基于T分布混合模型的多光谱人脸图像配准

为了降低多光谱人脸图像中出现的非刚性形变、噪声和离群点等因素对配准结果的准确性和稳健性的影响,提出一种综合考虑特征点的空间几何结构和局部形状特征两方面信息的多光谱人脸图像配准方法。所提方法首先通过基于内部距离的形状上下文描述子来表述点集的局部特征信息,建立可见光和红外图像相似性测度函数。然后利用Student′s-T分布混合模型来表示图像特征点集配准过程中变换模型估计问题,并采用期望最大化算法对模型进行求解。仿真数据表明在点集存在非刚性形变、噪声和离群点的情况下,所提方法仍可以实现点集间的精确配准。可见光和红外人脸真实图像数据表明所提方法的平均匹配误差和运算效率都优于对比算法,配准融合后的多光谱人脸图像可以提高后续的人脸检测和识别性能。     

基于无人机载的光电与SAR图像融合技术研究

为了提高无人机侦察识别能力,提出基于小波变换方法的无人机载光电与SAR的图像融合技术。经时间配准算法生成图像配准源,采用SIFT算法提取图像特征点,BBF算法计算生成匹配点集,依据匹配点集计算图像间透视变换模型完成图像配准,利用小波变换算法实现配准图像融合。经实验验证以及利用Matlab分析图像灰度直方图和计算信息量,结果表明:融合图像保留了光电图像95.7%的细节(熵),相比于光电图像平均梯度提高了1.52倍,增强了光电图像目标区对比度,降低了随机性噪点;融合图像相比于SAR图像信息量提高了1.44倍。     

改进SIFT变换与客观评价结合的图像配准算法

针对SIFT(Scale Invariant Feature Transform)算子在大幅复杂图像中提取的过多不稳定特征点及在只有少量重合区域下图像配准过程中出现的过多误匹配,导致图像配准精度下降。提出一种改进的SIFT算法,在对目标图像提取SIFT特征后,利用双向BBF(Best-Bin-First)匹配算法对提取的特征点进行匹配,采用SIFT描述子的尺度以及梯度方向信息建立最小邻域匹配剔除误匹配点,通过随机抽取一致性算法(RANSAC)进一步筛选匹配点,并利用最小二乘法结合多项式近似拟合出变换模型,利用局部均方根有效值(RMS)评价映射矩阵与实际图像的误差,找出并删除引起误差的误匹配点,迭代至配准图像符合评价标准后,计算出精确变换模型。实验结果表明,该算法提高了大幅复杂图像在少量重合区域时的配准精度。     

基于仿射变换与Levenberg-Marquardt算法的织物图像配准

针对多光谱成像系统采集的织物图像的颜色色差分析问题,提出了一种基于仿射变换与LevenbergMarquardt(LM)算法的图像配准方法。从配准角度出发,利用提出的配准方法将标样图像与打样图像配准后进行空间色差分析。多光谱系统采集的织物图像的形变,包括平移、旋转、缩放和错切变换,符合典型仿射变换模型。提出一种新的方法来估计仿射变换矩阵,该方法对两幅图像的对数极坐标幅度谱积分曲线进行匹配,将仿射变换矩阵求解转化为一个非线性最小二乘拟合问题,进而利用LM算法搜寻最优参数值,同时引入分块配准以得到更好的配准效果。实验结果表明,与传统基于Fourier-Mellin配准算法和基于尺度不变特征变换的特征点配准算法相比,提出的算法可获得更好的配准效果,可有效解决具有周期性元素的织物图像配准问题,有助于织物图像色差评估。     

基于Shape Context和尺度不变特征变换的多模图像自动配准方法

提出了基于修正的尺度不变特征变换（SIFT）特征提取和Shape Context特征描述算子相结合的多模图像自动配准算法,该算法利用修正的SIFT算法提取多模图像中的特征点,然后采用Shape Context算子描述特征点,利用特征点周围区域边缘点的梯度方向形成特征向量。采用欧氏距离作为匹配标准对多模图像中特征点进行初始匹配,然后通过RANSAC算法消除误匹配的特征点对,并采用最小二乘法计算仿射变换参数,最后通过仿射变换和双线性插值实现图像配准。对红外图像和可见光图像的配准实验结果表明了本算法的有效性和稳定性。     

