基于sift特征描述符的多尺度图像配准方法

研究图像处理,提高图像的精确性,在基于特征的图像配准中,特征描述符用来对两幅图像的特征进行相似性度量.合适的特征描述符对于建立图像之间的配准映射关系和提高配准精度具有重要意义.为了适应图像的尺度变化,提高配准算法的精度,引入多尺度Harris角点检测算法,并对一种基于sift特征的描述符在向量构造和采样区域等方面进行改进,最后通过对比特征描述符的相似性建立特征点间的匹配关系,并进行仿真.结果证明,算法能够适应图像的尺度变化,增加了描述符在图像具有噪声、旋转时的鲁棒性,提高了图像配准的精度.     

基于局部显著特征的快速图像配准方法

针对SIFT算法在进行图像配准时存在提取特征点数目大、无法精确控制、运算速度慢、配准点精度不高的问题,提出一种基于局部显著特征的快速图像配准方法。该方法首先对原始图像和待配准图像进行降采样,对降采样图像分别提取SIFT特征点,并对特征点运用改进的K-means聚类算法进行聚类;然后利用聚类结果筛选聚类区域,在各聚类区域提取显著特征点进行粗匹配;最后利用显著特征点在原始图像中定位显著区域,对所得显著区域进行精配准。实验结果表明,该方法减少了图像匹配时间,控制了特征点数量,在保证匹配准确度的同时,有效地提高了特征匹配的效率。     

一种消除伪匹配的图像拼接算法

在图像拼接中进行图像配准,模板特征选取与大小选取在很大程度上影响图像配准的准确度和速度.当相邻两幅图像重叠区域缺乏显著特征,或者存在多个特征相似的部分,就会发生伪匹配而导致拼接失败.该文对图像拼接的伪匹配情况进行分析,提出一种消除伪匹配的图像自适应拼接算法,该算法在匹配上具有更高的相似性特征判别的可靠性,在自动图像拼接中体现出很强的实用性,可以实现重叠图像的正确、平滑的无缝拼接.实际运用结果表明,该方法简单易行.     

粒子群与改进的鲍威尔算法相结合的多分辨率三维医学图像配准

为克服传统基于互信息的多模医学图像配准算法容易陷入局部最优的问题,提出了一种改进的多分辨率三维医学图像配准算法.该算法通过高斯滤波将三维医学图像进行多尺度化,形成多分辨率图像金字塔,以Mattes互信息作为配准框架的相似性测度.在图像金字塔的低分辨率层使用粒子群优化算法进行全局变换参数的搜索,然后以全局变换参数作为高分辨率层配准的初始参数,并以鲍威尔优化算法进行优化,完成最终的三维医学图像配准.实验结果表明,改进的算法不仅使待配准两幅图像空间位置对齐,而且较传统互信息算法提高了配准精度,鲁棒性更强,有效地解决了基于互信息的配准算法陷入局部最优的可能.     

一种新的基于特征区域的图像配准算法

全景拼图是近年来兴起的基于图像的绘制技术(IBR)中的一个重要研究方向。在全景视图的实现过程中,关键技术是实现重叠图像正确、平滑的无缝拼接。本文在原有图像配准技术的基础上,提出了一种新的基于特征区域的配准算法,该算法利用两幅重叠图像对应特征区域的相似性,经过特征选择、特征提取和特征匹配三个阶段,实现两幅图像的拼接。实验结果证明,该算法在拼接速度和效果方面的表现均令人满意。     

线缆字符图像的拼接方法研究

针对线缆字符图像光照不均匀、重叠区域较小、边缘化等问题,现有的图像拼接方法不能准确拼接,提出一种新的图像拼接方法。首先利用HSI彩色空间模型从图像中划分出待配准的线缆区域。然后提出基于线缆光照模型的图像分块算法对线缆区域图像进行分块,并构造相似检测公式对图像块进行分类,对不含字符的图像块直接赋值为白色背景块,对含字符的图像块利用大津法进行处理,得到线缆区域二值图。接着提出以字符宽度为特征的图像配准算法获得重叠区域在两幅线缆区域图像的行对应关系。最后以重叠区域的水平中心直线拼接得到一幅包含完整字符区域的宽图像。实验结果表明,相对于当前主流的FREAK算法,提出的方法能准确地对线缆图像进行拼接,拼接效果良好。     

一种柱面全景图像自动拼接算法

提出了一种基于特征块匹配的柱面全景图像拼接算法.首先将360度环绕拍摄的序列图像投影到柱面坐标系下;然后以一幅图像为基准图像,选择基准图像中边缘信息丰富的块作为基准块,利用特征块匹配法在待配准图像中找出与基准块匹配的配准块,进而实现两幅图像的配准;再根据配准结果计算出图像间的变换参数;最后采用平滑因子对两幅图像的重叠区域进行图像无缝拼接.实验证明,算法可以快速自动地生成柱面全景图像,具有良好的鲁棒性.     

