基于误差阈值和最小二乘图像拼接关系矩阵的实现

为了获得图像最佳拼接效果,对相邻图像间变换矩阵的求解问题进行研究,提出了一种全稳健的图像拼接算法.此算法采用SIFT进行特征点提取,初步得到了特征点匹配的伪匹配集合,并运用稳健的误差阈值法将伪匹配点集合划分为内点和外点,在内点域上运用误差的最小二乘优化算法精确地估计出了图像间的点变换关系,最后采用颜色插值对交接处进行颜...     

基于特征点约束关系的图像拼接算法

针对传统图像拼接算法存在的缺点,提出一种基于特征点约束关系的全自动图像拼接算法。首先使用Harris角点检测器提取两幅图像的特征点;再利用双向最大相关法对特征点初始匹配,运用两级特征点约束关系策略对初始匹配点求精;然后采用稳健的RANSAC算法求出变换矩阵初值并使用Levenberg-Marquardt(LM)非线性迭代算法精炼变换矩阵;最后使用三角函数作为融合算法,实现拼接图像的平滑过渡。实验验证了算法的有效性。     

利用特征点配准和变换参数自动辨识的图像拼接算法

提出了一种不同尺度的图像配准与自适应拼接算法.通过特征点匹配与图像间变换几何参数的自动辨识,实现了不同尺度和旋转图像间的匹配和拼舍.利用尺度不变特征点提取算法(SIFT)提取出待拼接图像的特征点,根据互信息量最大原则实现特征点的匹配,然后通过得到的匹配对的几何信息自动辨识出两幅图像之间的变换参数关系,得到反映图像平移、...     

基于拓扑结构的图像拼接算法

针对加速稳健特征(SURF)算法匹配特征点对较多,造成拼接精度低、计算量大的缺点,结合网络拓扑学理论提出了一种剔除误匹配的SURF改进拼接算法.算法定义并采用连通矩阵得到特征点的拓扑结构,将两幅图像的连通矩阵做异或运算得到判断矩阵,多次迭代剔除特征点集合中错误匹配点和匹配度较低的点,得到拓扑结构完全相同的特征点集合,有效减少了匹配特征点对的数量,提高了特征点对的匹配正确率.根据最终的特征点集合计算变换矩阵完成两幅图像的拼接处理.对比实验结果表明,针对同一组图像进行拼接处理,所提算法的特征点匹配正确率较SURF算法提高了28.28%以上;对于小分辨率图像拼接,耗时基本保持一致;对于大分辨率图像拼接,所提算法耗时大大减少.     

基于局部熵的全自动图像拼接算法

针对传统图像拼接算法存在的缺点,提出一种基于局部熵的全自动图像拼接算法.首先使用Harris角点检测器提取二幅图像的特征点.利用熵精确定位的优点,采用局部最小熵差和匹配点约束关系相结合的双向特征匹配算法匹配特征点.为剔除误匹配点的干扰,利用快速RANSAC算法(PERANSAC)对匹配点求精,估算单应矩阵.最后用三角函数加权平均法进行图像融合,平滑处理,消除接缝,实验验证了本算法性能.     

一种基于兴趣点特征匹配的图像镶嵌技术

提出一种基于兴趣点特征匹配（IPFM）的图像自动镶嵌技术。首先利用混合的角和边检测器获取待镶嵌图像中的兴趣点，通过采用一种双向最大相关系数匹配的方法提取出初始特征点对，然后用空间坐标距判别准则剔除伪特征对，最后利用正确匹配特征点对实现图像的镶嵌。此外，在图像融合技术中引入了域值的概念，从而解决了重叠区域图像平滑过渡问题。实验表明：该方法能够快速准确地提取出两幅图像间的对应特征点，大大降低了误匹配的概率；在图像间存在小的旋转量情形下，仍能有效地实现图像的平滑镶嵌。     

基于图像交叉分块的电子稳像算法

该文提出一种基于图像交叉分块的电子稳像算法。该算法利用相邻两帧图像间存在相同特征的性质,首先通过对图像的交叉分块提取反映图像全局信息的特征点集合,然后根据运动模型建立能量函数,使相邻帧的特征点集合达到最佳匹配,同时获取全局运动参数,最后进行运动补偿以实现稳像目的。稳健的特征点与运动模型匹配相结合,能够有效地处理存在较大旋转和偏移的序列图像。通过强噪声实验表明,该算法具有较好的鲁棒性。     

