基于全局二值特征描述子的三维CBCT图像快速匹配算法

三维图像拼接是通过锥束CT(CBCT)获取大尺寸物体完整的高分辨率三维图像过程中的关键技术之一,成为目前三维图像处理的一个新的研究方向.针对基于特征点的三维CBCT图像拼接技术中相似特征匹配正确率低、匹配过程耗时长的问题,提出一种基于全局二值特征描述子的三维CBCT图像快速匹配算法.首先对二值特征描述子BRIEF进行三维拓展,以适应三维图像;在此基础上加入全局描述子,增强特征描述子的独特性;在特征点匹配时,根据上述特征描述子的特点设计由粗到精的匹配策略,提高特征匹配正确率和效率.实验结果表明,该算法简单有效,可以在大量相似特征条件下提高特征点匹配的正确率,同时也显著提升了匹配速度.     

一种基于稳定区域的图像特征描述子

当不同成像条件下图像局部内容的特征存在明显差异时,会导致特征描述子难以正确匹配。为此,提出一种基于稳定区域的图像特征描述子。利用最大稳定极值区域检测算法提取图像的稳定区域,结合图像特征点的位置和尺度信息,根据稳定区域计算特征主方向,在适应于特征点所属稳定区域尺度的较大邻域内,生成基于对数-极坐标系的特征描述子。应用结果表明,该描述子在图像局部内容变化较大时仍具有旋转不变性和稳定的匹配性能,能有效解决印刷电路板CT图像的配准问题。     

一种基于快速鲁棒特征的图像匹配算法

针对传统的图像特征匹配算法数据量大、计算耗时长的缺点,本文提出了一种基于快速鲁棒特征(SURF)的图像配准算法。SURF算法作为一种新的特征提取算法,在独特性、鲁棒性等方面均超过了其它方法,并在计算效率上具有明显的优势。该算法在积分图像的基础上进行快速计算,通过快速Hessian检测子来检测特征点。对于每个特征点,通过计算哈尔小波变换来确定特征点的主方向,并确定特征描述子,再根据Hessian矩阵迹的正负性和最近邻与次近邻比值的方法相结合获取匹配点,并用改进的RANSAC算法剔除伪匹配点以确保匹配的有效性。实验表明,该算法既能满足匹配准确性的要求,又具有计算量小、计算速度快的优点。     

基于改进SIFT的图像拼接算法

针对基于SIFT算法的图像拼接中算法复杂度过大和特征点匹配不准的问题,提出了用CS-LBP算子结合SIFT特征点生成特征描述符以及特征双向匹配的图像拼接算法。首先提取SIFT关键点,对每个关键点生成81维的CS-LBP特征描述子,然后利用特征向量双向匹配策略寻找符合特征匹配关系的匹配点对完成粗匹配,最后再利用RANSAC算法计算待拼接图像之间的变换矩阵,从而实现图像的拼接。实验结果表明,该方法能够有效地减少运算量,加快运算速度,拼接效果也较为理想。     

一种基于区域检测特征描述子的静态图像拼接算法

图像拼接技术是当前图像处理领域的一个热门研究课题。它将一组相互存在重叠部分的图像进行空间匹配对准,经融合后成为一幅包含各图像信息的大视场的完整图像。提出了一种基于区域检测特征描述子的图像拼接算法。算法由以下几部分组成：首先,在图像配准方面,主要采用区域检测特征描述子来寻找特征点和特征描述子并据此对图像进行匹配;然后,利用统计学方法寻找高效匹配点;接下来,运用单应性矩阵投影方法对图像做投影变换;最后,基于变换结果的图像融合拼接。     

基于改进的图像局部区域相似度学习架构的图像特征匹配技术研究

该文在AdaBoost算法的基础上提出了一种图像局部区域相似度的学习架构,利用该架构训练图像局部特征来获得低维数、独特的特征描述子,以实现对图像局部区域高精度地匹配.所提学习架构通过学习图像局部区域相似性得到一组非线性弱学习器对图像局部特征进行描述;同时,在响应函数组合形式和弱学习器权重优化配置方面,针对浮点描述子和二值描述子分别提出了新的补丁相似性度量函数作为目标函数的核函数,提高了图像特征相似性匹配效果.该学习架构不会受限于任何预定义的图像特征信息采集模式,能产生基于灰度信息或方向梯度信息的特征描述子.实验结果表明采用这种学习架构获得的特征描述子,在所有对比描述子中图像局部匹配查准率是最好的.所提学习框架能有效地配置优化描述子弱学习器,能提高图像特征描述子对图像尺度和视角变化的鲁棒性.     

Harris相关与特征匹配

基于图像梯度提出一种图像特征,称为Harris相关.应用Harris相关特征,构造图像特征描述子,包括特征点描述子、直线描述子和曲线描述子.这些描述子的构造较简单,对图像旋转与图像亮度的线性变化具有不变性.直线与曲线描述子的构造方法为直线和曲线的匹配提供一种思路.实验表明,应用Harris相关构造的特征点描述子对图像变化表现出较好性能,直线与曲线描述子在实际图像中取得较好的匹配结果.     

