高频子带特征图像的人工智能配准仿真

在很多的应用领域上,都要求图像的配准精度达到亚像素级别。传统的SIFT算法是图像配准中用来描写局部特征较为精准、可拓展性较强的一种方法,但对于图像关键点特征向量描述有着冗杂,配准精度低等缺陷。为了进一步提高图像的配准精度,提出一种高频子带特征图像人工智能配准方法。提取高频子带图像特征点,处理高频子带图像滤波,将掺杂噪声与不含噪声的高频子带图像,采用图像像素点的灰度值、空间元素以及像素加权灰度密度这三个特征进行划分,完成图像去噪处理。根据去噪后的图像像素点提取出高频子带图像特征点,将提取的高频子带图像特征点进行粗配准。根据仿真结果表明,所提方法与传统的特征提取方法相比,有效的提高了配准精度,同时配准后的高频子带图像噪声滤除效果更佳。     

基于Marr小波改进的SIFT算法的遥感影像配准

〖HTH〗通讯作者〖HTSS〗:[ZK（]金〓燕(1991-)，女，山东济宁人，硕士研究生，主要从事图形图像处理，图像与视觉信息计算方面的研究。E\|mail:jyan0529@163.com。[ZK）] 〖ZW)〗〖HT〗 〖AM〗〖HT5SS〗〖MM(〗〖ZZ(S〗〖HT5”〗〖SX(B〗第34卷〓第3期〖〗2019年6月〖SX)〗[KG0.2mm]〖KG7*3〗〖HT〗〖SX(B〗遥〓感〓技〓术〓与〓应〓用〖〗〖WT5，6〗REMOTE SENSING TECHNOLOGY AND APPLICATION〖SX)〗〓〓〓〓〖KG6*2〗〖WT5”BX〗〖SX(B〗Vol.34〓No.3〖〗Jun.2019〖WT〗〖SX)〗〖ZZ)〗〖MM)〗〖HT〗 〖HT2H〗〖JZ(〗〖WTHZ〗〖STHZ〗 基于Marr小波改进的SIFT算法的遥感影像配准 〖STBZ〗〖WTBZ〗〖HT4K〗 张海涛，金〓燕，刘万军 〖HT5K〗 (辽宁工程技术大学 软件学院，辽宁 葫芦岛〓125105) 〖JZ)〗〖ＨＴ５Ｈ〗〖GK2!2〗摘要〖HTK〗: [KG(0.1mm]针对遥感图像配准方法中错误匹配点对过多、配准效率低和其他性能，提出了一种基于小波的遥感图像配准方法。首先，利用尺度空间理论下的Marr小波对参考图像和待配准图像进行特征提取，然后利用欧氏距离对参考图像和待配准图像的特征点进行初配准，再根据随机采样一致法，对初配准结果进行精配准。为了验证方法的有效性，选择无人机实时航拍图像、不同时相变化遥感图像以及遥感不同高度的遥感图像。实验结果表明：该方法与SIFT(Scale Invariant Feature Transform)算法以及其他改进SIFT算法相比可以有效剔除错误匹配点对，提高了配准精度，同时提高配准效率两倍以上。该方法可以应用于不同遥感数据源，能够有效地提高配准精度，降低配准时间。[KG)] 〖ＨＴＨ〗关〓键〓词〖ＨＴ５Ｋ〗: 遥感图像配准;Marr小波;欧氏距离;随机采样一致法 〖ＨＴＨ〗中图分类号〖HTSS〗:TP79〓〓〖HTH〗文献标志码〖HTSS〗:A〓〓〖HTH〗文章编号〖HTSS〗:1004 0323(2019)03 0622 08 〖HK〗〖HT5SS〗     

