基于改进SIFT算法的图像配准

随着当今社会数字化和信息化程度的不断提高,视觉信息越来越多地以数字图像的形式存在于人们日常的生产生活中.图像处理和机器人视觉作为特征提取和分类技术的主要组成部分,对于视觉信息的高效处理,获取人们需要的信息,给生产生活带来便利.SIFT算法具有良好的图像缩放、平移和旋转稳定性,是现在计算机视觉领域中应用最为广泛的特征提取算法之一.本文就基于SIFT算法的图像配准进行详细探究.     

SIFT图像配准算法获取全聚焦图像

本文系统介绍了变焦三维测量原理,使用Python结合Opencv实现SIFT图像配准对图像序列进行预处理,利用聚焦评价算子获取全聚焦图像.并进行了实验验证.研究结果对实施变焦三维成像与测量技术具有参考价值.     

基于改进的SIFT算法的红外图像配准

电路板红外图像具有分辨率低、对比度低、信噪比低、视觉效果模糊的特点,目前的图像配准算法用于电路板红外图像配准时,运算时间长且匹配准确度低.针对电路板红外图像的特点,梳理了图像配准方面的国内外研究现状,分析了SIFT算法的基本原理,对原有的SIFT算法进行了修改.对特征点的提取方式进行了改进,减少了不必要的特征点;改进了...     

基于SIFT的遥感图像配准方法

针对多传感器遥感图像配准问题,改进了一种基于SIFT的图像自动配准方法.首先提取图像中适应尺度变化的局部不变特征点,提出了利用最近邻特征点距离与次近邻特征点距离之比的互对应约束得到初始匹配点对,然后利用RANSAC(Random Sample Concensus)算法删除误匹配特征点对.试验结果表明:该方法能够实现多传感器遥感图像和不同分辨率图像的自动配准.     

SIFT-FCACO算法的图像配准

为了降低图像配准误匹配率以及减少RANSAC算法特征优化迭代次数,提出了SIFTFCACO的图像配准算法,用快速收敛的蚁群算法对图像匹配后的特征点对进行优化。实验结果表明,该算法不仅减少了匹配时间,而且提高了匹配的准确率。     

基于人工免疫网络算法的图像配准方法

图像配准在很多领域得到了广泛应用,而且是其中不可缺少的步骤。该文提出了一种基于人工免疫网络算法的图像自动配准方法,该方法利用Partial Hausdorff距离作为相似测度,采用人工免疫网络算法寻找最优解。实验证明该方法可以很好地配准各种图像,为图像配准提供较好的解决方法。     

基于改进SIFT的SAR图像配准方法

针对尺度不变特征变换(SIFT)配准方法在处理SAR图像时精度不高的问题,提出一种基于改进SIFT的精确配准方法。在提取关键点SIFT描述子及其邻域多尺度自卷积矩不变特征的基础上,利用基于典型相关分析的融合算法对SIFT与矩不变特征进行融合,形成新的关键点描述子,使用阈值实现粗匹配,并结合关键点的距离与邻域灰度相关性构建相似矩阵,采用奇异值分解方法精确确定匹配点对,求出仿射变换模型参数,从而完成图像配准。实验结果表明,该方法的配准结果优于SIFT方法,且配准精度达到亚像素级。     

基于SIFT特征的遥感图像配准方法研究与实现

讨论了基于SIFT特征的遥感图像配准方法,重点介绍了基于特征点提取的算法描述以及针对基于特征点的遥感图像配准算法流程,并通过实验进行了验证。     

基于ICP算法的医学图像几何配准技术

几何配准是医学图像领域研究的重要内容，医学图像几何配准的目标就是建立术前和术中两组点的变换关系。该文利用股骨为模型，讨论了基于轮廓特征的ICP医学图像几何配准算法，从技术上实现了术前建模和术中取点，并编制相应的ICP算法程序。     

基于SURF算法和SC-RANSAC算法的图像配准

提出了一种融合SURF算法和SC-RANSAC算法的图像配准方法。首先利用SURF算法提取待匹配图像的特征, 然后用最近邻方法找出匹配点, 最后运用SC-RANSAC算法剔除错误的匹配点, 实现图像的正确配准。实验结果表明, 该方法在保持较高的特征点正确匹配率的前提下, 配准速度高于SURF和RANSAC相结合的方法和SIFT和RANSAC相结合的方法。     

基于改进SIFT的无人机航拍图像快速配准研究

为了提高无人机航拍图像配准的实时性,通过分析无人机巡航高度相对稳定及图像缺乏高频的细节信息的特点,提出了一种改进SIFT特征点检测方法,显著提高了图像的配准速度,并构建了一个用于图像拼接的航空影像数据集进行实验验证.首先分析了SIFT(Scale Invariant Feature Transform)算法关于特征点尺度不变性的理论依据及实现方法,提出了消除冗余性能的策略;然后采用减少高斯金字塔阶数与层数以及选择在每阶的第三层图像开始检测极值点,以减小差分尺度空间规模的方法;最后在数据集上进行了与现有图像配准方法的对比实验.实验结果证明,所提方法能够获得匹配稳健、鲁棒性高的特征点,匹配耗时只有经典SIFT的1/10,该方法为无人机航拍图像快速拼接提供了技术支持.     

