全天候红外与可见光图像互信息最大化配准

为了配准两幅质量差异较大、像素相关性较小的异源传感器图像,采用直方图均衡技术增强待配准图像的质量,基于Canny算子提取质量增强后图像的边缘,利用互信息最大化算法计算了两幅边缘图像的配准矩阵,运用计算出的配准矩阵实现了质量增强后的原图像的配准。结果表明:与直接采用互信息最大化算法配准的图像相比,采用本文方法配准图像的空间频率、标准差和平均梯度指标均有明显提高。     

基于图像生成的多模态视网膜图像配准方法

针对多模态视网膜的全局粗配准,提出了一种基于图像生成的多模态视网膜配准方法. 不同于当前主流的提取多模态视网膜图像血管再进行配准的方法,使用GAN模型对不同模态的视网膜图像进行像素级映射,再通过特征点匹配的方式计算图像仿射矩阵,实现图像粗配准. 基于彩色眼底图像与荧光素血管造影图像的实验结果表明,该方法与当前主流的视网膜粗配准方法相比,具有快速且鲁棒的优势.     

基于互信息和单应性原理的图像自动配准研究

基于图像特征的配准是图像配准的一个主要研究方向。传统的基于特征的配准方法一般都存在着计算量大、复杂度高以及配准精度低等问题。该文提出了一种基于互信息和单应性原理的图像自动配准方法。该方法首先利用harris算子提取角点,然后通过互信息粗匹配和RANSAC精匹配得到一对一的匹配角点对,最后根据匹配角点对计算出对应的单应矩阵来实现图像配准。为相互间满足刚体变换关系的图像之间的配准提供了一种新的思路。     

三维水声海底地形地貌实时拼接与可视化

提出了一种水声海底地形地貌实时拼接与可视化方法,系统利用差分GPS定位仪和姿态仪获得声呐换能器载体的平移与旋转矩阵信息作为迭代初始参数,消除三维水声相邻帧图像配准过程中的迭代耗时和失配现象.通过配准矩阵将相邻两帧声学图像转换到同一坐标系后,在拼接之前将声呐数据网格化,获得插值点声学图像数据.为了生成声学图像可视化兼容数...     

基于人工交互的多模态图像亚像素配准

基于特征点自动匹配的图像配准技术通常无法实现亚像素精度的配准,在多模态图像集上甚至无法完成整像素配准. 为了提高多模态图像配准精度,对亚像素图像配准技术进行研究,提出了一种基于人工交互的适用于多模态图像的亚像素配准算法. 对待配准图像和参考图像输入控制点,利用投影变换和最小线性平方差算法进行粗配准,根据双边平均配准误差对控制点进行亚像素调整,从而达到精确配准. 定性与定量实验结果表明,相比基于尺度不变特征和局部强度不变的特征描述符配准算法,该算法具备更高的配准精度,可显著提高多模态图像配准性能.     

色彩均匀性特征的纸币污损检测算法

针对纸币上常见的污损,提出基于色彩均匀性特征的检测方法.将图像均匀性特征推广到彩色空间,采用纸币图像均匀性特征矩阵,判定待检纸币上可能存在的污损象素.提出基于均匀性特征矩阵的快速图像配准方法,图像配准后,将待检图像与参考图像逐象素进行比较,并最终判定待检图像的污损程度.对于图像中新增加的边缘信息十分敏感,而对各象素的色彩值、边缘强度值的相对变化则具有很强的抗干扰性,适用于各种低质量的纸币.     

干涉合成孔径声呐复图像配准

利用干涉合成孔径声呐技术能够获得海底的三维地貌图,而干涉合成孔径声呐复图像之间的精确匹配技术是提高合成孔径声呐干涉测量精度的关键之一.首先讨论了干涉合成孔径声呐复图像配准过程中所要考虑的问题.然后给出了一种复图像配准方法,在该复图像配准过程中,使用的是基于窗口区域的图像配准方法,并把复图像中相应配准窗口之间的相关系数作为评估配准精度的标准,使用该方法能够获得子像素级的配准精度.最后把该数据处理方法应用到了仿真和消声水池试验数据的干涉处理之中,最终取得了令人满意的结果.     

一种改进的基于互信息的三维医学图像配准算法

基于互信息的三维医学图像配准是配准的一大热点.本文提出的配准方法主要是对互信息测度的公式进行简化，修正了Powell算法的方向替换方法，保持了原搜索方向，提高了配准速度.合理的设置收敛阈值，并用多分辨率策略进行了图像配准测试.实验表明，改进后的互信息测度可以达到亚像素精度，而且在配准速度上有了明显提高.     