改进的SURF彩色遥感图像配准算法

为了进一步提高彩色遥感图像的配准精度,针对遥感图像配准过程中色彩信息利用率低以及误匹配率高的问题,提出一种改进的SURF(Speeded Up Robust Feature)彩色遥感图像配准算法。该算法首先在对彩色遥感图像进行特征点检测基础上,对特征点描述算子进行改进,以使颜色空间变换后得到的特征点色彩信息添加到原描述算子中,并对特征点描述算子进行归一化处理,以增加算子的独特性和对旋转、尺度、光照的鲁棒性;其次,结合单向匹配和双向匹配的比值,提出了一种最优化阈值选择准则,如果欧氏距离比率小于最优化阈值,完成特征点匹配,得到正确匹配点对,再通过变换矩阵得到配准图像。实验结果表明,在保证实时性的条件下,该算法相比于原SURF算法,准确性和稳定性都有一定提高,具有一定的理论和应用价值。     

基于非采样Contourlet变换高分辨率遥感图像配准

为了提高高分辨率遥感图像配准的精确度,将非采样Contourlet变换应用于高分辨率遥感图像配准算法中.首先对高分辨率遥感图像进行非采样Contourlet变换.利用非采样Contourlet变换的平移不变性在变换域提取图像的边缘并选择合适的阈值准确地得到图像的边缘特征点.然后利用归一化互相关匹配法和概率支撑法对特征点进行匹配.最后通过三角形局部变换映射甬数实现图像配准.实验结果表明,该方法更能准确地提取高分辨率遥感图像的特征点,大大提高了正确匹配的概率,与基于小波方法的图像配准效果相比有更高的准确性和稳健性.     

基于拟牛顿和遗传算法的三维人脸建模

用网格重采样算法和点变形技术把不同人脸纹理全景图进行标准化,实现三维人脸的像素级对齐;根据在不同姿态下用拟牛顿法优化目标函数优化速度的不同和提取的人脸特征点精确计算出输入图像中人脸的姿态;确定三维人脸模型在此姿态下的可见点,最后利用改进的实数遗传算法进行匹配计算,建立完整的三维人脸模型。实验表明,此算法能实现三维人脸像素级的精确对齐,快速的精确计算输入图像中人脸的姿态,减少优化参数,简化目标函数,提高模型匹配效率和重构精度,缩短匹配时间。     

结合Harris与SIFT算子的图像快速配准算法

本文提出了一种结合Harris与SIFT算子的快速图像配准方法。首先,对Harris算法进行两方面的改进:一是构建高斯尺度空间,提取具有尺度不变性的角点特征;二是采用Forsnter算子对提取的角点精定位,提高配准精度。然后,利用SIFT算子的特征描述方法描述提取到的特征点,通过随机kd树算法对两幅影像的特征点进行匹配。最后采用RANSAC算法对匹配点对进行提纯,并通过最小二乘法估计两幅影像间的空间变换单应矩阵,完成图像配准。实验结果表明:本文方法在基本保持配准精度的同时,在配准过程的时间消耗上比标准SIFT算法减少了64%。     

多探测器拼接成像系统实时图像配准

依据已设计完成的基于同心球透镜的四镜头多探测器阵列拼接成像系统,对该系统图像拼接配准过程所采用的特征检测提取、特征向量匹配与筛选、空间变换模型参数估计等算法进行了研究。首先,采用Fast-Hessian检测子提取参考图像和待配准图像的特征点,并生成加速鲁棒特征(SURF)描述向量。接着,采用快速近似最近邻(FANN)逼近搜索算法获得初始的匹配点对,并对匹配点对特征向量的欧式距离进行排序。然后,参照成像系统光学设计参数设定合理的阈值,筛选并保留下较好的匹配点对。最后,提出了一种改进的渐进式抽样一致性(IPROSAC)算法对空间变换矩阵模型进行参数估计,从而得到参考图像与待配准图像的空间几何变换关系。实验结果表明:该算法对图像尺寸、旋转和光照变化都具有一定的不变性,特征匹配时间为0.542 s,配准变换时间0.031 s,配准误差精度小于0.1 pixel,可以满足成像系统关于图像配准实时性和准确性的要求,具有一定的工程应用价值。     

基于CSIFT的彩色图像配准技术研究

图像配准在计算机视觉、遥感、医学诊断与治疗、环境监测等领域有广泛的研究应用.目前,多数算法是将彩色图像转化为灰度图后再配准,色彩信息的丢失可能会引起误配准.为此,提出一种基于CSIFT(Colored scale invariant feature transform)的彩色图像配准方法,求出彩色图像各个位置处的颜色不变最,以颜色不变量作为输入图像,再提取特征点并描述特征点周围的信息,通过最近邻匹配法求出图像问的匹配对,最后利用匹配的特征求取图像间的变换参数及配准后图像.实验结果表明,对彩色图像进行已知参数值变换时,该算法能得到精度高、误差小的计算结果;对变换关系末知的彩色图像,也能准确地求出图像间的映射关系;且多数情况下运行速度较SIFT(Scale invariant feature transform)快.     

