基于抖动补偿技术的印刷品图像配准方法研究

在实际的印刷品缺陷检测过程中,存在因相机支架的颤动而导致标准印刷图像和待检测图像在空间位置上配准不精确的问题。为此,在图像去抖动技术的基础上,提出了一种融合SURF(speeded-up robust features)和ORB(oriented FAST and rotated BRIEF)的运动估计算法。首先,基于SURF算法提取标准印刷图像和待检测图像的特征点;其次,基于ORB算法对提取的特征点进行描述和匹配;再次,将正确匹配的特征点通过仿射模型来求取全局运动矢量;最后,通过求得的全局运动矢量来补偿图像,并完成待检测图像与标准印刷图像的配准。针对待测图像存在的平移、尺度和旋转三种不同变化,分别采用SURF-ORB、ORB和SIFT(scale-invariant feature transform)的运动估计算法进行了性能分析。结果表明,SURFORB的特征点匹配对数量最多,匹配效果最好,SURB-ORB的运动估计时间控制在毫秒级别,满足现代印刷品缺陷检测的实时性要求。因此,融合SURF和ORB的运动估计算法能够对图像进行精确、实时的配准。     

基于复合Zernike矩相角估计的图像配准

提出了一种基于复合Zernike矩相角估计的图像配准方法.首先,利用尺度不变检测子Harris-laplace检测图像中的兴趣点作为初始特征点,计算以兴趣点为中心、邻域具有尺度不变性的Zernike矩;提出一种鲁棒的相角估计方法,用于估计两个归一化区域的旋转角度值.然后,利用Zernike矩的幅值和相角信息,通过比较每个兴趣点邻域Zernike矩的相似度提取出初始匹配点.最后,提出一种迭代角度修正算法用于精确估计变换参数,并对输入图像进行几何变换后将两幅图像配准.实验结果表明,该算法可在尺度缩放、任意角度旋转以及噪声等复杂条件下实现图像的高精度配准.当旋转角度误差小于20°时,图像的平均覆盖率达到94.125％,有效降低了误匹配的概率.     

基于Fourier-Meliin算法的干涉图像配准

提出了采用Fourier-Mellin算法对大孔径静态干涉成像光谱仪的原始干涉图像进行配准的方法,用于校正由于推扫平台系统姿态不稳所造成的失真.采用Fourier-Mellin算法和相位相关算法求取干涉图像的旋转角度和缩放及平移参数,并通过多帧未校正的图像和校正后的图像分别拼接成大面积地域图像来验证算法.实验结果表明,通过人眼判断,可以实现对图像的配准,配准精度达到1Pixel,基本满足将LASIS原始干涉图校正为不失真图像的要求.     

应用摄像机位姿估计的点云初始配准

基于摄像机位姿估计的数学模型,提出了一种检测摄像机位移前后目标图像特征点的方法,通过求解摄像机发生位移前后的相对位姿矩阵来解决应用视觉图像获得点云的初始配准问题。首先,介绍了摄像机位姿估计模型,包括本质矩阵、旋转矩阵以及平移矩阵;然后,介绍了SURF算子的特征点检测、描述和匹配的方法,在此基础上面向双目视觉和单目结构光系统,分别提出了摄像机位移前后目标图像SURF特征点匹配和深度估计模型;最后,分别进行双目视觉和单目结构光系统点云的获取、位移前后目标图像特征点检测匹配和深度估计实验,应用摄像机位姿估计模型求解旋转矩阵和位移矩阵,并对位移矩阵进行统计分析剔除粗差。实验中采用基于点云空间特征点和基于图像的方法进行对比,点云对应特征点均方误差缩小至12.46mm。实验结果验证了方法的可行性,表明本文的点云初始配准方法能较好地获得点云精确配准初值。     

基于机器视觉的手机尾插件精密测量方法研究

提出了一种基于机器视觉的小尺寸不规则零件精密测量方法和系统,方法包括图像采集、图像增强、图像配准、边缘检测、目标直线提取、相机标定和计算测量环节。针对传统尺度不变特征变换(SIFT)匹配算法完全忽略特征点之间的几何关系,对于灰度变化较平滑的图像在寻找匹配特征点对时易产生较多误匹配的问题,引入轮廓匹配获取图像几何信息、对SIFT特征点匹配进行约束,并通过随机样本一致(RANSAC)算法去除噪声点对的影响、精确估计几何变换矩阵;针对现有Hough变换拟合直线算法对非线性边缘易在Hough空间形成伪峰、影响边缘检测精准度的问题,设计了Hough空间投票权重分配新策略来抑制伪峰的产生。实验结果表明:与传统方法相比,所提出的方法特征匹配精度提高了12%,直线检测精准度提高了22%,系统测量精度达到0.015 mm。     

