基于角点检测与SIFT算法的快速匹配方法

针对复杂图像的快速匹配问题,提出一种新的基于Shi-Tomasi角点检测与SIFT算法的高精度快速匹配方法。该方法充分利用图像的角点特征、灰度和位置信息,采用SIFT算法中的特征描述方法进行图像特征描述,并用Ransac算法对匹配点进行校正和消除错误匹配,提高计算速度和可靠性。实验结果验证了该算法对于存在较大色差、形变等图像可实现精确快速匹配,其精度和速度都优于传统的匹配算法。     

改进的RANSAC算法在图像配准中的应用

为了提高图像配准的速度,提出了一种基于改进的随机抽样一致性（RANSAC）算法的快速图像配准方法。该方法首先采用Harris角点检测算法提取出参考图像和目标图像的特征角点,然后利用灰度相关性进行特征角点的匹配,最后采用基于预检测的RANSAC算法快速而精确地估计变换矩阵,进行图像配准。该算法中采用预检测的方法快速抛弃那些不是候选模型的临时模型,提高了算法的速度。同时使用随机块选取法选择样本,很好地消除外点的影响进而保证精度。实验结果表明,此方法在得到较高的精度和鲁棒性的情况下,还大幅度减少了运算量,提高了图像配准的速度。     

一种基于特征点匹配的红外图像拼接算法

为提高红外图像拼接速度和精度,对基于特征点匹配的图像拼接算法进行改进。根据图像空间特性减小角点搜索范围,通过设定梯度阈值,对梯度超过阈值的像素点进行Harris角点检测;改进Harris角点响应函数和角点筛选阈值的设定方式,摆脱了角点检测对筛选经验值的依赖。在相似测度Normalized Cross Correlation(NCC)粗匹配的基础上,采用有约束条件的随机选取方式,增强子集选取的合理性;并根据先局部后整体的匹配策略,基于匹配点的特性进行预检验,降低匹配错误率。算法最后利用最优变换矩阵确定待拼接图像的位置关系,实现自动拼接。实验结果表明,改进后算法在拼接过程中无需人工干预,在保证红外图像拼接质量的基础上,拼接速度提高了65.92%。     

一种改进的全景图自动拼接算法

提出了一种带有图像自动排序功能的全景图全自动拼接算法。首先利用相位相关法对输入图像进行排序,同时估算角点匹配区域以加快角点匹配速度,提高匹配稳健性;然后使用RANSAC算法去除外点,采用奇异值分解法配合LM非线性优化方法求解变换参数,提高配准精度;最后使用多频带融合算法进行图像混合以改善线性加权融合算法带来的高频细节模糊;算法中还设有检测机制以确保LM优化顺利进行。与现有算法相比,对于图像重叠区域较小、图像中含有运动物体、重复性纹理等较难自动拼接的情况,使用该算法可以有效提高拼接成功率,缩短总体拼接时间,而且合成的图像清晰度较高。实验结果表明该算法具有较好的实用价值。     

基于小波变换的图像拼接算法

研究拼接图像配准问题,针对多幅相关图像进行无缝连接形成清晰图像难度大,为了提高图像拼接速度和精度,提出了一种新的小波变换的图像拼接算法,采用小波变换的多分辨率特征将原图分解为若干层,并保留其低频部分和最后一层的高频部分,高频部分对应着原图像的细节信息,含有大量角点,在高频部分由小波模极大值及Harris角点检测算子确定出初始搜素空间,在低频部分确定出初始角点,然后根据角点间的对应关系,直接在原图像上确定角点的精确位置,并采用灰度相关法作为度量函数进行匹配,再用RANSAC算法对匹配点对进行提纯,消除错误匹配对,最后计算出变换参数,对实时图进行变换,并把它们注册到同一坐标系中,完成两幅图像的拼接.实验结果表明,具有较好的实时性和拼接精度效果.     

一种用于图像序列拼接的角点检测算法

分析了Harris角点检测算子的实现原理及其用于图像序列拼接时存在的不足,从几个方面提出了改进:用新的X和Y方向梯度算子求取图像导数,对灰度变化更敏感;改进了角点响应函数,避免了k值选择的随机性;根据图像序列首图像自动确定R阈值,提高了算法的自动处理能力和速度;根据目标像素点的8邻域范围进行亚像素精确定位,角点位置更加准确.实验结果表明,改进算法无需人工干预,特征点提取的速度比传统算法提高了约61.3%,能更好地适应图像拼接的实际应用,是一种快速有效的角点检测方法.     

基于RANSAC的图像拼接方法

为解决常用SUSAN角点检测的阈值都是固定的,检测出的角点经归一化互相关后直接使用RANSAC(即随机抽样一致性算法)得到的单应性矩阵准确度不高等问题,给出了一种改进的RANSAC图像拼接方法.利用具有自适应阈值的角点提取算法抽取图像的角点特征,采用引导匹配的方法重新进行归一化互相关,增加了准确匹配点的个数,提高了单应性矩阵的估算效果,最后采用拉普拉斯金字塔对配准后图像进行分层融合、拼接.实验结果表明,该方法比常用方法具有更好的矩阵估算效果,拼接效果良好.     

基于红外面阵传感器的图像拼接算法

对大面阵红外传感器图像的拼接算法进行了研究.针对红外图像中噪声过多的问题,采用基于Harris角点的图像拼接算法进行噪声抑制并对Harris算法进行改进.首先根据图像像素响应函数值的特性,将Harris检测人工阈值改进为自适应阈值.然后在相似测度归一化互相关(NCC)粗匹配的基础上,根据图像间正确匹配角点对各自构成的四边形应满足四角相等的几何关系,采用有约束的随机抽样一致性(RANSAC)方法.实验结果表明:该算法避免了噪声的影响,使图像拼接具有适应性,对大面阵红外图像具有良好的拼接效果.     

一种改进的Harris角点图像拼接算法

主要研究图像拼接的优化问题,针对传统的Harris角点检测算法进行了改进。避免了角点响应函数中的k 值和检测过程中的阂值T的选取对角点检测带来的影响。在图像拼接过程中通过NCC对图像进行配准,采用加权 平均法对拼接后的图像进行融合并消除拼接缝隙,从而提高了运算的速率。为验证其有效性,该算法被应用于一个图 像拼接的实例中,仿真结果表明,该算法缩短了图像拼接所消耗的时间,提高了图像拼接的精度和效率,能够达到无缝 拼接的效果,具有良好的实用性。     

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。