基于Mexican hat函数的图像特征提取和配准算法

使用Mexican hat函数作为特征检测算子,对图像进行局部区域提取和特征点提取,在此基础上,提出了一种结合局部区域和特征点的图像配准算法。使用Mexican hat检测算子和零交汇点检测的方法获得局部区域特征并进行初步匹配,然后使用基于不同尺度空间的Mexican hat检测算子进行特征点提取。将特征点按照局部区域进行分组,再对每一组内的特征点进行匹配操作。最后使用基于分组的随机采样一致性检验进行变换矩阵求解。算法使用Mexican hat特征检测算子进行两种图像特征的提取,对两种特征分别进行匹配,完成图像配准操作。实验结果表明,给出的Mexican hat特征检测算子在配准精度上不亚于当前主流检测方法,配准算法具有复现率高和运算速度快的优点。     

一种新的基于局部反射变换原理图像匹配算法研究*

主要研究了采用一种新的基于局部反射变换原理来对图像进行配准处理。针对传统的图像配准算法效率和精度较低,提出了一种新的快速简便的图形局部放射变换不变性特性的关键点筛选和配准算法。算法首先利用尺度不变特征转换算法(SIFT)提取图像中的关键点,然后在关键点附近区域构造三角形区域,并根据仿射不变性原理,计算各三角形区域相对面积;以此相对面积的比例来确定最终的关键点并对其进行配准操作,方法简单高效。实验结果表明,提出的方法能快速地筛选图像中的关键点,并在保证准确性的前提下,获得尽可能多的关键点,充分保证了最终图像配准操作的准确性。     

基于ZM相特征描述符的图像配准方法

针对图像特征间的视角、模糊、旋转和尺度变换以及噪声干扰等不确定性因素对图像配准精度的影响,定义了基于Zernike矩的相特征不变区域描述符,给出了Zernike矩的归一化及其相值度量方法,提出了一种基于此的图像配准算法。通过对比实验验证,本文算法能够有效提取目标图像特征点并准确进行特征匹配,且在保障配准精度的前提下显著降低了算法复杂度。     

一种新的基于特征区域的图像配准算法

全景拼图是近年来兴起的基于图像的绘制技术（IBR）中的一个重要研究方向。在全景视图的实现过程中，关键技术是实现重叠图像正确、平滑的无缝拼接。本文在原有图像配准技术的基础上，提出了一种新的基于特征区域的配准算法，该算法利用两幅重叠图像对应特征区域的相似性，经过特征选择、特征提取和特征匹配三个阶段，实现两幅图像的拼接。实验结果证明，该算法在拼接速度和效果方面的表现均令人满意。     

基于Laplace的LSSIM图像配准算法

提出一种基于Laplace变换的图像配准算法. 首先利用经典的角点检测算法提取待匹配图像的特征点或角点; 其次利用相位相关法估算出两幅图像的重叠区域, 以缩小匹配范围; 然后对角点邻域模板区域施行Laplace变换; 最后利用基于改进的SSIM (结构相似性)作为相似性度量准则建立特征点之间的匹配关系. 实验结果表明, 该方法可以很好的完成特征点匹配, 匹配点对充足且具有很高的准确率, 而且对亮度差异具有一定的鲁棒性, 从而保证图像配准精度.     

基于微观图像的图像拼接算法研究

针对传统图像拼接算法不适用于局部特征点多的微观图像实时拼接问题,结合Harris角点、SURF算法和K-Means算法提出了一种改进的算法。具体的算法流程如下：通过Harris角点提取微观图像中的特征点,并在形成SURF描述子后利用最近近邻算法对这些特征点进行粗配准。通过K-Means算法对初次配准的特征点进行聚类分簇获取聚类中心,并提取有效聚类区域的特征点。对有效的特征点进行精确配准,并校验配准后特征点的斜率一致性和距离一致性,从而实现精确的特征点匹配。实验结果证明,该算法克服了特征点多造成图像拼接时间长和拼接误差大的问题,具有较强的鲁棒性和稳定性,可应用于微观图像实时拼接领域。     