基于图像配准的潜在痕迹提取

介绍了依据图像配准技术在复杂背景中提取潜在痕迹的一种方法。图像配准是图像处理的一个重要的基础环节，传统的图像配准算法存在着各种不确定性及计算复杂性，而且特征点的选择困难且自动性差。而我们要实现从复杂的背景中提取潜在的痕迹必须要求图像要精确对准到亚像素级。针对传统算法中存在的问题，分别采用了一种从特征点提取、匹配到图像间点变换估计及光学变换估计的鲁棒算法。这些算法经过实验证实是鲁棒的且是实用的。     

基于局部特征点配准的图像拼接算法

为解决尺度、视角、光照变化较大及存在噪声和模糊变化情况下的图像拼接问题,提出了一种具有较强鲁棒性的图像拼接方法。首先,根据Harris算法和SIFT算法各自的特点,提出了一种自适应的Harris-SIFT特征点提取方法,利用最邻近法完成图像间的特征点粗匹配;然后,应用随机抽样一致性(Random Sample Consensus,RANSAC)算法对粗匹配的特征点进行筛选,同时估计出透视变换模型的变换矩阵,并对相邻的两帧图像进行配准;最后,利用加权平均融合算法消除图像拼接处的缝合线,实现图像的高质量拼接。实验结果表明,该算法在提升SIFT算法鲁棒性的同时,还增强了图像拼接的效果,消除了图像亮度和色度差异的影响。     

融合多特征的图像检索算法

针对单一特征不能很好地表述图像的问题,提出了一种融合多特征的图像检索算法.首先,提取查询图像和图像库中样本图像的GIST(Generalized Search Tree)特征,用欧氏距离衡量图像间的GIST相似度值,根据查询图像的GIST特征在图像库中进行检索,将结果按相似度进行排序;然后,提取查询图像和返回结果中前k幅图像的尺度不变特征变换(SIFT)特征,使用BBF(Best Bin First)算法进行特征匹配;最后,通过特征点匹配点对数排序并返回检索结果.实验在改进的Corel1000数据集上进行,与传统的单特征图像检索算法对比,提出的图像检索算法不仅提高了检索准确率,而且获得了较好的检索效率.     

基于局部特征点配准的图像拼接算法

为解决尺度、视角、光照变化较大及存在噪声和模糊变化情况下的图像拼接问题, 提出了一种具有较强鲁棒性的图像拼接方法。首先, 根据Harris算法和SIFT算法各自的特点, 提出了一种自适应的Harris-SIFT特征点提取方法, 利用最邻近法完成图像间的特征点粗匹配; 然后, 应用随机抽样一致性(Random Sample Consensus, RANSAC)算法对粗匹配的特征点进行筛选, 同时估计出透视变换模型的变换矩阵, 并对相邻的两帧图像进行配准; 最后, 利用加权平均融合算法消除图像拼接处的缝合线, 实现图像的高质量拼接。实验结果表明, 该算法在提升SIFT算法鲁棒性的同时, 还增强了图像拼接的效果, 消除了图像亮度和色度差异的影响。     

基于冗余小波变换的立体图像视差估计

通过分析目前立体视差估计方法的不足,提出一种基于冗余小波变换的视差估计新算法.首先对参考图像进行冗余小波变换,提取特征点,形成DT(Delaunay Triangle)网格,然后根据三角形特征点在目标图像中进行视差估计,最后通过仿射变换形成浓密视差图.实验表明该算法能有效获得视差矢量,视差匹配后能得到良好的重建图像.     

基于Harris-SIFT特征匹配的图像自动配准算法研究

为解决目前大多图像配准算法存在匹配精度低、实时性差的问题,本文提出了一种基于区域分块提取特征点的自动配准算法。该算法结合了Harris算子与SIFT(Scale-Invariant Feature Transform)算子的优点,先用Harris算子快速提取角点作为图像原始特征点,然后利用SIFT算子的特征描述方法对原始特征点进行描述,获得具有尺度不变性的特征点描述符,最后通过欧氏距离确定匹配点对进行图像配准。实验结果表明,该算法保留了Harris算子和SIFT算子的优点,减少了经典SIF算法提取极值点的时间,并且具有良好的鲁棒性、尺度不变性。本文针对200幅图像进行测验,当发生平移、旋转或缩放变换时,两幅图像间的匹配正确率高达95%。结果表明该算法能高效、高精度的实现图像配准。     

