一种图像配准的超分辨率重建

提出了一种具有子像素级精度的图像配准方法,并通过迭代反投影算法进行超分辨率重建.介绍了基于3参数模型的图像配准方法并提出了基于4参数模型的图像配准方法,由于没有直接将旋转角度参量引入到运动模型中,有效地避免了原方法中泰勒级数展开时的小角度假设.最后,根据配准算法所得到的子像素级运动信息,用迭代反投影算法进行超分辨率重建.分别对多幅具有较大运动的模拟及真实的低分辨率图像进行实验,结果表明:该配准算法取得了更高的精度,平均平移误差减少了0.026 1 pixel ,平均旋转角度误差减少了0.356 4°;重建图像具有更好的视觉效果,平均PSNR值提高0.75 dB.本文方法可以被广泛地应用于相互间主要存在平移和大角度旋转的多幅低分辨率图像的大倍数超分辨率重建,可满足实际应用要求.     

基于超分辨率重建的亚像素图像配准

针对低分辨率图像在配准过程中精度较低的问题,提出了一种基于超分辨率重建的亚像素图像配准方法。首先,对具有1至9像素位移的图像序列进行10倍降采样,获取具有0.1至0.9亚像素位移的图像序列。然后,根据图像的获取过程建立数学模型,以Bayes理论为基础,使用最大后验概率法(MAP)对亚像素位移低分辨率图像进行超分辨率重建,获取高分辨率图像。最后,使用具有亚像素配准精度的扩展相位相关法对图像进行配准。配准实验与噪声实验表明,所提方法的最大配准误差为0.03pixel,能实现对低分辨率图像的亚像素级配准,具有配准精度高、噪声抗干扰能力强等特点,可同时满足可见光图像与红外图像的高精度配准要求。     

一种快速高精度的零件图像配准算法

针对大批量机械加工零件测量时图像配准精度低、速度慢的问题,提出了一种快速高精度零件图像配准算法,分初始配准和精确配准两个过程。初始配准采用零件最小外接矩形和图像形心,以缩减配准参数范围提高配准速度。精确配准将互信息作为相似度准则,利用空间位置一致时互信息值最大实现参数最佳定位提高配准精度。实验结果表明,对于2048×2048像素的机械加工零件图片,算法配准平移量精度达到像素级,配准角度误差不超过0.1°,配准时间小于2.1 s,满足实际连续测量中大批量零件配准要求。     

面向目标检测的空间观测图像精确配准

针对空间目标检测对图像配准精度的要求,本文组合Fourier-Mellin变换和加速鲁棒特征变换(SURF)算法来实现对空间观测图像的精确配准,并研究了该配准算法所涉及的变换模型、特征提取、特征匹配和配准精度等问题。该算法首先利用Fourier-Mellin变换计算图像旋转角度的整数值,根据整数角度将待配准图像反向旋转;然后利用SURF算法检测两幅图像的匹配特征点;最后利用最小二乘方法计算旋转角度的浮点值和平移量,而整数角度与浮点角度之和就是待配准图像的实际旋转角度。文中分析了SURF特征点检测与图像尺寸、DoH响应阈值以及尺度空间层数之间的关系。实验结果表明:提出的算法对图像旋转角度估计值的均方误差为0.0077°,50组实拍图像中星点质心均方误差的平均值为0.1353pixel,能够满足空间目标检测对图像配准的精度要求。     

基于电子皮肤的机器人运动感知算法研究

为了使机器人在光线不足、黑暗、沙尘等环境下感知目标物体的运动,提出了基于电子皮肤的机器人运动感知算法。算法首先使用电子皮肤作为触觉传感器采集触觉图像,接着利用柔性基底和图像形态学技术改善触觉图像;然后通过识别触觉图像形心和配准最优旋转来计算目标的平移和旋转;最后使用线性回归模型拟合平移距离和旋转角度以计算运动速度,完成运动感知。此外,使用高精度并联定位平台验证了算法精度,算法计算平移距离及速度的最大误差不超过2.7%和6.0%,计算旋转角度及速度的最大误差不超过9.7%和4.0%。该结果表明机器人触觉能在极端的工作环境下代替视觉感知物体运动,进而改善与目标的交互,扩展机器人应用场合。     

基于区域划分的红外超分辨率重建

提出了红外超分辨率重建系统以获取高分辨率红外数据。首先,根据红外图像获取过程建立了数学模型,讨论了降采样、模糊、运动以及高斯噪声对红外系统的影响;在非退化特征提取的基础上提出了基于特征的亚像素配准算法,其根据所得到的非退化特征应用归一化均方根误差来估计两帧之间的亚像素位移。然后,分析了传统全变分因子在高分辨重建时的不足并对其进行改进;利用区域划分将图像划分为平滑区域和细节区域,并根据区域的不同情况自适应全变分因子,从而使细节区域不至于过平滑。最后,利用MM(Majorization Minimixation)算法对合成的低分辨率红外图像和真实红外图像进行了超锐度重建。与同类相关算法的比较实验显示:所提算法亚像素配准最大误差为0.09pixel,重建后的红外图像质量优于其他同类算法。所提算法可以对低分辨红外图像序列进行有效重建,具有配准精度高、重建图像细节丰富等特点,可应用于各种红外成像系统。     