轮对轮辋厚度检测中图像配准方法研究

针对轮辋厚度参数的在线检测,提出了基于双相机的轮辋厚度参数检测方法,其中图像配准是影响该参数计算的重要因素。在分析轮对轮廓线图像特点的基础上,提出了利用配准板特征点的图像配准方法,设计了图像配准步骤,采用仿射变换作为图像配准中的变换模型。为保证配准精度,在综合考虑配准板上特征点的数量和特征点的分布的基础上设计了配准板。通过图像配准实验,提取了配准板特征点坐标,求解了仿射变换矩阵。实验表明,该方法的配准精度为2个像素。     

基于传感器参数和目标轮廓中心的自动配准算法研究

通过对光电成像型反舰导弹的成像过程分析,提出了一种自动配准算法。其基本思路是将图像变换模型分解,逐步简化。可见光和红外图像配准时的变换为仿射变换。首先,利用传感器参数的调整,消除图像间的比例变化,将仿射变换简化为刚体变换;然后,依赖图像信息,用形态学边缘检测的方法求取目标的轮廓中心,以此为控制点消除图像间的平移变化,实现图像的完全配准;最后,通过观察海天线是否重合以及利用均方根误差原则,对算法的配准效果做详细评估。仿真实验表明,该算法准确、快速,配准精度满足目标识别的要求,可以较好地解决异类传感器弱小目标图像配准的难题。     

基于字典描述向量的实时图像配准

针对传统的特征向量计算方法复杂度高、耗时长、占用内存多等缺点,提出了一种基于字典描述向量的图像配准方法。该算法采用K-奇异值分解（K-SVD）方法生成字典,通过比较特征点临近区域图像与字典中基底图像的相似性得到特征描述向量,从而降低了描述向量的计算复杂度,提高了算法的实时性。实施该算法时,首先通过随机KD树算法对参考图像和待配准图像的特征点进行匹配,然后使用经典随机抽样一致性（RANSAC）算法剔除误匹配点对,最后应用最小二乘法对得到的匹配点对进行参数估计,从而得到两幅待配准图像的空间几何变换关系。实验表明结果,本文提出的描述向量计算方法降低了描述向量的存储空间,加快了特征匹配的速度,可在保证配准准确度的前提下实现配准过程。     

采用轮廓特征匹配的红外-可见光视频自动配准

为了精确地配准近平面场景下的红外-可见光视频序列,本文提出了一种基于轮廓特征匹配的自动配准方法,通过迭代匹配目标轮廓特征来解决异源图像中配准特征的提取和匹配难题。首先,采用运动目标检测技术获取目标轮廓,并由曲率尺度空间(CSS)角点检测算法提取轮廓特征点。此后,建立全局形状上下文描述子和局部边缘方向直方图描述子描述特征,从而实现可靠的特征匹配。来自不同时刻的匹配点对被保存在一个基于高斯距离准则的特征匹配库中。最后,为了克服近平面场景中目标深度变化的影响,本文结合前景样本随机抽样策略计算配准矩阵的损失函数,完成对全局配准矩阵的更新。在LITIV数据库上对方法进行实验验证,结果表明本文方法的配准精度优于当前先进的对比方法,在9个测试视频上的平均重叠率误差仅为0.194,与对比方法相比下降了18.5%。基本满足了近平面场景下红外-可见光视频序列配准的精度要求,且具有较高的鲁棒性。     

利用改进粒子群算法的特征点配准

点配准问题在机器视觉、医学图像等领域有着非常重要的应用基础.首先在粒子群优化(Particle Swarm Optimiza-tion,PSO)算法的基础上,融合随机局部搜索(Local Random Search,LRS)算法,提出了一种新的改进粒子群优化(LRS-PSO)算法.然后将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,用LRS-PSO算法来求解配准所需的空间变换参数.实验结果表明,算法具有较强的鲁棒性,具有较高的配准精度和较快的计算速度.     