一种新的局部不变特征检测和描述算法

局部不变特征已经被成功地用来解决计算机视觉领域诸多实际问题.文中提出一种新的局部不变特征检测和描述算法,提取出的特征能够对旋转、尺度缩放、光照等变化,甚至弱仿射变换保持不变.一般说来,局部特征的提取分为特征检测和描述两个关键步骤.在特征检测阶段,首先在每一层尺度图像上提取Harris角点,然后在以Harris角点为中心的固定大小的搜索窗内搜索三维尺度空间的极值点作为局部特征点的位置和特征尺度,最后为每个特征点计算主方向.文中的特征检测算法具有良好的可重复率性能.在特征描述阶段,建立了梯度的距离和方向直方图来描述局部特征,文中的特征描述子不但具有良好的匹配性能,而且维数更低,十分有利于提高图像特征的匹配速度.大量的图像匹配与图像检索实验结果验证了文中算法的有效性.     

基于二维Gabor小波变换的角点匹配算法

图像配准研究的核心问题在于提高配准的速度和精度,而图像配准的结果主要取决于特征的匹配精度。为了提高特征匹配精度,本文提出了一种基于二维Gabor小波变换的角点匹配算法。该算法首先采用改进的Harris角点检测方法提取角点,得到角点位置的坐标,利用多个二维Gabor小波模板对参考图像和待配准图像进行滤波,从滤波图像中提取角点坐标处的复Gabor小波系数,并以此作为角点的特征描述,然后引入两种相似性度量因子对角点进行匹配。通过对不同图像进行大量的实验,该算法在选择合适的参数,同时采用最长公共子序列度量因子的情况下,能成功提取较多的同名点对,并且能够取得较高的匹配率。     

二值化的SIFT特征描述子及图像拼接优化

目的 针对SIFT算法计算复杂度高、存储开销大和近几年提出的BRIEF（binary robust independent elementary features）、ORB（oriented BRIEF）、BRISK（binary robust invariant scalable keypoints）和FREAK（fast retina keypoint）等二进制描述子可区分性弱和鲁棒性差的问题,提出基于SIFT的二进制图像局部特征描述子。方法 首先,对传统SIFT的特征空间和特征向量分布在理论和实验上进行分析,在此基础上结合二进制特征描述子的优势对SIFT进行改进。不同于传统的二进制特征描述子,本文算法对传统SIFT特征向量在每一维上的分量进行排序后,以该特征向量的中值作为量化阈值,将高维浮点型SIFT特征向量转化成位向量得到二进制特征描述子。并使用易于计算的汉明距离代替欧氏距离度量特征点间的相似性以提高匹配效率。然后,在匹配阶段将二进制特征描述子分为两部分并分别对其进行匹配,目的是通过初匹配剔除无效匹配特征点来进一步缩短匹配时间。最后,对提出的量化算法的可区分性及鲁棒性进行验证。结果 该量化算法在保持SIFT的较强的鲁棒性和可区分性的同时,达到了低存储、高匹配效率的要求,解决了SIFT算法的计算复杂度高、二进制描述子鲁棒性和可区分性差的问题。此外,在匹配阶段平均剔除了77.5%的无效匹配特征点,减少了RANSAC（random sample consensus）的迭代次数。结论 本文提出的量化算法可用于快速匹配和快速图像拼接中,提高匹配和拼接效率。     

基于局部不变特征的图像匹配算法

针对计算机视觉领域中的图像匹配问题,提出一种新的基于局部不变特征的匹配算法。使用高斯差分检测特征点,将特征点领域内Haar小波响应投影到四个方向轴上,进而生成一个用来描述特征点的64维向量,采用最近邻距离比进行特征匹配。实验结果表明,该算法不仅快速、稳定,而且匹配准确率比PCA-SIFT、SURF、MSOP高。     

多幅图像的自动拼接算法研究

提出一种基于特征点的多幅图像自动拼接算法。根据SIFT或SURF算法在图像的尺度空间中提取特征点,对特征点进行亚像素定位,并赋予主方向。根据特征点邻域信息分布计算得到特征向量后,基于k-d树进行最近邻和次最近邻搜索,利用最近邻特征点距离与次近邻特征点距离之比得到初始匹配点对。使用RANSAC（Random Sample Consensus）算法剔除错误匹配特征点对,同时对图像之间的变换参数进行鲁棒估计,使用多频带融合算法消除拼接痕迹。实验验证了该算法能够完成多幅图像的自动无缝拼接。     

基于全景图像的虚拟漫游系统研究

提出一种基于全景图像的虚拟漫游方案。为了对不同视角的图像进行自动拼接,首先在图像的尺度空间中提取特征点,并赋予主方向。根据邻域信息计算得到特征向量后,利用最近邻特征点距离与次近邻特征点距离之比得到初始匹配点对。然后使用RANSAC(Random Sample Consensus)算法剔除错误匹配点对,同时计算得到图像之间的变换参数。完成图像拼接后,通过重投影算法可以生成场景在不同视线方向上的透视视图,让用户获得身临其境的沉浸感。     