基于MAP的自适应图像配准及超分辨率重建

图像超分辨率重建是一种将多幅低分辨率图像合成为高分辨率图像的技术.当前的超分辨重建技术主要分为图像配准和超分辨率重建2个步骤,提出一种基于最大后验概率的图像超分辨率重建算法,将这2个步骤合二为一;与此同时,为了解决配准参数以及点扩展函数估计值的不精确性问题,在每一幅低分辨率图像代价函数的残差项引入了自适应加权系数并随之...     

基于SIFT的小模数齿轮图像亚像素级配准研究

为解决小模数齿轮视觉测量中凸显的工业相机高空间分辨率与大视场相互制约的问题,对轮廓光条件下前景背景对比度过强、局部对比度不足,存在大面积同色区域的小模数齿轮图像亚像素级配准方法进行研究。针对传统基于特征点的图像配准流程在小模数齿轮图像配准中存在特征点数量稀少、正确匹配率过低的问题,介绍了适用于小模数齿轮图像的配准流程;引入直方图均衡化改善图像对比度,丰富灰度色调,增晰图像暗部特征以提升特征点数量和正确匹配率;为了克服传统匹配对提纯算法中阈值设置不准确、参数调整困难及模型不唯一的缺点,结合两倍中误差准则提出全局自适应参数匹配点对提纯方法,保证提纯结果唯一性的同时,其自适应调整判别阈值的方法可避免人为误差进而保证结果的重复性。实验结果表明,利用介绍的方法对图像进行预处理可大幅度提升特征点数量与正确匹配率,取提纯所得平移量的平均值作为配准结果,其正确度和精密度均优于传统算法,针对轮廓光条件下的小模数齿轮图像,配准精度优于0.083 pixel,对于小模数齿轮视觉测量具有实际应用价值。     

光谱仪图像的亚像素配准

针对超光谱成像遥感存在的光谱仪图像间失配变形,影响地物目标光谱信息纯度的问题,提出了一种结合超光谱图像特点的亚像素配准方法来校正图像间的失配变形.首先,对待配准的可见光近红外(VNIR)和短波红外(SWIR)光谱仪图像分别进行波段选择和主成分变换,将变换后的第一主分量图像作为待配准图像.然后,将待配准图像均匀划分为具有一定重叠率的图像块,利用相位相关方法估计对应图像块的亚像素平移参数,通过相位相关系数剔除错误的平移参数估计生成图像的光流场.最后,通过光流场来实现光谱仪图像的配准.实验结果显示,该方法配准精度优于0.1pixel,满足超光谱图像后续处理对配准精度的要求.     

超分辨率图像重建方法及其在超声图像中的应用

采用时域模型实现基于多帧图像的超分辨率图像重建方法.方法的步骤为先对多帧图像进行光流场配准,用基于最速下降的最大似然估计法重建超分辨率的图像,并对重建的图像进行基于维纳滤波的降噪.在模拟实验中,给定一幅高分辨率源图像,模拟成像过程获取具有亚像素平动的低分辨率加噪图像序列,然后利用上述方法重建超分辨率图像.对标准数字图像进行模拟实验,结果表明该重建方法具有良好的效果.对超声图像的处理结果也表明该方法能有效提高超声图像的分辨率,有望为超声图像分辨率增强提供一种新的手段.     

基于复合Zernike矩相角估计的图像配准

提出了一种基于复合Zernike矩相角估计的图像配准方法.首先,利用尺度不变检测子Harris-laplace检测图像中的兴趣点作为初始特征点,计算以兴趣点为中心、邻域具有尺度不变性的Zernike矩;提出一种鲁棒的相角估计方法,用于估计两个归一化区域的旋转角度值.然后,利用Zernike矩的幅值和相角信息,通过比较每个兴趣点邻域Zernike矩的相似度提取出初始匹配点.最后,提出一种迭代角度修正算法用于精确估计变换参数,并对输入图像进行几何变换后将两幅图像配准.实验结果表明,该算法可在尺度缩放、任意角度旋转以及噪声等复杂条件下实现图像的高精度配准.当旋转角度误差小于20°时,图像的平均覆盖率达到94.125％,有效降低了误匹配的概率.     