一种从粗到精的红外和可见光卫星图像配准方法

气象卫星所携带的多种传感器可以获得可见光、红外、多光谱等多模态的卫星图像,目前处理这些多模态图像的一个重要手段是数据融合分析方法,而获取不同模态图像空间对应关系的图像配准是数据融合分析的前提和基础。针对多模态气象卫星图像的配准问题,重点研究红外图像和可见光图像的配准问题,并根据红外图像和可见光图像的特点,提出了一种由粗到精的两阶段配准方法。在粗配准阶段,将Fourier-Mellin变换应用于红外和可见光图像的边缘图像上,并通过变换图像在频域的关系实现了图像配准仿射变换参数的快速计算;在精配准阶段,基于图像的Harris算子检测红外图像和可见光图像的特征点,并通过特征点局部区域的互相关函数实现特征点的匹配,最终通过匹配特征点求得精确配准的变换参数。文章提出的由粗到精的图像配准方法,有效结合了Fourier-Mellin变换对边缘图像配准的高效性和Harris算子图像配准的准确性,是红外和可见光图像配准的一种新方法。利用FY-2D气象卫星获取的红外和可见光图像进行了配准实验,实验结果表明所提出的方法具有良好的鲁棒性和较高的配准精度。     

基于SIFT特征的彩色图像拼接方法研究

针对传统特征提取拼接算法在复杂图像中配准过程中出现的过多误匹配,导致拼接后图像出现鬼影、模糊等问题,从而影响拼接图像的质量,提出一种改进的SIFT配准算法。在对目标图像提取SIFT特征后,利用SIFT描述子的尺度以及梯度方向信息建立最小邻域匹配剔除误匹配点,之后利用局部均方根误差(RMSE)评价映射矩阵与RANSAC算法相结合,迭代出精确变换模型。在对图像进行几何矫正后,提出一种自适应的混合线性算法对重合区域图像变换至HIS颜色空间进行图像拼接,最后得到平滑无缝的完整彩色全景拼接图像。实验结果证明,该算法在拼接复杂场景并且重合区域不多时仍有较好的准确性及稳定性。     

一种抗姿态与表情变化的三维人脸识别方法

为了提高人脸在姿态和表情变化下的识别率,结合局部平面距离(DLP)对曲面局部凹凸性优良的判断能力,提出了一种采用人脸的等距不变表示形式来匹配的人脸识别方法。首先,对深度摄像头采集到的深度图像进行距离约束、位置约束、转换等操作,得到干净完整的三维人脸,利用三维人脸上每一点DLP值确定鼻尖点,利用聚类的思想确定鼻根点;其次,采用改进的快速推进算法计算人脸的测地距矩阵,设置阈值并切割出有效的人脸区域;最后,计算有效的人脸区域的高阶矩特征,作为人脸的特征向量进行匹配。实验结果表明,对于不同的数据库,本文算法的识别率接近97%;将本文算法与基于轮廓线特征的人脸识别算法以及基于Gabor特征的人脸识别算法进行比较,其识别率分别提高了14.1%和8.3%,同时有着较高的运算效率。     

二维多相机全场数字图像相关变形测量方法

从理论上推导了数字图像相关(DIC)方法中应变精度的影响因素,指出应变计算精度会随着窗口尺寸的变小而下降。为了提高图像有效分辨率,针对细长平面试件提出了一种二维多相机全场DIC方法。该方法根据特征点检测及匹配算法定位特征点对的亚像素位置,通过DIC方法对特征点对进行高精度配准,利用发展的逐步优化单应矩阵方法求解图像变换关系,得到变形前后的无缝拼接图像。分别实施了纯平移和橡胶梁三点弯两组实验。在纯平移实验中,该方法计算得到的应变均值误差及均方根误差均在50με以内,验证了该方法的有效性;采用橡胶梁三点弯实验对比该方法与三维多相机全场DIC方法,并基于实验结果对该方法的优点与缺点进行了分析。     