改进Demons算法的非刚性医学图像配准

非刚性配准是医学图像处理的一个重要的研究方向。基于光流场模型的Demons算法由于仅依赖图像灰度梯度使图像变形,当缺乏梯度信息时图像的变形方向不能确定,因而容易造成误配准,且该算法只适合于单模态图像配准。本文针对最大互信息配准方法在多模态刚性配准中的成功应用,提出了一种可用于多模态图像配准的改进Demons算法。该方法在原有驱动图像变形力的基础上,增加两幅图像间互信息对当前变换的梯度作为附加力作用,使浮动图像向两图像间互信息增大的方向变形,正确地配准图像。为避免陷入局部极值并提高算法的运行速度,该方法在多分辨率策略下实现。使用单模态、多模态图像分别进行实验来验证此算法,并与原始Demons算法进行比较,实验表明,该方法能够快速地产生准确的配准变换。     

图像配准技术在红外温度检测中的应用与研究

针对电器温升检测,运用图像配准算法对红外图像和光学图像进行配准,从而借助光学图像的高分辨率来解决红外图像分辨率低的问题,在Matlab环境下配准效果较好.该配准算法已嵌入红外测温软件,多次使用表明其准确度高,能有效地综合利用光学图像的高分辨率和红外图像的温度显示功能,从而使红外测温技术在电器温升检测中发挥出更好的效果.     

结合多分辨率修正曲率配准的层间插值

针对体数据各坐标轴分辨率不一致,导致医学及工业三维图像重建时出现边界台阶状结构、细节断裂或缺失等问题,提出了基于多分辨率修正曲率配准的层间插值方法。该方法采用反投影重建形式增强图像细节,解决配准图像清晰度和对比度弱的问题;利用三次卷积插值构造切片的低分辨率图像以保留图像细微结构,提高配准精度。采取从低分辨率粗配准到高分辨率精细配准的策略减少计算时间,提高计算效率。利用切片图像对应像素间存在对称形变结构的特征,建立了修正曲率模型估计形变场,解决了配准时单向形变不一致的问题。最后,通过离散余弦变换(DCT)的数值解析方案对构建的形变场估计函数进行优化,利用最终形变场数据对切片进行线性插值,计算出层间图像。实验结果表明,提出的算法能够消除现有方法插值图像的边缘模糊现象。与线性插值算法相比,提出方法的均方差(MSD)减小了40%,高于对称曲率模型,且耗时仅为该模型的20%左右,满足应用要求。     

基于飞机红外检测的图像配准定位预处理方法

根据现役飞机复合材料结构几何形状和红外检测特点等情况,设计了专用工具用于热图像采集时的辅助定位.通过使构件表面实际标记点在实时图像中的影像与显示屏上预设标记符号相重合的方法,提高所采集热图像在几何尺寸上的相似性和标准化,从而简化软件部分对图像的配准定位预处理操作,降低全景图拼接软件的算法设计和编程难度.     

光谱仪图像的亚像素配准

针对超光谱成像遥感存在的光谱仪图像间失配变形,影响地物目标光谱信息纯度的问题,提出了一种结合超光谱图像特点的亚像素配准方法来校正图像间的失配变形.首先,对待配准的可见光近红外(VNIR)和短波红外(SWIR)光谱仪图像分别进行波段选择和主成分变换,将变换后的第一主分量图像作为待配准图像.然后,将待配准图像均匀划分为具有一定重叠率的图像块,利用相位相关方法估计对应图像块的亚像素平移参数,通过相位相关系数剔除错误的平移参数估计生成图像的光流场.最后,通过光流场来实现光谱仪图像的配准.实验结果显示,该方法配准精度优于0.1pixel,满足超光谱图像后续处理对配准精度的要求.     

基于CCD技术的生产线自动分选系统软件设计

为了确保基于图像处理的产品在线检测系统的检测精度,同时简化其软件系统的开发难度,此项目研究了以Matlab2010a为平台的生产线自动分选系统产品合格评判算法以及基于COM技术的VB.NET与Matlab2010a混合开发的实现方法;实验结果表明,此系统既能保证算法的精度又易于开发,具有稳定性好、处理效率高、人机交互性好等优点,有很好的推广价值。     

目标运动轨迹匹配式的红外-可见光视频自动配准

为实现精确的红外-可见光视频序列的自动配准,提出了一种新的基于目标轨迹线匹配的配准方法。首先,利用运动目标检测技术提取目标前景,并由基于相关滤波器(KCF)的多目标跟踪算法对每个前景顶点进行跟踪,进而获取每个目标的运动轨迹。此后,为每条轨迹线建立归一化运动方向描述子与归一化运动幅度描述子,通过时序分析、方向描述子匹配及幅值描述子匹配建立分步约束的匹配机制,完成轨迹线匹配工作。最后,采用迭代更新的方式获取最佳全局配准矩阵,实现对异源视频的配准。在LITIV数据库上的9组视频上进行测试验证,实验的结果表明:本文配准算法的重叠率误差一般小于0.2,接近或已超过手动的Ground-Truth矩阵。通过充分利用目标的运动信息,该算法实现了精确的红外-可见光图像序列配准。