图像预处理,分别对红外图像取其负像以及对可见光图像取其灰度图像,从而提升两者的相似性特征;然后利用小波变换提取出图像的边缘及特征点,最后利用对齐度准则计算所有特征点对之间的对齐度,得到匹配点对。实验结果证明了此方法的有效性、精确性和适用性。     

基于斜率一致性的电气设备红外与可见光图像配准方法

针对电气设备同一场景间红外与可见光图像间难以 匹配的问题,提出了一种基于斜率一致性的图像配准方法。首先通 过基于多方向结构元素、不同权值的数学形态学边缘检测算法分别提取红外与可见光图像的 边缘,得到粗边缘图像; 然后通过SURF算法检测两幅边缘图像的特征点,根据正确的匹配点对之间斜率一致性的先 验知识,进行特征点匹配; 最后通过最小二乘法求得仿射变换模型参数实现两幅图像的配准。实验结果表明,本文方法 有效提高了匹配点对的正 确率,特征点的定位也更加精确,能够对电气设备红外和可见光图像实现高精度的配准 。     

基于角点和Hu矩不变量的可见光和红外图像自动配准方法

针对红外图像与可见光图像的自动配准问题,提出了一种基于图像角点特征和透视变换模型的方法.首先采用自适应阈值对红外与可见光图像进行分割,然后利用Harris因子分别在分割后的红外和可见光图像上检测角点.通过分析角点邻域在原始图像上的相关性实现角点的粗匹配.接着通过RANSAC算法对角点进行细匹配,删除outliers,再...     

改进配准测度的SUFT红外图像快速配准算法

为方便电路板卡故障诊断,实现红外图像快速、有效配准,提出一种基于SUFT(Speeded-Up Robust Features)和相似四边形的红外图像快速配准算法。该算法首先对红外图像进行特征点检测,生成SUFT特征点描述子;然后采用欧氏距离进行相似性度量,提取粗匹配特征点对,再利用相似四边形进行精匹配,去除误配准点对;最后依据精匹配点对求解变换模型参数,实现红外图像的配准。实验表明,改进后的算法能有效剔除误匹配点对,提高配准精度,配准结果较理想,与同类算法相比耗时较短。因此该算法具有快速性、稳定性等优点,且配准精度较高,有很好的实用价值。     

基于距离变换和非线性规划理论的三维图像表皮配准的研究

本文提出一种基于距离变换和非线性规划的三维图像匹配方法,对物体表皮配准进行了深入的研究;它基于一种简便且易于实现的三维距离变换,采用了改进的优化算法,在实际配准搜索中,对优化的方法进行改进,采用搜索终止条件多样化的方法,在原来的基础上,增加几个方向搜索的跨度,即在搜索点集收缩到一点时,在点集维数的各个方向上,按顺序依次逐步增加各个方向的跨度步长,一直寻找到更小的目标函数值,再重复开始新的起点的搜索.实验中,利用该方法对三维图像配准中的噪声干扰、局部配准等方面进行了测试,得到了很好的结果.     

Optimized hierarchical block matching for fast and accurate image registration

Recently the camera resolution has been highly increased, and the registration between high-resolution images is computationally expensive even by using hierarchical block matching. This paper presents a novel optimized hierarchical block matching algorithm in which the computational cost is minimized for the scale factor and the number of levels in the hierarchy. The algorithm is based on a generalized version of the Gaussian pyramid and its inter-layer transformation of coordinates. The search window size is properly determined to resolve possible error propagation in hierarchical block matching. In addition, we also propose a simple but effective method for aligning colors between two images based on color distribution adjustment as a preprocessing. Simplifying a general color imaging model, we show much of the color inconsistency can be compensated by our color alignment method. The experimental results show that the optimized hierarchical block matching and color alignment methods increase the block matching speed and accuracy, and thus improve image registration. Using our algorithm, it takes about 1.28 s for overall registration process with a pair of images in 5 mega-pixel resolution.     

一种快速的亚像素图像配准算法

图像超分辨率重建是在现有红外探测器基础上提升空间分辨率的一种有效方法。超分辨率图像重建是利用一组相互之间存在亚像素位移的低分辨率图像构造出一幅高分辨率的图像,快速、高精度估计图像间的位移是其关键技术之一。提出了一种用于超分辨率重建的亚像素配准算法,算法由特征检测、像素级配准和亚像素级配准三个处理过程组成。在特征检测过程,首先采用梯度算子对图像进行边缘检测,然后对边缘点进行角点预检测,排除非角点像素点,之后再进行Harris角点检测,大大减少了计算量;在像素级配准过程,用NCC算法进行像素级配准,用统计方法去除误匹配点对;在亚像素级配准过程,先对像素级匹配点的邻域进行插值放大,再进行亚像素匹配,误匹配点剔除,相对偏移量计算。对提出的算法进行了仿真实验,结果显示本算法的速度较类似算法速度有较大的提高。     