采用目标区域互信息的星空图像配准

提出了采用目标区域互信息的测度方法对星图进行精确配准以解决星图中存在噪声、伪星点、星点稀疏以及星图间的旋转等问题。首先对星图进行图像分割,检测出星点目标并对星点进行二值化处理;然后基于互信息配准模型,在含星点的目标区域上,利用Powell算法将最大互信息作为目标函数来指导图像间最优变换参数的搜索。分析了适宜于互信息测度配准的星点分割算法,并论证了采用目标区域互信息的星图配准的可行性。对提出的算法与标准的互信息配准算法进行了对比。结果表明:提出算法的时间消耗与图像中星的数量有关,在图像大小为1 000×1 000时,提出算法的加速比为标准算法的3.4倍。该算法在星图中存在噪声、伪星点、星点稀疏和旋转的情况下仍能进行准确配准,50组实拍星图配准误差平均值为0.138 2pixel,满足了星空图像对精确配准的要求。     

耦合扰动下船载成像系统的复合稳像

针对船载精密成像系统在船体晃动时产生的杆臂牵连平动和等效圆锥旋转,提出了一种将惯性量测信息引入电子稳像技术对耦合干扰进行补偿的方法。首先,基于俯仰-偏航式光学稳定平台分析其在视线稳定过程中所产生的等效圆锥旋转,推导了视线旋转角与平台转角之间的数学关系。然后,分析了杆臂牵连平动对像点虚化的影响,并结合圆锥旋转构建了耦合扰动模型;针对耦合扰动模型提出利用惯性测量信息复合电子稳像的方法来实现低特征背景下的高精度稳像。最后,通过半实物仿真验证了该方法在低特征环境中的成像稳定精度和实时性。结果显示:提出的方法能够有效补偿俯仰-偏航式稳定平台转动以及船体晃动时形成的耦合干扰,在低特征环境中具有较高的成像稳定精度和实时性,修正误差为亚像素级。图像稳定后的峰值信噪比平均提高了4dB,基本满足船载光学精密探测系统对实时性、精度、抗干扰能力和稳定性的要求。     

基于Fourier-Meliin算法的干涉图像配准

提出了采用Fourier-Mellin算法对大孔径静态干涉成像光谱仪的原始干涉图像进行配准的方法,用于校正由于推扫平台系统姿态不稳所造成的失真.采用Fourier-Mellin算法和相位相关算法求取干涉图像的旋转角度和缩放及平移参数,并通过多帧未校正的图像和校正后的图像分别拼接成大面积地域图像来验证算法.实验结果表明,通过人眼判断,可以实现对图像的配准,配准精度达到1Pixel,基本满足将LASIS原始干涉图校正为不失真图像的要求.     

车载图像跟踪系统中电子稳像算法的研究

提出了一种新的稳像方法。首先,采用了一种由粗到精、由局部匹配到全局配准的高效配准策略。在粗配准时,提出基于灰度投影均值的SSDA改进算法,用于快速模板匹配;精配准时,将改进的联合直方图区域计数法用于车载图像序列,在保证精度的同时摆脱大量浮点运算。其次,详细阐述了自适应均值运动滤波法。通过自适应选取滑动窗口的大小,一方面对运动曲线进行平滑以降低抖动,另一方面防止了过稳现象的发生。实验结果表明:该方法能准确、快速实现车载图像配准,且配准精度达到了"亚像素"水平,满足了车载图像跟踪系统对电子稳像技术的实时性及精度要求。     

应用摄像机位姿估计的点云初始配准

基于摄像机位姿估计的数学模型,提出了一种检测摄像机位移前后目标图像特征点的方法,通过求解摄像机发生位移前后的相对位姿矩阵来解决应用视觉图像获得点云的初始配准问题。首先,介绍了摄像机位姿估计模型,包括本质矩阵、旋转矩阵以及平移矩阵;然后,介绍了SURF算子的特征点检测、描述和匹配的方法,在此基础上面向双目视觉和单目结构光系统,分别提出了摄像机位移前后目标图像SURF特征点匹配和深度估计模型;最后,分别进行双目视觉和单目结构光系统点云的获取、位移前后目标图像特征点检测匹配和深度估计实验,应用摄像机位姿估计模型求解旋转矩阵和位移矩阵,并对位移矩阵进行统计分析剔除粗差。实验中采用基于点云空间特征点和基于图像的方法进行对比,点云对应特征点均方误差缩小至12.46mm。实验结果验证了方法的可行性,表明本文的点云初始配准方法能较好地获得点云精确配准初值。     

应用自适应模拟退火和多分辨率搜索 实现医学超声图像的拼接

为提高图像拼接的成功率,提出了一种基于自适应模拟退火和多分辨率搜索策略的图像自动拼接新方法。该新算法先自适应地选取配准区域,再以互信息为相似度评价标准,结合自适应模拟退火和多分辨率搜索策略的思想分别进行图像平移和旋转参数的全局优化和局部搜索,最后实现图像的拼接。通过对含噪声数字图像和医学超声图像进行的24次模拟拼接实验表明,该新算法较传统的多分辨率直接搜索法有精度高、速度快和抗噪声能力强的优点。由于结合了模拟退火算法的高精度和多分辨率搜索法的高效率,改进后的图像拼接算法将拼接成功率提高了12.5%,并将运算时间控制在可接受的范围内。