结合Levenberg-Marquardt算法的垂直视差消减方法

垂直视差的存在是影响立体视频观视舒适度的主要因素。为了在不影响水平视差的条件下实现对垂直视差的消减,本文引入Levenberg-Marquardt(L-M)非线性算法实现变换矩阵的精确求解。首先用抗缩放、旋转及仿射变换的SIFT(Scale-invariant feature transform)特征匹配算法检测出双目图像对的特征匹配点,然后根据匹配点的坐标位置运用L-M算法计算可消减垂直视差的变换矩阵,将变换矩阵作用于目标图像,计算出该视图每个像素点的新坐标位置。实验结果表明:与利用线性算法求解二维射影变换矩阵的垂直视差消减方法相比,本文提出的求解方法在垂直视差消减上比该算法提高了约0.029 1~0.323 2个像素,对水平视差的影响比该算法降低了约0.118 7~1.139 1个像素。因此本文提出的方法对垂直视差的消减起到了优化作用。     

基于尺度不变特征变换和区域互信息优化的多源遥感图像配准

为了进一步提高遥感图像配准精度, 提出了尺度不变特征变换(SIFT)结合区域互信息优化的遥感图像配准方法. 首先利用混沌序列的随机性和遍历性, 提出一种混沌量子粒子群优化(CQPSO)算法, 在量子粒子群优化(QPSO)算法迭代陷入早熟收敛时, 采用一种新的机理引入混沌序列, 进化粒子克服早熟. 图像配准算法分为预配准和精配准两个过程. 基于SIFT算法提取特征点, 经匹配和有效地外点排除完成预配准, 然后对匹配特征点坐标进行亚像素级微调, 通过最小二乘法求得一系列匹配参数构造初始粒子群, 最后利用混沌量子粒子群优化区域互信息完成精配准, 得到最优匹配参数. 用一些标准测试函数对所提出的CQPSO和QPSO及粒子群优化(PSO)算法进行了实验比较, 另外, 对SIFT, SIFT结合PSO算法优化区域互信息, SIFT结合QPSO算法优化区域互信息和SIFT结合CQPSO算法优化区域互信息(SRC)等四种算法进行了不同分辨率遥感图像配准实验比较和不同时相遥感图像配准实验比较, 实验结果验证了所提出的CQPSO算法的优越性和SRC配准方法的有效性.     

基于似然函数最速下降的红外与可见光图像配准

为了实现红外与可见光图像的自动配准,提出了基于似然函数最速下降迭代的图像配准算法.该算法以图像边缘作为配准点特征,将异源图像配准转化为边缘点集配准.基于点集的高斯混合模型建立了边缘点集配准似然函数,以该函数作为目标函数,仿射变换参量作为优化变量,利用最速下降方法进行最优变换参量求解,从而实现边缘点集配准.同时,将多分辨...     

基于快速仿射模板匹配和改进仿射迭代最近点算法的人脸稳健精确仿射配准

提出了一种仅基于单个模板的人脸仿射配准方法。首先,为了克服人脸仿射变换而产生的局部形变,引入颜色特征来平衡模板人脸和目标人脸之间的颜色相似性和形状错配率,进而提出了一种基于颜色特征的人脸粗搜索算法。接着,采用人脸粗搜索算法得到的仿射变换作为初始约束,建立上步仿射约束下的人脸形状精确配准算法。在算法的每一步迭代中,利用前一步迭代得到的仿射变换,建立最近点的对应关系,并利用前步仿射约束下的目标函数求解新的仿射变换。本文算法成功解决了旋转、缩放和噪声干扰情况下人脸形状难以配准的问题。与传统人脸仿射配准算法相比,本文算法有效提高了人脸仿射配准的稳健性和精确性。     

基于几何特征和图像特征的点云自适应拼接方法

多视点云拼接技术是物体三维测量过程中的重要环节。现有的无标志点三维点云自动拼接方法在对不同表面进行测量拼接时稳定性较差。针对此问题,提出了一种基于几何特征和图像特征的点云自适应拼接方法。该方法建立了一个配准算法选择模型,通过引入配准算法判断因子来综合评价物体表面的几何、纹理复杂程度,从而系统可根据判断因子自适应地选择合适的配准算法,实现基于几何特征配准和基于图像特征配准的有机结合。并在特征点匹配过程中,采用随机抽样一致(RANSAC)算法对误匹配特征点进行剔除。实验结果表明,该方法可实现不同表面的稳定点云拼接。