基于改进SIFT的无人机航拍图像快速配准研究

为了提高无人机航拍图像配准的实时性,通过分析无人机巡航高度相对稳定及图像缺乏高频的细节信息的特点,提出了一种改进SIFT特征点检测方法,显著提高了图像的配准速度,并构建了一个用于图像拼接的航空影像数据集进行实验验证.首先分析了SIFT(Scale Invariant Feature Transform)算法关于特征点尺度不变性的理论依据及实现方法,提出了消除冗余性能的策略;然后采用减少高斯金字塔阶数与层数以及选择在每阶的第三层图像开始检测极值点,以减小差分尺度空间规模的方法;最后在数据集上进行了与现有图像配准方法的对比实验.实验结果证明,所提方法能够获得匹配稳健、鲁棒性高的特征点,匹配耗时只有经典SIFT的1/10,该方法为无人机航拍图像快速拼接提供了技术支持.     

基于改进的SURF图像配准算法研究

图像特征点匹配算法是实现目标识别的一种有效算法,目前图像特征点匹配算法耗时大,而且在匹配过程中存在伪匹配点。提出了一种改进算法：在初始特征点检测阶段,根据图像大小动态构造高斯金字塔图层,提高了算法的实时性和准确性;采用设置阈值的方法对初始特征点进行优化,减少匹配时间。在特征点匹配阶段,利用提取特征点中正确匹配点与伪匹配点坐标值差异较大这种特性,对伪匹配点进行去除,最后进行目标识别。实验结果表明,在尺寸大小为800×600的图像中,SURF算法提取特征点数225个,耗时92.499 ms, Octave 3;特征点匹配率97.50% ,耗时349.716 ms。提出的改进方法更为简单有效,减少了特征点匹配的误差,能够有效缩短图像配准时间。     

基于相关性的病理切片图像配准

尽管病理切片图像对配准的要求比较高,而现存的配准方法却难免会产生失配现象。为解决这一问题,提出了一种基于相关性的病理切片图像配准新算法。该算法是采用基于图片中两平行列(行)间的数据来抽取特征的方法。为了避免“干扰”的累积,该算法选择了差值曲线中最强的特征——最大包来作为模板的基元,并根据图片内容的相关性,利用最大包的分布作为模板来进行图像配准,从而降低了“干扰”的影响,使算法配准的稳定度比以前一些算法有较大的提高。实验证明,该算法不仅比较规整,稳定性高,而且计算速度也较快,是一种比较实用的图像配准算法。     

交通事故现场图像配准的新算法

在交通发达的今天,交通事故的发生是不可避免的.发生交通事故后,对于事故现场图片勘查的测绘时间的长短往往成为了交通事故勘查形成延迟的主要原因.为了对交通事故现场勘查的处理提供基础的数据支持,一般采用自动绘图系统来快速产生数据.这些数据必须符合事故现场平面勘查图的特点,能够使用现有的图像处理技术,进而生成完整的图像处理体系.主要介绍交通事故图像配准的过程,以及研究了一种新的适用于交通事故现场图像配准的优化算法.     

基于改进模拟退火算法的医学图像配准

基于互信息的图像配准方法被广泛应用于医学图像配准,但其目标函数常常存在许多局部极值,干扰配准结果.提出了改进的下降单纯形-模拟退火混合算法.利用快速的下降单纯形法作局部搜索获得局部极值,再利用具有全局优化能力的模拟退火法来获取全局极值,从而实现CT-MR多模医学图像配准.实验表明,该混合算法与传统的单一算法相比,配准精度高,速度快.     

基于SIFT算法的InSAR影像配准方法试验研究

配准是合成孔径雷达干涉测量(InSAR)中极其关键的一个步骤。本文详细介绍了SIFT算法,并根据其特点将其应用于InSAR数据的配准过程中。实验结果表明:SIFT算法在InSAR配准中是一种简单、有效和可靠的配准方法。     

基于SUSAN算法的图像配准

通过检测物体的特征点来完成两幅图像的配准。根据USAN区域的描述,采用简化了的SUSAN算法检测刚体的特征点,然后通过找到的特征点和刚体形状不变的特性采用特征点之间的几何关系来配准。实验的结果表明,在无旋转条件下的刚体图像配准中,该算法在特征点提取和图像配准过程中速度比较快。     

基于SIFT和改进的RANSAC图像配准算法

为解决RANSAC算法迭代次数过多导致图像配准精确率不高的问题,提出了一种改进的RANSAC图像配准算法。首先将参考图像和待配准图像进行NSCT变换分解成低频子带和高频子带。然后对高频子带运用矢量夹角算法和结构相似性（SSIM）来提取图像边缘特征点,对低频子带运用SIFT算法并设定合适的距离阈值来提取特征点。最后利用改进的RANSAC算法提高特征点匹配精度,选择出精匹配点对,实现图像配准。实验结果表明,该算法能有效地找到较多的匹配点对,准确地去除误匹配点对,明显地提高了配准精确度。     

一种改进的医学图像配准插值算法研究

提出一种基于统计学的插值算法,依据所要进行插值点的方向性进行搜索插值,以确定该点是平滑区域还是边缘区域,根据预先设定的阈值进行插值处理.通过仿真实验,该算法很好地解决了边缘模糊和效果不佳的问题.