基于视差梯度约束的RANSAC算法

图像拼接技术中的图像配准阶段存在计算量过大的缺陷,这是由于计算变换模型矩阵时,传统的RANSAC算法计算了全部匹配特征点(包括伪匹配点对)对应的模型参数,本文在RANSAC算法前设计了基于视差梯度约束的预检验过程,筛选掉大量伪匹配特征点,大大提高了图像配准效率。     

基于改进正态分布变换算法的点云配准

正态分布变换(NDT)算法是一种应用在同时定位和地图生成(SLAM)中的点云配准算法。针对地面激光扫描(TLS)数据的特点,改进了NDT算法,提出了一种基于SURF的NDT配准算法,使之能应用在TLS中。该算法首先建立点云和图像间的映射关系把点云影像化;利用加速稳健特征(SURF)算法提取图像的特征点并找出特征点对;根据映射关系找到相应的三维特征匹配点,求出变换矩阵,完成点云初始配准。在NDT算法中,设置初始矩阵为单位矩阵,对点云体素化并使用概率分布函数对点云精细配准。实验结果证明,该算法不但适用于地面激光数据的配准,且其配准精度高、运算时间少,尤其对于不同分辨率的点云有良好的配准效果。     

一种基于Harris角点特征的图像拼接方法

本文通过对已有图像拼接算法的分析研究,改进了拼接算法中的特征点匹配问题。首先利用Harris角检测算法提取特征点,然后通过归一化相关法进行初始匹配,接着引入马氏（Mahalanobis）距离,实现图像的精确匹配。最后通过加权平均的方法完成图像的融合。实验证明该方法能有效地去除伪匹配特征点对,降低了误匹配的概率,是一种有效的图像拼接方法。     

基于改进CPD算法的SPECT-B超甲状腺图像配准

为了获得更多甲状腺肿瘤的诊断信息,文章提出了一种基于改进CPD算法的甲状腺肿瘤的SPECT图像和B超图像自动配准方法。首先,将参考图像(SPECT图像)和待配准图像(B超图像)分别通过阈值分割和图割的方法提取轮廓特征点;然后,用遗传算法和粒子群算法相结合的优化算法对CPD的权重参数进行自动寻优,利用改进的CPD算法对提取出的两组特征点进行匹配,得到两幅图像的空间变换参数;最后,将待配准图像按所求得的变换参数旋转、平移,从而获得配准后图像。实验结果表明,该方法能实现SPECT与B超甲状腺肿瘤图像的良好配准,具有参数少、精度高、鲁棒性好等特点。     

基于ROI的高精度红外全景拼接算法研究

针对红外图像空间分辨率低、视场窄,导致图像配准率低、实时性差的问题,提出一种基于感兴趣区域(ROI)的高精度红外全景拼接算法。该算法首先根据两张相邻图像的近似位置关系,求取图像间的ROI;接着,在ROI窗口中提取尺度不变特征变换(SIFT)特征点并将其作为运动目标,结合KLT(Kanade-Lucas-Tomasi)实时跟踪算法确定待配准图像中特征点的位置信息并进行匹配;然后采用随机采样一致性(RANSAC)算法剔除误匹配点对;最后利用像素级融合法消除拼接痕迹,合成一幅分辨率稳定、视场宽的红外全景图像。经实验验证,该算法与传统SIFT算法相比,配准率提高了3.491%,运行时间约提高了50%,能够准确、有效地实现多帧红外图像的无缝拼接。     

主成分分析法(PCA)在SIFT匹配算法中的应用

针对传统SIFT匹配算法数据量大、耗时长的问题,采用了主成分不变特征变换(PCA-SIFT)匹配算法。PCA-SIFT匹配算法将传统SIFT算法中的直方图法换做主元分析法,降低了传统SIFT特征描述符的维数,减少了数据量,提高了匹配效率。首先提取出两幅待匹配图像中的所有特征点及其特征向量,其次将提取出的特征向量采用距离比阈值筛选出匹配点对,再采用RANSAC法消除错配,最后得到精确的匹配结果。实验结果表明,PCA-SIFT算法较稳定、精确、快速。     

基于ORB特征的高分辨率图像拼接改进算法

针对传统图像拼接方法处理速度慢、效率低、无法满足高分辨率图像快速准确拼接的需要,提出一种基于ORB特征的高分辨率图像拼接改进算法.首先在ORB特征点提取的基础上,采用汉明距离进行快速粗匹配;然后基于渐进采样一致性(PROSAC)算法对匹配点对进行优化,去除误匹配点对之后,求解图像变换矩阵;最后采用渐入渐出加权融合算法对...