医学图像配准的新方法

在图像的配准中运用多分辨率的方法将两幅输入图像分别分解成n个不同分辨率的子图像(称为图像金字塔 ) ,然后实现图像由粗到精的配准 ,从而提高配准的速度和精度。互信息的使用使得待配准图像不需要进行预处理 ,并且配准的精度可以达到亚像素级。作者将两种方法有机的结合起来使用 ,实验结果表明图像配准的速度得到很大的提高和精度也有所提高     

基于相机标定的图像拼接算法

针对现有图像拼接算法在配准精度和速度方面的不足,提出了一种利用相机标定信息和相位相关技术相结合的图像配准方法,并给出了算法的详细推导过程.算法通过相机标定获得投影矩阵、相机坐标系间的旋转变换矩阵和平移向量.利用相机坐标系间的旋转矩阵推导对应图像间的旋转变换公式,通过z轴位移及场景的平均景深近似求解图像间的缩放系数,利用相位相关法求解图像间的平移转换参数.实验结果证明该算法理论推导正确,在有效景深范围较小情况下图像拼接准确,对于分辨率为640×480的输入数据,平均拼接速度能够达到26.8 ms.     

一种基于多重单应引导的特征点匹配算法研究

针对复杂地形低空遥感影像特征匹配难的问题,提出了一种多重单应引导的特征点匹配算法.算法首先提取影像中的SIFT特征点并进行NN粗匹配,再经ransac算法鲁棒估计单应矩阵,并给定视差阈值,由单应矩阵进行引导匹配,直到数目稳定为止,对剩余特征点重复以上匹配过程,直到ransac估计超限为止,最后对单应估计的匹配对进一步由ransac算法鲁棒估计基础矩阵对应的内点,利用LM算法对内点求解最优基础矩阵获得更精确的匹配点.实验证明,采用文章算法进行特征点匹配,可以有效提高匹配点数量和可靠性,为快速生成高分辨率数字地面模型提供一种新的技术途径.     

视频拼接中最优自适应单应性矩阵求解算法

针对交通场景中对视频拼接速度要求较高的特点,提出了利用视频帧最优单应性矩阵进行实时拼接的双线程快速算法。首先,利用SURF(Speeded up robust features)算法提取图像特征点;其次,通过NN(Nearest neighbor)算法以及优化的RANSAC(Random sample con-sensus)算法进行特征点的匹配,并去除误匹配点对;再次,利用重叠区域的归一化协方差相关函数最大化得到视频前k帧配准效果最佳的单应性矩阵,作为后继视频帧场景拼接的映射矩阵;同时,采用KLT算法对k+1的后继视频帧特征点进行动态跟踪,若匹配点对的数量变化超过了给定的阈值,则认为当前的最优单应性矩阵需要进行优化和变换,重新计算k幅视频帧中新的特征点对,经匹配后求取新的最优单应性矩阵。在交通场景中的拼接实验证明,该快速算法平均视频帧的拼接处理速度小于100ms,对存在旋转、尺度缩放、视角以及光照变化的图像都具有良好的拼接效果,具有参数估算准确,计算量小、速度快的优点,能够满足系统对视频拼接的实时性和精确性要求。     

基于连通区域矩阵的文本图像识别方法

如何从海量的图像里将文本图像挑选出来是网络图像处理领域的研究热点.为了达到更好的文本图像识别效果,文章从文本图像的文字特征出发,提出了一种基于连通区域矩阵的文本图像识别方法.首先对图像进行二值化,计算二值化后图像的连通区域矩阵,然后根据连通区域矩阵提取出图像的8维特征值,最后使用BP神经网络来对图像进行训练和识别.实验证实,该方法在保证较高识别率的同时,明显降低了误识率.     

视频监控系统中的多摄像头跟踪优化设计

针对分布式广域视频监控系统,提出了一种基于多摄像头融合的跟踪优化方法.该跟踪优化算法根据目标优先级和目标在各个摄像头中的遮挡状态及其分割图像大小进行数据加权融合,优先分配高优先级目标给具有最佳权值的摄像头进行跟踪,并动态平衡各个摄像头的跟踪负载,将跟踪负载过重的摄像头中的低优先级目标分配给其他摄像头进行跟踪.为了有效地建立重叠摄像头之间目标的对应关系,对于摄像头远离监控地平面和目标的场景,通过摄像头监视背景图像之间的SIFT特征匹配自动生成对应点,利用这些对应的关键点确定重叠摄像头之间的单应性变换矩阵参数,再根据目标质心坐标之间的单应性变换进行一致性匹配;对于摄像头近邻监控地平面和目标的场景,通过目标分割图像之间的SIFT特征进行一致性匹配.实验结果表明:该方法能有效地实现广域监控场景中多摄像头的协同跟踪,达到了较高的跟踪性能.     