基于区域特征的图像配准方法研究

研究一种快速、准确,适用于大角度旋转的图像自动配准方法.首先利用图像边缘点和角点的重复性提取两图像的特征点,有利于提高匹配速度;再利用双向结构相似度最大和三角形相似相结合的方法获得匹配点对,有利于减少误匹配点对;最后利用结构相似度较大的匹配点对求得配准参数,并对图像进行配准.实验结果证明了该算法的正确性和有效性,并且其能够适用于较大缩放倍数和旋转角度图像的配准.     

实现激光点云高效配准的ICP优化及性能验证

激光点云常规匹配算法是迭代最近点(Iterative Closest Point, ICP)算法,但其收敛速度慢、鲁棒性差,因此,提出一种融合多种优化算法的激光点云高效ICP配准方法。首先对点云体素滤波降采样,通过ISS算子提取关键点,采用快速点特征直方图(Fast Point Feature Histograms, FPFH)提取关键点特征,嵌入多核多线程并行处理模式 (OpenMP)提高特征提取速度;然后基于提取的FPFH特征,使用采样一致性初始配准算法(Sample Consensus Initial Alignment, SAC-IA)进行相似特征点粗配准,获取点云集间的初始旋转平移变换矩阵;最后采用ICP算法进行精配准,同时采用最优节点优先(Best Bin First, BBF)优化K-D tree近邻搜索法来加速对应关系点对的搜索,并设定动态阈值消除错误对应点对,提高配准快速性和准确性。对两个实例的配准点云进行了实验验证,结果表明,提出的优化配准算法具有明显速度优势和精度优势。     

基于相对点矩的SAR图像匹配算法

为了解决景象匹配导航系统中图像存在旋转误差以及遮档问题,提出了一种基于相对点矩的SAR图像匹配算法.Harris角点提取算于结合亚像素精确定位算法可以获得高精度的特征点坐标,而Hu不变矩具有平移、旋转、缩放(RTS)不变性,结合两者优点,本文首次提出了相对点矩的概念.相对点矩同样具有RTS不变性,可以实现任意旋转角度下...     

Remote sensing image registration via active contour model

Image registration is the process by which we determine a transformation that provides the most accurate match between two images. The search for the matching transformation can be automated with the use of a suitable metric, but it can be very time-consuming and tedious. In this paper, we introduce a registration algorithm that combines active contour segmentation together with mutual information. Our approach starts with a segmentation procedure. It is formed by a novel geometric active contour, which incorporates edge knowledge, namely Edgeflow, into active contour model. Two edgemap images filled with closed contours are obtained. After ruling out mismatched curves, we use mutual information (MI) as a similarity measure to register two edgemap images. Experimental results are provided to illustrate the performance of the proposed registration algorithm using both synthetic and multisensor images. Quantitative error analysis is also provided and several images are shown for subjective evaluation.     

基于椭圆傅里叶描述子的遥感图像配准算法

传统的基于点特征的图像配准算法在遥感图像配 准时提取的特征点数量大、分布密,易产生误匹配,导致特 征匹配的效率和精度低。为此,本文利用椭圆傅里叶描述子(EFD)能较好保留 形状信息的特点,提出了一种基于EFD的 图像配准算法,根据匹配的边界对预估变换参数,给出特征搜索范围,从而有效地提 高特征搜索的效率。实 验结果表明,所提出算法能有效抑制误匹配的产生,提升特征匹配的效率,尤其是对于纹理 丰富的大尺寸图像,提 升效果更加明显,验证了本文算法对遥感图像配准的适用性。     

一种改进的快速鲁棒性特征匹配算法

针对光照变化、噪声、局部遮挡等在图像配准技术中对配准精度有重要影响,提出了一种在多尺度空间下点预测快速鲁棒性不变特征的匹配算法。针对在探测对图像的尺度、旋转,仿射具有不变性的斑状特征极值点过程中计算复杂度较高的问题,提出一种特征点预测方法降低了描述子提取的复杂度,增强了对外部环境光照变化、噪声以及局部遮挡的适应能力;并在KD(KD Tree)树基础上,提出了一种动态平衡KD树(DBKD-Tree)快速搜索匹配算法,有效克服了KD树可能存在的病态划分,采用条件约束最邻近搜索,提升匹配效率,实现特征点高精度匹配。通过对在不同光照条件、噪声环境的仿射变换图像特征匹配测试,在加入20%的高斯噪声后,均能100%地完成重复特征检测,达到亚像素定位精度,误配率降低为零。