自适应特征点检测的可见-红外图像配准

目的 针对可见—红外图像之间配准点的数量不足、分布严重不均匀以及配准点之间的错配率高这3个核心问题,提出一种基于自适应特征点检测的可见—红外图像配准方法。方法 本文提出的自适应特征点检测方法,以Harris corner作为基本特征点;以特征点数目与空间分布为检测目标,从而自动地估计合适不同空间位置的特征点的检测阈值。在特征点对匹配中,将梯度方向与互信息相融合有效地添加了相似性函数的空间位置信息。结果 自适应Harris corner检测方法能够有效地提供空间分布均匀、数量充足的特征点。而梯度方向与互信息相融合的相似性匹配函数提高特征点的匹配率20%,降低配准误差50%。结论 本文提出的多传感器图像配准方法能够快速、准确地实现可见光图像与红外图像之间的配准,在CCD-IR图像融合领域具有很好的实用价值。     

一种新的基于梯度方向直方图的图像配准方法*

构建了一种新的局部梯度方向直方图,同时定义了特征点的主方向,从而提出了一种具有旋转不变性的图像配准算法.首先采用高斯加权求模技术对特征点邻域内的像素的梯度作直方图统计,确定出具有旋转不变性和抗噪性的特征点主方向;然后用主方向作角度直方图统计,确定待配准图像之间的旋转角度.根据得到的特征点信息及旋转角度定义了特征点对互信息匹配准则,这样使得新配准算法对于图像间旋转角度的范围没有限制,获得了良好的配准效果.     

一种基于兴趣点方向特征的图像拼接方法

提出了一种基于兴趣点方向特征的图像拼接算法IPOF(Interest Point Orientation Feature),该算法利用Harris角检测器提取出两幅图像的兴趣点并为每个兴趣点分配一个主方向,采用方向相关系数法提取出初始匹配对,根据特征点之间的关系去除伪匹配对,得到两幅图像的对应兴趣点特征对从而确定变换参数,最后使用加权平均的方法融合图像。实验表明,该算法在图像间存在任意角度的旋转及平移的情形下,能有效地实现图像的平滑镶嵌。     

基于仿射协变区域的抗几何攻击图像水印算法

提出了一种基于仿射协变区域的抗几何攻击数字图像水印算法. 首先利用仿射不变点检测算子提取图像特征点, 并通过基于最小生成树聚类算法的选择策略获得一组稳定且彼此独立的仿射协变特征区域. 然后基于特征区域, 利用图像归一化和主梯度方向对齐得到具有缩放和旋转不变性的圆形区域. 最后将水印在空域直接嵌入到圆形区域中. 大量的实验结果表明本文方法是有效的, 对常规图像处理、几何攻击以及组合攻击均具有较好的鲁棒性.     

基于梯度直方图的彩色图像拼接

图像配准是图像拼接的核心环节。采用基于梯度直方图的图像配准算法进行彩色图像的配准。梯度直方图是通过计算以特征点为中心的一个矩形区域内所有像素的梯度而得到的。相比于彩色直方图,它能更好的描述局部特征。梯度直方图是特征点匹配的基础,文中采用直方图交叉作为相似性准则来衡量梯度直方图间的相似性。基于梯度直方图的匹配算法包含三个关键因素：窗口大小,相似性阈值以及梯度直方图的柱数。本文通过大量的实验揭示了这三个重要因素与匹配的正确率和匹配时间的变化关系。最后,给出了这三个因素的一个合理的取值参考范围。     

基于尺度不变特征变换的快速图像拷贝检测

针对传统基于尺度不变特征变换（SIFT）特征的图像拷贝检测算法特征提取速度慢、匹配效率不高的问题,提出了一种基于SIFT特征点位置分布与方向分布特征的快速图像拷贝检测算法。首先,提取SIFT特征点二维位置信息,通过计算各个特征点与图像中心点的距离、角度,分块统计各区间的特征点数量,依据数量关系量化生成二值哈希序列,构成一级鲁棒特征;然后,根据特征点一维方向分布特征分块统计各方向子区间特征点数量,依据数量关系构成二级图像特征;最后,拷贝检测时采用级联式过滤框架作出是否为拷贝的判断。仿真实验结果表明,与传统SIFT以128维特征描述子为基础构建哈希序列的图像拷贝检测算法相比,所提算法在保证鲁棒性与独特性不降低的同时,特征提取时间缩短为原来的1/20,匹配时间也缩短了1/2以上,可满足在线拷贝检测的需求。     

结合SIFT和Krawtchouk矩不变量的图像配准方法

提出了一种基于SIFT和Krawtchouk矩不变量的图像配准方法。通过SIFT关键点检测方法检测关键点;对每个关键点计算其邻域的Krawtchouk矩不变量,并将其构成描述关键点的特征向量;计算关键点特征向量之间的欧氏距离找出相匹配的关键点对。实验结果表明,该算法的配准性能与标准SIFT算法相当,而运算速度比标准SIFT算法有较大程度提高。