基于Marr小波改进的SIFT算法的遥感影像配准

〖HTH〗通讯作者〖HTSS〗:[ZK（]金〓燕(1991-)，女，山东济宁人，硕士研究生，主要从事图形图像处理，图像与视觉信息计算方面的研究。E\|mail:jyan0529@163.com。[ZK）] 〖ZW)〗〖HT〗 〖AM〗〖HT5SS〗〖MM(〗〖ZZ(S〗〖HT5”〗〖SX(B〗第34卷〓第3期〖〗2019年6月〖SX)〗[KG0.2mm]〖KG7*3〗〖HT〗〖SX(B〗遥〓感〓技〓术〓与〓应〓用〖〗〖WT5，6〗REMOTE SENSING TECHNOLOGY AND APPLICATION〖SX)〗〓〓〓〓〖KG6*2〗〖WT5”BX〗〖SX(B〗Vol.34〓No.3〖〗Jun.2019〖WT〗〖SX)〗〖ZZ)〗〖MM)〗〖HT〗 〖HT2H〗〖JZ(〗〖WTHZ〗〖STHZ〗 基于Marr小波改进的SIFT算法的遥感影像配准 〖STBZ〗〖WTBZ〗〖HT4K〗 张海涛，金〓燕，刘万军 〖HT5K〗 (辽宁工程技术大学 软件学院，辽宁 葫芦岛〓125105) 〖JZ)〗〖ＨＴ５Ｈ〗〖GK2!2〗摘要〖HTK〗: [KG(0.1mm]针对遥感图像配准方法中错误匹配点对过多、配准效率低和其他性能，提出了一种基于小波的遥感图像配准方法。首先，利用尺度空间理论下的Marr小波对参考图像和待配准图像进行特征提取，然后利用欧氏距离对参考图像和待配准图像的特征点进行初配准，再根据随机采样一致法，对初配准结果进行精配准。为了验证方法的有效性，选择无人机实时航拍图像、不同时相变化遥感图像以及遥感不同高度的遥感图像。实验结果表明：该方法与SIFT(Scale Invariant Feature Transform)算法以及其他改进SIFT算法相比可以有效剔除错误匹配点对，提高了配准精度，同时提高配准效率两倍以上。该方法可以应用于不同遥感数据源，能够有效地提高配准精度，降低配准时间。[KG)] 〖ＨＴＨ〗关〓键〓词〖ＨＴ５Ｋ〗: 遥感图像配准;Marr小波;欧氏距离;随机采样一致法 〖ＨＴＨ〗中图分类号〖HTSS〗:TP79〓〓〖HTH〗文献标志码〖HTSS〗:A〓〓〖HTH〗文章编号〖HTSS〗:1004 0323(2019)03 0622 08 〖HK〗〖HT5SS〗     

视差图像配准技术研究综述

传统图像配准技术受限于严苛的初始输入已难以满足人们的需求,近年来,视差图像的配准逐渐成为图像拼接技术中的研究热点。基于视差形成原理介绍了视差图像配准的难点与一般流程。主要研究了基于特征的视差图像配准技术,对近年来视差图像配准的研究成果进行了归纳梳理,并从基于多平面对齐的图像配准、基于网格变形的图像配准以及缝合线驱动的图像配准三个方面进行阐述。通过对各种典型的视差图像配准算法的算法思想、特点以及局限性进行描述和比较,提供该领域研究现状的系统综述,并对视差图像配准技术的研究趋势进行了展望。     

基于图形处理器加速的医学图像配准技术进展

针对目前医学图像配准技术无法满足临床实时性需求问题,对基于图形处理器(GPU)加速的医学图像配准技术进行综述探讨。首先对GPU通用计算进行概述,再以医学图像配准基本框架为主线,对近年来基于GPU加速的医学图像配准技术在国内外发展现状进行深入研究,并针对正电子发射型计算机断层显像(PET)和电子计算机断层扫描(CT)数据的非线性配准问题,分别基于中央处理器(CPU)和GPU平台进行配准实验,通过实验结果的对比,体现GPU加速配准技术的优越性。基于GPU加速的自由形变(FFD)和归一化互信息(NMI)结合的非线性配准方法配准后互信息值略低于CPU平台的配准结果,但其配准速度是CPU平台的12倍。基于GPU加速的配准算法在保持配准精度的基础上,配准速度都得到了很大的提升。     

