基于控制点的一种高光谱图像配准方法

提出了一种改进的基于控制点(control points,CP)的高光谱图像配准算法,该方法利用Forstner算子对不同类型传感器所获取的图像进行特征点提取,然后用2种方法对同名特征点进行有效匹配,最终利用一个仿射变换实现高光谱图像与高分辨率图像的配准。通过实地图像成像实验、图像配准实验和图像融合验证实验,证明了算法的有效性。     

同类传感器遥感图像自动配准的研究

遥感图像的自动配准技术是目前图像配准研究的重点.基于模板相关的匹配方法,根据同类传感器遥感图像之间灰度分布的相关性,选取数量丰富的配准控制点,利用相关系数准则进行图像间的相似性度量,可达到较高的配准精度.仿真结果表明,模板相关的匹配方法用于遥感图像的自动配准能获得很好的配准效果.     

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.     

图像稳健配准的非负子空间匹配方法

针对局部场景发生变化的多时相遥感图像配准,提出一种基于非负子空间匹配的配准方法。在图匹配的框架下,该方法同时考虑了特征点集的空间结构和特征点集之间的相似关系,提高了正确匹配率和图像配准精度。与传统图匹配方法相比,该方法增强了对特征点位置扰动和异常值的稳健性。最后,通过在模拟点集匹配和一组多时相遥感图像配准上与传统图匹配方法的对比分析,验证了该方法的有效性以及应用于多时相遥感图像的可行性。     

基于特征的SAR图像与光学图像自动配准

针对现有配准方法在用于SAR图像和光学图像配准时,存在受SAR图像相干斑噪声影响大,手工选取配准点精度低等缺点,提出了一种基于区域特征提取的图像配准方法．对SAR图像首先进行相干斑噪声抑制,并采用图像分割的方法提取出封闭区域的边界作为特征,然后与可见光中提取的边缘利用闭合区域边缘链码的相关寻求匹配,精确配准的误差达到子象素级水平．实验结果表明,该方法能够以较高的精确度从SAR图像中提取配准控制点,从而实现了多传感器图像的自动配准．     

用Harris-Laplace特征进行遥感图像配准

为克服图像在旋转及分辨率不一致时自动配准的困难,提出了一种新的自动配准方法:包括新的尺度空间投影算法和新的特征匹配算法。基于Harris-Laplace(H-L)特征的尺度不变性,新的尺度空间投影法运用H-L方法提取图像特征,然后将特征空间建立在依据特征点主方向的图像投影信息上,使得特征空间具有对图像旋转和分辨率大小不变的特性。新的特征匹配法则采用特征空间k-d树欧氏距离匹配和RANSAC一致性位置检验相结合的方法,实现了高效率无差错的特征匹配。通过比较分析与实验证明,该自动配准方法能够对不同分辨率、不同旋转角度的图像精确地实现自动配准。     

特征点对引导的医学图像弹性配准方法

采用最优化方法进行弹性图像配准时,常常会因为初值选择不合适导致优化过程收敛到局部极值,从而使配准失败。针对该问题,提出了利用一对匹配的特征点来引导迭代配准过程的算法。首先,根据一对匹配的特征点确定图像初始局部配准区域;然后,在算法迭代过程中逐渐扩展局部配准区域直至覆盖整个图像。建立初始局部配准区域及局部配准区域扩展时,根据特征点对的空间位置关系,以及医学图像的形变场在统计特性上是高斯马尔可夫随机场的先验知识,来估计局部配准区域形变参数向量的初值;在对局部配准区域进行配准时,基于图像像素灰度统计信息的配准方法被用来求解局部配准区域的形变场参数向量。实验证明,该算法能够有效克服弹性配准算法容易陷入局部极值的问题。     

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。     

SIFT特征在图像配准过程中的应用研究

针对现有基于特征的图像配准方法所存在的特征提取的多样性和相似度计算的复杂性等问题,提出了一种基于SIFT特征的图像配准方法．首先利用SIFT算法提取出图像的特征点,用欧式距离比进行特征匹配,然后利用图像位置的先验条件,采用RANSAC算法去除误匹配,最后计算出待配准图像和基准图像间的变换关系参数．实验结果证明了该算法的有效性．     

基于SIFT算法的可见光宽带光谱图像配准方法研究

针对颜色与影像科学领域的可见光宽带光谱成像中存在的图像像素偏移问题,提出了基于SIFT算法的可见光宽带光谱图像配准方法。先利用SIFT算法提取图像特征点,再通过k-d树最近邻方法对特征点进行匹配,利用欧氏距离约束方法剔除错误匹配点,最后,利用均匀采样方法解决SIFT特征点容易聚集的问题,得到最优配准结果。在可见光宽带光谱图像配准实验中,基于均匀采样方法确定的最优配准结果与未经采样处理匹配点集的配准结果相比,配准之后的互信息值得到了显著提高。     

基于匹配的遥感影像自动纠正方法研究

针对多源遥感影像人工几何纠正方法存在精度差、效率低等问题，提出了一套新的基于匹配技术的自动纠正算法流程.该流程基于仿射变换对待纠正影像和已地理编码的参考影像进行粗配准.在利用Harris算子从两幅图像中分别提取特征点的基础上，通过由特征点和小波影像金字塔引导的从粗到精的匹配策略获得控制点对，再利用多项式拟合迭代法剔除错误点对.在获得大量的高精度控制点对后，利用不规则三角网(TIN)仿射变换法对影像进行纠正，并对杭州地区多源遥感影像进行纠正试验.结果表明,使用该方法选取的控制点均方根误差(RMSE)可以控制在0.5个像素以内.     

