基于改进的部分Hausdorff距离的图像配准

在获取基准图与参考图边缘的基础上,采用改进的部分Hausdorff距离作为相似性度量对图像进行配准。在搜索策略上,采用遗传算法加快了搜索的速度。该方法不仅加快了匹配过程,提高了抗噪性能,而且能准确匹配遮挡图像。实验证明,这种算法鲁棒性好、匹配精度高、计算速度快.     

基于多分辨率图像锥与Hausdorff距离的医学图像配准

提出了利用小波分解建立多分辨率图像锥和Hausdorff距离的医学图像配准方法。先利用小波方法建立多分辨率图像锥,然后根据梯度向量幅度提取分层图像的特征点,利用Hausdorff距离进行特征点集的匹配。该方法提高了配准的速度和精度,而且具有鲁棒性。     

一种基于LTS-HD测度的低信噪比图像鲁棒配准方法

针对图像传感器的固有噪声严重影响现有图像配准算法精度和可靠性的现状．提出了一种对低信噪比图像的鲁棒配准方法．通过采用区域多向灰度差阈值抑制的特征点提取技术和基于LTS-HD（Least Trimmed Square Hausdorff Distance）测度的特征点集匹配方法来获取待配准图像间的仿射变换参数以实现配准．对噪声干扰和场景变换具有良好的适应性     

红外与可见光复合寻的制导中的快速图像配准方法

对现有多传感器图像配准方法在红外与可见光复合寻的制导应用中存在的计算量大等不足,提出了一种基于部分Hausdorff距离的快速方法和一种两集合相似度的定义,从而实现了有效减小误匹配特征点对的红外与可见光图像快速配准方法.此算法通过分别提取两幅图像边缘上显著特征点,再根据提出的快速方法和两集合相似度定义,粗略估计出图像间的旋转角度、平移量;然后依据此估计值,缩小特征点匹配时匹配特征点搜索范围,求得一致特征点对;最后用最小二乘法求解最优变换参数.实验结果表明了该方法的有效性、快速性.     

一种基于互信息与梯度的图像精确配准方法

提出一种利用基于梯度加权的灰度归一化互信息相似性测度,并采用凹函数递减的权衡比重的粒子群优化算法作为搜索策略的多模图像精确配准方法。传统的基于灰度互信息配准方法往往只考虑灰度相关性,忽略或不当引入图像空间特征信息,配准容易陷入局部极值,从而出现误配。将灰度与梯度特征有效融合,即梯度加权到灰度互信息中,同时考虑了2幅图像的灰度统计相关性和图像空间特征信息,提高了多模图像配准的精度与稳定性。通过对遥感图像的拟配准与MR-PET医学图像的实际配准,证明了该方法效果良好,算法稳定,配准的准确率和参数精度都得到明显的提高。     

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PSO和互信息的小波医学图像配准及融合

针对医学图像配准问题,首先给出图像互信息的定义及详细的计算方法,并将其与粒子群优化算法相结合,作为粒子群优化算法的适应度计算函数,实现基于粒子群优化和互信息的多模医学图像配准。并将基于提升格式的二代小波应用于参考图像和配准后的浮动图像,实现二者的多尺度图像融合,从而构建基于粒子群优化和互信息的小波医学图像配准及融合系统。实验表明该系统可以快速、精确且不需要人工干预地实现两幅图像的配准和融合。     

一种基于局部不变特征的SAR图像配准新算法

针对SAR图像配准中匹配效率低、误匹配对多和配准精度差的问题,提出一种基于局部不变特征的SAR图像配准新算法。首先,使用加速分割检测特征（ features from accelerated segment test, FAST）检测算法,检测 SAR图像的FAST角点;使用DAISY描述子对FAST特征进行描述,得到SAR图像不变特征。其次,采用基于KD树的欧氏距离匹配策略,实现特征点对的粗匹配;采用RANSAC算法去除误匹配,实现特征点对精匹配。然后,采用仿射变换模型,实现图像插值和图像变换,实现SAR图像粗配准。最后,建立配准精度评估反馈机制,实现配准优化。通过使用不同时相、不同工作模式HJ－1C星载SAR和不同极化、不同波段机载AIRSAR图像配准实验,提出算法与经典不变特征配准算法相比,具有适配性好、配准效率高的优点。     

改进的SIFT特征图像配准算法

在研究SIFT特征配准算法基础上,针对SIFT特征描述符的区域性特征,采用马氏距离对SIFT算法误匹配点进行剔除,以减少错误匹配,进而提高图像配准的正确率,并应用于纹理图像的配准.     

SIFT算法图像自适应优化

针对尺度不变特征变换算法特征匹配时设置不变的欧氏距离比配准区间,该文提出根据图像自动调整配准参数的方法,以斐波那契数列项为长度分块,块内随机摆动探测,能够寻找到适应图像的距离比区间参数,同时运算量增加有限.实验表明,采用寻优方法在能够较快的找到最优配准区间参数.