改进迭代最近点法的亚像素级零件图像配准

针对模板匹配方法用于非结构化环境下的杂乱零件识别与定位精度低的问题,提出了亚像素级的配准算法.首先提出亚像素级的配准问题可视为计算模板图像与待配准图像的边缘点集的最优几何变换;然后提出了改进迭代最近点法来估计几何变换,包括使用动态邻域搜索策略快速搜索匹配点、利用匹配点的方向一致性约束和距离约束来移除误匹配点、用光照不变的点到曲线的距离来构造误差度量函数,再用线性最小二乘法给出误差函数的封闭解;最后使用自制零件和MPEG-7 shape B数据集进行实验,结果表明该算法配准正确率、实时性和精度均明显优于传统算法,能够满足非结构化环境下的杂乱零件亚像素配准精度和鲁棒性要求.     

电力巡检场景下的红外与可见光图像配准方法

电力设备故障会导致停电事故,影响电网的安全稳定运行。根据电力设备运行时会产生热量的特点,提出一种电力设备的红外与可见光图像配准方法,便于进行异常发热故障检测。首先通过Sobel边缘检测算子提取电力设备的红外与可见光图像的边缘信息,得到边缘图像;然后通过SuperPoint算法检测2幅边缘图像的特征点并计算描述子,利用SuperGlue算法对特征点进行匹配;最后通过最小二乘法计算仿射变换模型参数,实现电力设备的红外与可见光图像配准。实验结果表明本文方法能够对电力设备的红外与可见光图像进行高精度的配准。     

基于Hausdorff距离图象配准方法研究

图象配准是图象融合的一个重要步骤，为此提出了一种自动图象配准算法，该算法从两幅待配准的图象中分别抽取特征点，然后选用Hausdorff距离对两特征点集进行匹配，得到点集间的仿射变换，从而实现图象的自动配准，此算法以特征点而不是物体边缘计算仿射变换，大大降低了计算Hausdorff距离的运算量；同时，基于Hausdorff距离的图象匹配只需要点集之间的对应，而无须点与点的对应，因而可以使用于存在较大物体形变的情况，即完成两幅差异较大图象的配准，实验结果证明了算法的有效性。     

一种小目标的电视/红外图像配准方法

针对小目标成像及电视/红外图像配准的特点,首先利用传感器参数对空间分辨率进行配准,将仿射变换简化为刚体变换;再从视场配准后的电视、红外图像中提取角点作为特征点,然后运用Hausdorff距离对两特征点集进行匹配,并运用遗传算法求解变换参数,从而实现了可见光图像与红外图像的自动配准;实验证明,该算法能很好地实现小目标的配准,具有较强的实际应用价值.     

一种基于边缘和MIC算子的医学图像配准

研究基于点特征的图像配准方法。首先利用canny算子提取图像的边缘,然后用MIC角点检测算子提取边缘中的角点,对提取出的角点进行配对后,利用仿射变换实现图像的配准。最后以脑图像配准验证了算法的有效性。     

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。     

一种用于钣金零件视觉测量的图像拼接方法

在钣金零件视觉测量中,大尺寸零件超出图像采集摄像机的视场范围,不能一次性获得该零件的完整图像,需要将存在一定重叠区域的图像进行图像拼接。针对特征稀少、灰度信息少、轮廓对称的钣金零件图像不易拼接问题进行了分析和研究,提出了一种在待拼接图像中选择包含重叠部分的等大小区域作为待配准区域,并对其提取轮廓,然后对轮廓图利用相位相关法求待配准区域的配准参数,再根据待配准区域图像与待拼接图像的坐标关系转换求待拼接图像的配准参数并对图像进行配准,实现钣金零件图像拼接的方法。通过实验表明,该拼接方法对特征稀少、灰度信息少和轮廓对称的钣金零件图像具有速度快、较好的准确性和抗干扰能力,能够满足工业应用的要求。     

用改进的粒子群算法实现多模态刚性医学图像的配准

多模态医学图像的配准在医学诊断和治疗计划中起着重要的作用．提出了一种基于轮廓特征点和改进的粒子群优化算法((Particle Swarm Optimization，PSO))求解的配准方法．该方法首先用Canny算子提取图像的边缘，用ISODATA算法进行聚类分析提取出轮廓特征点，然后用两轮廓匹配点对的欧几里德距离平均值的极小值作为两个特征点对配准准则，并用改进的PSO算法求解配准所需的空间变换参数．实验证明；该方法配准精度能够达到亚像素级，能够避免陷入局部极小值而且速度得到明显改善，其应用于多模态医学图像的配准是可行的．     

一种基于边缘特征的图像配准方法

采用一种基于边缘特征的图像配准方法,首先通过小波变换来提取图像的边缘,然后将人工选择的边缘点代入仿射变换模型,得到配准参数（每选择一组不同的边缘点,就会得到不同的配准参数）。在不同的配准参数条件下,计算两幅图像的交互方差。取交互方差最小时所对应的配准参数为最终的配准参数。最后再利用仿射变换模型对待配准图像进行平移、旋转、缩放得到最终的配准图像。     