基于点云的膝关节胫骨三维CT与MRI图像配准

同时利用CT和MRI图像对膝关节及胫骨疾病进行诊断和治疗,是目前临床上的常规方法。精确配准膝关节胫骨部分三维CT和MRI图像可以更有效地利用这两种图像中的组织信息。目前,基于图像特征或者图像灰度值的方法可以实现图像间的配准,但是都存在一些配准精度低或者时间复杂度高的缺陷。针对膝关节胫骨组织的刚性特征,采用一种基于骨组织表面重建的点云配准方法。首先对数据集进行骨表面重建,通过重建后的结果提取点云数据,对点云数据进行下采样并利用重心进行初始变换,最后利用ICP算法对点云数据进行配准。对该方法进行配准结果分析及配准精度实验,表明这种方法简单可靠并且配准精度较高。     

Automatic Image Registration Algorithm Based on Wavelet Transform

I mage registration is the process of determiningthe transformation which matches best,according tosome si milarity measure,two i mages of the samescene taken at different ti mes or from different viewpoints[1].It has broad applications in many domainssuch as military,medicine,remote sensing and com-puter vision,so a wide range of registration tech-niques has been developed abroad and at home formany years.Given the diversity of remote sensingi mage,complexity of i mage warp,differences be-twe…     

光学遥感影像快速镶嵌方法

针对遥感影像镶嵌存在的几何精度差和时间效率低等问题,提出一种快速镶嵌方法,主要包括自动配准、基于地理编码的镶嵌和色调调整3个步骤.在自动配准阶段,采用基于点特征匹配的自动配准方法既减少了工作量又提高了几何精度;在镶嵌过程中,根据地理坐标确定重叠区域,然后依据重叠频率确定多幅影像间的重叠关系和镶嵌顺序;在色调调整步骤中,基于Wallis变换进行整体色调调整,依据重叠区域大小分别采用基于最优接缝线的加权平滑处理和强制改正方法实现接缝线色调调整.对SPOT全色影像的镶嵌实验结果表明,这一技术流程能够实现多幅影像的快速镶嵌,镶嵌精度优于1像素,镶嵌后影像具有良好的整体效果.     

图像拼接中surf配准算法的研究

图像拼接技术作为获取全景图像的工具,已经受到越来越多学者的关注。为了得到良好的拼接图像,减少图像空间几何畸变,便要对图像进行严格的配准。Surf(Speed-Up Robust Feature)算法是近年来图像配准的研究热点之一。对传统surf配准算法进行理论分析并在此基础上提出改进算法,特征点检测时,利用设立阈值来去除多余的特征点,并用MATLAB软件对改进算法进行仿真分析。实验结果表明,改进后的算法虽然减少了特征点个数,但增加了配准的成功率,前后性能相当且速度更快。     

异源高分辨率卫星遥感影像配准新方法

首先建立了粗配准模型。然后对影像进行边缘提取,采用Hough变换提取同名直线。利用同名直线交点构建虚拟点集并进行特征描述,通过几何约束和互信息方法提取初始同名点。最后采用RANSAC算法获取最终的匹配结果,并利用获取的同名点对构建三角网进行小面元纠正。实验结果表明:相对于传统的SIFT匹配算法,本文方法可提取更多的同名点,均方根误差(RMSE)可以控制在1个像素以内。     

基于拉伸空间变换算法在DSA配准中的应用

提出一种基于拉伸的空间变换算法, 首次将其应用于数字减影血管造影术(DSA) 图像配准中以消除运动伪影. 实验结果表明, 与传统线性空间变换算法相比, 采用基于拉伸的空间变换算法配准后的减影图像质量显著改善. 为提高计算速度, 仅对选定的控制点进行块匹配操作, 图像其余像素点基于相邻像素运动位移的连续性, 均由找到的运动位移点经空间变换和灰度插值计算得到. 基于拉伸的空间变换算法可避免采用传统线性空间变换算法所产生的病态解, 属于非线性有理变换. 提出的基于拉伸的空间变换算法简单实用, 可准确有效地确定需估算的运动位移点位置, 且配准后的减影图像质量优于采用线性空间变换算法配准的减影图像质量.     

基于局部曲率分布图的曲面自动配准

基于局部曲率分布图(RCM),提出了一种曲面自动配准方法。首先通过匹配RCM建立不同曲面间的匹配点对;然后在匹配点对中搜索满足几何约束的匹配点对子集,计算初始配准位置;最后用最近点迭代法对曲面做精确配准和验证。实验证明,该方法能有效地将扫描曲面自动配准,对曲面噪声不敏感,有较高的配准成功率和配准速率。     

基于特征点匹配对平面相似度的图像拼接

针对来自于不同视点拍摄的具有视差的两幅图像,提出了一种基于特征点匹配对平面相似性的图像拼接方法。该方法利用场景中属于同一平面特征点之间的变换矩阵一致性的特点,通过定义特征点匹配对之间的平面相似度来筛选特征点匹配对,有效降低了特征点的漏匹配率,提高了配准精度。采用图割算法计算图像的最优缝合线,进行拼接得到最终结果。实验结果表明,与现有经典算法相比,该方法具有较好的视差鲁棒性。