基于相机标定的文字变造篡改鉴定

数字照片中的汉字经过数码相机拍摄都会符合一定的投影规则,经过变造篡改的汉字则存在一定程度的投影偏差.为了检测数字图像中汉字信息的真实性,对估算汉字投影偏差法进行了研究,提出了基于相机标定来估算投影偏差值的检测技术.结合汉字具有平面方块的特点,利用汉字模型代表真实世界坐标系下被拍摄的汉字,提取一定数量的对应点坐标,获取与图像实际单应性矩阵对应的投影矩阵,求解重构汉字的偏差值.通过实验确定偏差阈值,图像中汉字投影偏差值大于阈值则认为经过变造篡改.实验结果表明,该方法能检测重新写入图像的汉字和替换图像汉字的篡改.     

基于KAZE特征匹配的偏振图像配准算法研究

偏振成像系统主要通过多相机或多通道成像,图像之间存在平移或旋转,偏振解析前必须进行图像配准,否则可能会产生虚假偏振信息。传统的配准算法主要有SIFT和SURF的特征配准算法,但其采用线性高斯金字塔进行多尺度分解来消除噪声和提取特征点,易造成边界模糊和细节丢失。本文从非线性尺度空间构建出发,提出一种基于KAZE特征匹配的偏振图像配准算法。首先,利用Hessian矩阵寻找特征点及其描述向量;然后以最小Hamming距离作为特征点的度量,计算单应矩阵并利用双线性插值实现不同偏振方位角图像之间的配准;最后,以FD1665P相机拍摄的图片为样本进行了实验验证。实验结果表明,本文算法相对基于SIFT和SURF特征点匹配的配准算法,归一化互信息增大、均方根误差减小,配准精度有很大提高。     

Multi-channel fast super-resolution image reconstruction based on matrix observation model

A multi-channel fast super-resolution image reconstruction algorithm based on matrix observation model is proposed in the paper,which consists of three steps to avoid the computational complexity: a single image SR reconstruction step,a registration step and a wavelet-based image fusion. This algorithm decomposes two large matrixes to the tensor product of two little matrixes and uses the natural isomorphism between matrix space and vector space to transform cost function based on matrix-vector products model to matrix form. Furthermore,we prove that the regularization part can be transformed to the matrix formed. The conjugate-gradient method is used to solve this new model. Finally,the wavelet fusion is used to integrate all the registered highresolution images obtained from the single image SR reconstruction step. The proposed algorithm reduces the storage requirement and the calculating complexity,and can be applied to large-dimension low-resolution images.     

Geometrical constraints of the synthetic method of estimating fundamental matrix and its analysing

The new geometrical constraints, based on the geometrical analysing of synthetic method, are developed to estimate fundamental matrix (F matrix). Applying the new constraints, the four parameters of fundamental matrix could be estimated firstly, and these four parameters are the coordinates of the two epipoles. The other four parameters of the fundamental matrix could be solved by solving the linear equations with the other new constraint secondly, and these parameters represent the homography between the two pencils of epipolar lines. The synthetic data and the real data are used to test the new method. And the method is of the advantages of obvious geometrical meaning, and high stability of the epipoles of the fundamental matrix.     

增强现实中基于三角标识的三维注册方法

在增强现实系统中实时跟踪三维物体,为了准确地将虚拟物体注册在复杂的真实环境中,提出了一种基于三角形图案标识的视觉三维注册方法.通过边缘检测方法在捕获的视频图像中提取标识的三角形轮廓,获得三角形顶点的数据,并根据这些数据计算出单应性矩阵,推导出摄像机参数,从而实现摄像机标定.利用Camshift算法对检测到的目标进行实时跟踪.实验结果表明,物体能被准确地注册到真实视频图像中的跟踪目标上,通过与ARToolKit软件相比较,该方法在注册效率方面优于ARToolKit软件.     

基于相似图像配准的图像修复算法

传统基于纹理合成的图像修复算法只能从破损图像中提取有用信息,不能修复复杂结构;基于深度学习的修复算法训练时间长,纹理合成效果不理想。为解决上述问题,该文提出了一种基于相似图像配准的图像修复算法。首先提出一种破损图像的相似度计算方法,利用图像的深度学习特征,在数据库中寻找与之最为相近的图像,为修复过程提供更多的有效信息;然后对破损图像和相似图像进行配准,利用单应性变换实现图像空间位置的自动粗纠正;最后使用改进的最佳匹配块搜索方法和匹配准则来改善纹理合成效果,实现图像的最终修复。仿真实验结果表明,该方法可以获得较多的有用信息,产生良好的纹理合成效果,克服了传统算法和深度学习方法的缺点,即使对于具有复杂纹理信息和结构的破损图像,也能够得到良好的修复效果。