优化的多幅眼底图像拼接方法

针对多幅眼底图像拼接的问题,提出一种优化的多幅眼底图像拼接方法。该方法在基于特征的层次鲁棒估计方法完成两两图像初始配准的基础上,提出一种基于重叠区域的配准修正,得到两幅图像之间的良好配准;然后建立图像之间配准关系的无向图,并将配准图像中匹配特征的几何误差和相似度作为图中边的权值,通过计算关系图的最短路径,确定基准图像;再构造基于基准图像的直接约束和基于非基准图像的间接约束的多幅图像配准整体模型,用来生成多幅拼接图像。最后在图像融合部分,提出基于距离变换的多频带融合方法,消除拼接图像中的接缝,达到平滑融合效果。实验结果表明,该方法可有效消除多幅配准的累积误差,实现多幅眼底图像输入顺序无关性的精确配准和无缝拼接。     

基于局部特征聚类匹配的多谱图像配准方法

针对基于局部特征匹配的图像配准和识别算法对于多谱段图像配准性能较差的缺点,提出一种基于局部特征聚类匹配的图像配准方法,该方法针对多谱图像的特点构建优化的局部特征提取算子,根据特征点对的相对主方向统计信息对初始匹配点集重新聚类,求出正确匹配的点对子集以实现配准。实验结果表明,该算法较大地提高了多谱图像配准的正确率和精度。     

使用特征点与灰度值的医学图像局部配准方法

针对医学图像配准中,存在某些图像间大部分区域没有差异或者存在差异但不被关心的情况,提出了一种局部图像配准方法。该方法使用局部可控的紧支撑径向基函数作为配准变换函数,通过在感兴趣区域设置特征点,将变换函数作用范围限制在图像中某一特定区域,保持其他区域不发生变形。利用图像间的互信息量作为测度函数,更加精确地求解变换函数。在优化策略的选择中,将图像配准看作为寻优过程,采用基于小生境的遗传算法优化变换函数参数,能够克服经典遗传算法早熟、搜索能力差等缺点。通过对已知变换函数的仿真图像与真实医学图像进行实验,结果表明该算法能够准确地找到较优的变换函数,并且将作用区域限制在较小范围内。该方法结合了基于特征点和基于像素配准方法的优点,有效的搜索策略保证了变换函数准确性,是一种可行的、鲁棒的局部医学图像配准方法。     

基于SURF的抗重复特征干扰图像配准方法

针对基于加速鲁棒特征(SURF)的图像配准算法的配准精度易受重复特征干扰的影响这一问题,提出一种基于SURF的抗重复特征干扰的图像配准方法.使用SURF算法提取图像特征点;针对重复特征干扰,提出一种特征点分类匹配方法以取代传统的全局匹配,在不显著增加计算量的情况下有效的降低误配率;使用随机抽样一致(RANSAC)算法进一步筛除误配,并计算出图像转化矩阵以完成配准.实验结果表明,该方法能有效抑制实验图像中严重的重复特征干扰,并获得较高的配准精度.     

基于特征的hausdorff距离图像配准

针对图像配准问题,提出了基于Harris及SIFT(Scale-invariant feature transform)特征的Hausdorff距离方法来实现图像配准。首先利用harris角点检测和SIFT特征提取参考图像和待配准图像的角点,通过两种方法获得的角点在融合之后获得更大的角点搜索范围,再利用相似一致性匹配原则剔除错误角点,进而通过改进的Hausdorff距离算法完成图像的配准操作。结果证明,改进算法比传统Hausdorff距离算法运行时间更短,算法时间降低约45%,具有较强的抗噪声能力和旋转鲁棒性,提高了图像配准的效率和精确性。     

结合最佳缝合线和多分辨率融合的图像拼接

目的 针对图像拼接过程中,缝合线通过运动物体或配准不准确区域等情况导致融合图像出现鬼影、重影的问题,提出了一种基于差异图像加权的改进最佳缝合线算法,采用基于多分辨率和加权平均的分区图像融合算法解决了拼接线问题。方法 首先将两幅图像的重叠区域划分为缝合线区域和过渡区域;在缝合线区域内,使用差异图像加权的最佳缝合线搜索准则构建准则值图像,基于动态规划思想来搜索得到最佳缝合线;基于缝合线生成掩码图像,并对重叠区域图像进行扩展,采用多分辨率融合算法实现了非严格重叠区域的融合;在过渡区域采用加权平均算法来消除拼接线。结果 采用含有大量运动物体的图像序列对算法进行测试,实验结果表明,基于差分图像加权的最佳缝合线有效避开了大部分运动物体,当缝合线难以绕开运动物体时,能够尽量少地穿过运动物体;通过多分辨率和加权平均融合算法消除了拼缝等问题。结论 提出的最佳缝合线算法能够有效地避免缝合线通过运动物体、配准不准确的区域,将多分辨率图像融合算法应用于非严格重叠图像融合,能够合成高质量的全景图像。     

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。