基于SIFT与互信息筛选优化的遥感影像配准

针对多源多尺度影像配准中存在误匹配率较高和配准精度较低的问题,提出了一种基于（Scale-Invariant Feature Transform SIFT）与互信息筛选优化的影像配准算法。首先,采用SIFT算法进行特征点提取,通过快速最近邻逼近搜索（Fast Approximate Nearest Neighbors Search Library,FLANN）算法完成待配准影像的粗匹配,其次,在初始匹配点周围建立4×4邻域,计算匹配点之间的互信息值,对互信息值较小的匹配点进行剔除,寻求筛选优化后的最优变换矩阵,最后输出与基准影像互信息值最大的配准后影像作为最佳配准结果。实验结果表明：该方法与SIFT算法相比可以有效地剔除误匹配点并提高了配准精度。该方法可以应用于多源多尺度遥感影像配准,能够有效地提高配准精度。     

大形变微分同胚图像配准快速算法

本文提出一种研究大形变图像配准算法. 大形变使得图像信息和拓扑结构有较大的改变, 目前该方面的研究仍然是一个难点. 基于严密数学理论的微分同胚Demons算法是图像配准的著名算法, 为解决大形变配准问题提供了重要基础. 基于对微分同胚Demons算法的研究结合流形学习的思想提出一种大形变图像配准的新算法(MRL算法). 新算法通过挖掘图像的局部和全局流形信息改进微分同胚Demons 速度场的更新, 更好地保持图像的拓扑结构. 对比实验结果表明, 本文所提出的算法能够快速高精度地实现大形变图像的配准.     

Wavelet-based image registration technique for high-resolution remote sensing images

Image registration is the process of geometrically aligning one image to another image of the same scene taken from different viewpoints at different times or by different sensors. It is an important image processing procedure in remote sensing and has been studied by remote sensing image processing professionals for several decades. Nevertheless, it is still difficult to find an accurate, robust, and automatic image registration method, and most existing image registration methods are designed for a particular application. High-resolution remote sensing images have made it more convenient for professionals to study the Earth; however, they also create new challenges when traditional processing methods are used. In terms of image registration, a number of problems exist in the registration of high-resolution images: (1) the increased relief displacements, introduced by increasing the spatial resolution and lowering the altitude of the sensors, cause obvious geometric distortion in local areas where elevation variation exists; (2) precisely locating control points in high-resolution images is not as simple as in moderate-resolution images; (3) a large number of control points are required for a precise registration, which is a tedious and time-consuming process; and (4) high data volume often affects the processing speed in the image registration. Thus, the demand for an image registration approach that can reduce the above problems is growing. This study proposes a new image registration technique, which is based on the combination of feature-based matching (FBM) and area-based matching (ABM). A wavelet-based feature extraction technique and a normalized cross-correlation matching and relaxation-based image matching techniques are employed in this new method. Two pairs of data sets, one pair of IKONOS panchromatic images from different times and the other pair of images consisting of an IKONOS panchromatic image and a QuickBird multispectral image, are used to evaluate the proposed image registration algorithm. The experimental results show that the proposed algorithm can select sufficient control points semi-automatically to reduce the local distortions caused by local height variation, resulting in improved image registration results.     

基于小波的遥感图像全局配准算法研究及其并行实现

随着遥感技术的发展,遥感图像处理领域对自动图像配准技术的需求越来越迫切. 首先提出了点匹配和全局配准相结合的自动图像配准算法;从实现快速配准的途径出发，提 出了利用多分辨率小波缩小搜索空间及进行全局配准的自动算法;详细设计了逐级求精的搜 索策略,并比较总结了算法的特点;在此基础上,提出了两种可行的数据并行方案;最后在一 个小规模的机群系统上实现了上述串、并行算法,给出了客观的性能评价.实验结果表明文 中提出的算法达到了预期的目标,即针对多传感器、大数据量的遥感图像,在保证精度的前 提下,进行快速高效的自动配准.     