倒角类冲压零件轮廓缺陷视觉检测

倒角类冲压零件轮廓缺陷视觉检测对于提高生产效率、保障产品质量非常重要。针对倒角类冲压零件形状奇异、轮廓不规则,图像本身实物边缘与背景像素是逐渐过渡的,存在模糊性,缺陷特征弱小等难题,提出了模糊集合的轮廓提取算法和缺陷匹配的识别方法,检测并标记缺陷位置。首先,采用模糊集合强化边缘信息,在不需确定阈值的情况下,准确有效地提取冲压零件的轮廓。其次,利用轮廓的点、线特征,通过HOUGH变换对冲压零件进行定位。然后,以冲压件模板图像位姿特征为期望值,实时校正待检测的冲压件图像,实现精确对准。最后,采用差分相似匹配算法识别出缺陷。实验结果表明,提出的检测方法能够快速、准确地识别占整个零件0.4%以上的小缺陷,并标记位置,满足工业要求。     

基于三参数模型的视频图像配准方法研究

视频图像配准是运动视频处理中的一项关键技术。提出了一种新的基于3参数模型的配准算法,该算法利用多尺度的角点检测方法从相邻两帧中抽取特征点,选用Hausdorff距离对特征点集进行匹配,计算3参数模型参数,从而实现图像配准。与传统的6参数仿射模型相比,模型参数的降低并没有显著降低配准效果,同时由于参数搜索空间的减少,该方法用更快的速度得到较准确的结果。     

柔性密封条截面误差自动视觉测量方法

目的 在柔性密封条误差测量过程中,密封条容易弯曲且形变较大,直接匹配精度较低,测量误差大。针对此问题,提出了一种新的柔性密封条截面误差自动视觉测量方法。方法 通过两步图像轮廓配准来获取测量图段和设计图段之间的匹配关系,然后进行误差度量和质量检验。1）通过基于多分辨率的轮廓角点提取算法提取出密封条轮廓的角点,然后基于最小化均方误差的思想进行穷举搜索,计算初始配准结果,再使用线性回归进行微调进一步提高初始配准结果;2）利用形状描述子进行局部轮廓配准,进一步获得两张轮廓图之间的精确局部配准结果;3）进行不同类型的误差定量计算和结果对比,主要测量的误差类型包括点偏移误差、点极限距离误差和角度位置误差等形位误差。结果 对密封条进行了逐步轮廓配准和多种误差测量,并在实际生产中进行了测试。实验结果表明,该系统配准结果好,测量精度高。该系统测量精度远高于密封条测量系统精度标准0.2 mm,且系统检测结果与实际人工检测结果完全一致,能有效促进柔性密封条自动化检测的发展。结论 提出了一种新的柔性密封条截面误差自动视觉测量方法,该系统具有良好的稳定性和可靠性,能有效进行柔性产品误差测量和质量检验。     

结合SURF特征和RANSAC算法的图像配准方法

提出了一种基于SURF特征和RANSAC算法的图像配准方法。首先通过SURF算法对图像进行特征点检测,将欧式距离作为相似性测度进行特征点粗匹配,并通过RANSAC算法剔除误匹配点对;然后利用正确的匹配点对求解仿射变换模型从而实现图像的精确配准。实验结果表明了该方法的精确性和有效性。     

基于SIFT点特征和Canny边缘特征匹配的多源遥感影像配准研究

针对多源遥感影像的配准,提出了一种结合SIFT点特征和Canny边缘特征匹配的配准算法。该算法首先采用SIF7算法提取点特征并进行影像粗配准,在获得初始仿射变换参数后,采用Canny算法提取边缘特征,并采用成本函数法进行边缘点匹配,经粗差滤除后得到有效的匹配特征点对,随之进行影像精配准。该算法结合了SIFT、算法和Canny算法的优点,解决了多源遥感影像因辐射差异和几何差异造成的难以正确配准的问题。实验结果表明,算法具有较强的鲁棒性,并取得了较好的配准精度。     

基于图像几何特征点的仿射参数估计算法研究

平移、旋转和缩放等仿射变换参数的计算是计算机视觉、目标检测和模式识别领域的关键问题.对3类典型的基于图像特征点的仿射参数计算方案进行了研究与探讨,它们分别是利用SUSAN角检测器、Harris角点检测器和尺度不变特征变换(SIFT)提取图像特征点.针对传统算法对SUSAN和Harris角点进行匹配精度过低的问题,提出了一种新的基于Zernike矩的特征点匹配算法,对匹配的特征点对利用四参数仿射模型进行参数估计和求取.在此基础上对3种方案进行了深入分析和比较,得出SIFT特征点适用范固广、精度高,是较好的仿射参数求取工具.并通过具体的配准实验结果及在图像拼接中的应用证明了算法的有效性.     

基于视觉特征的多传感器图像配准

多传感器图像配准在空间图像处理中有非常重要的应用价值,但同时也面临着多源空间数据各异性困难。考虑到图像配准过程中的多分辨率视觉特征,采用基于小波的多分辨率图像分解来指导从粗到细的配准过程,利用扩展的轮廓跟踪算法提取满足视觉特征的轮廓,在轮廓链码曲率函数的基础上实现基于傅里叶变换的多分辨率形状特征匹配。与已有的基于特征的图像配准算法进行实验比较,实验结果表明该方法对于从多传感器得到的异质图像具有良好的配准效果。     

一种基于SIFT特征的快速逐层遥感图像配准方法

当前SIFT特征分层配准方法中存在特征点匹配复杂度高以及不同时相地物变化导致特征点误匹配等问题,提出一种基于SIFT特征的“低分辨率配准\,高分辨率验证”快速逐层遥感图像配准方法。该方法针对同源同分辨率不同时相的遥感图像,通过在金字塔的低分辨率图层匹配特征点对并建立仿射变换模型,在金字塔的高分辨率图层评估并修正模型。实验表明：提出的方法在保证配准精度的前提下,有效提高了配准算法的效率。
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