基于局部重叠区域的无显著特征图像配准算法

针对沙漠、戈壁等特征不显著场景在配准过程中存在快速性、精确性等问题,提出一种基于局部重叠区域的特征不显著图像配准方法。首先利用图像标记对待配准图像进行预处理增强其特征,接着通过多相机三维投影对多幅待配准图像重叠区域进行预算,并采用图像掩膜和图像分割技术将重叠区域分割出来,最后对重叠区域使用ORB+GMS（Oriented Brief-Grid-based Motion Statistics for Fast）融合算法进行配准,完成多幅图像的配准工作。基于图像重叠区域的配准避免了无显著特征图像在进行整体配准时精确性低的缺点,并且由于是局部配准,相较于全局配准拥有更快的配准速度。对比传统配准方法和本文提出的改进配准方法,实验结果显示,本文提出的改进方法配准精度在传统配准方法的基础上提升了28%,同时,算法具有更高的鲁棒性和实时性。     

基于演化建模的图像配准模型

传统的多项式配准模型原理直观,计算简单,但由于采用多项式建立模型,往往带有局限性,对于复杂的配准可能无效;传统的物理配准模型虽然配准精度较高,但对成像的各种因素需要精确掌握,实际操作难度较大。演化建模只需要根据问题的特征来确定模型结构的一些基本组成单元,就可以自动建立较为精确的模型。针对以上传统图像配准模型的不足,并考虑到演化建模具有智能挖掘模型的优点,提出了一种基于演化建模的图像配准模型。最后给出了该方法在图像配准中的实验,实验结果表明该方法有较高配准精度,适用于图像配准。     

基于分块互信息的图像配准

针对传统互信息缺乏利用空间信息而容易导致误配的缺点,提出了基于分块互信息的多模图像配准方法,并运用于可见光与红外图像之间的配准。该方法首先将可见光与红外图像分块,求得每个可见光与红外图像块对的互信息,并由块对中可见光与红外图像的质心间的距离为参数,确定块对的配准系数,求得每个块对的互信息与配准系数的乘积的和,定义为分块互信息,并以此为配准准则。实验表明,该方法运用与可见光与红外光配准,在配准精度上优于传统互信息方法。     

Dynamic meshing for deformable image registration

Finite element method (FEM) is commonly used for deformable image registration. However, there is no existing literature studying how the superimposed mesh structure would influence the image registration process. We study this problem in this paper, and propose a dynamic meshing strategy to generate mesh structure for image registration. To construct such a dynamic mesh during image registration, three steps are performed. Firstly, a density field that measures the importance of a pixel/voxel’s displacement to the registration process is computed. Secondly, an efficient contraction–optimization scheme is applied to compute a discrete Centroidal Voronoi Tessellation of the density field. Thirdly, the final mesh structure is constructed by its dual triangulation, with some post-processing to preserve the image boundary. In each iteration of the deformable image registration, the mesh structure is efficiently updated with GPU-based parallel implementation. We conduct experiments of the new dynamic mesh-guided registration framework on both synthetic and real medical images, and compare our results with the other state-of-the-art FEM-based image registration methods.     

图像配准技术研究

图像配准技术是图像拼接技术最关键的步骤,图像配准的好坏直接决定了图像拼接结果的优劣。对图像配准工作进行了总结,介绍了基于区域的图像配准和基于特征的图像配准方法,并分析了各个方法的优缺点,同时指出了现有图像配准算法存在的问题和发展的方向。     

改进的基于纹理特征的图像配准算法

针对图像纹理规则性与重复性及图像起始纹理分布的不一致性,依据VE4000检测系统的纹理特征配准算法达到配准目的。该算法自行设计标准单一模板,对单一模板进行裁剪与拼接技术达到了图像配准的目的,但是配准效果较差,在此基础上提出了改进的纹理特征配准算法,重新设计模板,拼接生成标准的参考图像,对参考图像进行匹配与裁剪以获取不同配准图像。实验结果证明,改进的基于纹理特征的配准算法运行时间短,配准误差小,能够很好满足缺陷检测的配准需求。     

一种基于特征的SAR图像自动配准方法

由于SAR图像固有的相干斑噪声的影响,使得SAR图像的自动配准不能直接使用光学遥感图像自动配准.基于特征的SAR图像配准方法是一种有效的配准方法,但是特征的提取一直以来是一个很难解决的问题.针对SAR图像自身的特性提出了一种基于特征的SAR图像自动配准方法.首先进行了对SAIl图像进行了合适的区域分割,然后利用不变性特征进行区域匹配,最后求取扩展质心作为匹配控制点.通过对真实SAR图像进行实验,取得了较好的配准结果,充分证明了算法的有效性.     

基于自适应混合多项式变换的图像配准

图像配准是红外与可见光图像融合的关键问题。在实际应用中,场景景深的多变性与红外、可见光相机之间的差异性都会增加多模图像配准的难度。为应对上述困难,提出了一种用于图像配准的自适应混合多项式变换（Adaptive Polynomial Mixture Transformation,APMT）,该模型可以准确地描述待配准红外与可见光图像之间形变的全局非线性规律。针对形状上下文特征的缺陷进行改进,设计了高斯加权形状上下文（Gaussian Weighted Shape Context,GWSC）特征,用于从多模图像中提取匹配点集。利用分段优化策略从匹配点集中估计出最优的APMT模型参数,实现全局图像配准。定性与定量实验表明：与同类方法相比,提出的方法（GWSC-APMT）在配准精度与效率方面都有良好的表现。     

An Adaptive Fuzzy-Inference-Rule-Based Flexible Model for Automatic Elastic Image Registration

In this study, a fuzzy-inference-rule-based flexible model (FIR-FM) for automatic elastic image registration is proposed. First, according to the characteristics of elastic image registration, an FIR-FM is proposed to model the complex geometric transformation and feature variation in elastic image registration. Then, by introducing the concept of motion estimation and the corresponding sum-of-squared-difference (SSD) objective function, the parameter learning rules of the proposed model are derived for general image registration. Based on the likelihood objective function, particular attention is also paid to the derivation of parameter learning rules for the case of partial image registration. Thus, an FIR-FM-based automatic elastic image registration algorithm is presented here. It is distinguished by its 1) strong ability in approximating complex nonlinear transformation inherited from fuzzy inference; 2) efficiency and adaptability in obtaining precise model parameters through effective parameter learning rules; and 3) completely automatic registration process that avoids the requirement of manual control, as in many traditional landmark-based algorithms. Our experiments show that the proposed method has an obvious advantage in speed and is comparable in registration accuracy as compared with a state-of-the-art algorithm.     

小波神经网络在图像配准中的应用

提出了一种基于小波网络的图像配准方法。将特征点定义进行了推广,提出了一种以特征区域定义和提取方法。使用Zernike矩表征区域的特征并进行特征区域的对应。因图像配准变换是复杂且难以预知的,利用小波神经网络具有良好的函数逼近性能,提出了具有局域特性的小波神经网络模型逼近图像的配准变换。实验表明这是一种有效的图像配准方法。     

基于ITK的医学图像配准的应用

医学图像配准是指对于一幅医学图像寻求一种空间变换,使它与另一幅医学图像上的对应点达到空间位置上的一致。一致是指人体上的同一解剖点在两张图像上有相同的空间位置。The Insight Toolk it(简称ITK)是一个具有较强功能的医学图像处理类库,主要用于医学图像的预处理、分割及配准。主要研究图像配准算法以及ITK在医学图像配准中的应用。为采用ITK实现的一个医学图像配准的实例,对医学发展提供参考。