一种混杂的图像配准方法

提出一种基于特征和亮度的混杂图像配准方法．首先对源图像进行小波分解,在小波金字塔最顶层的低频近似子图像上进行角点检测,通过仿射变换模型得到初始配准参数,然后将这一参数逐层进行迭代精炼,直至达到金字塔最底层,得到最终精确的配准参数．将这些不同配准方法结合起来,可以克服单独使用任一方法存在的不足,理论分析和实验结果表明,这种混杂图像配准算法精度较高．     

一种基于边缘和MIC算子的医学图像配准

研究基于点特征的图像配准方法。首先利用canny算子提取图像的边缘,然后用MIC角点检测算子提取边缘中的角点,对提取出的角点进行配对后,利用仿射变换实现图像的配准。最后以脑图像配准验证了算法的有效性。     

基于Harris算法的图像处理软件的设计

Harris算法是一种有效的基于点特征提取的角点检测算法。该算法能应用于图像配准、全景图像的拼接、运动目标的跟踪、物体识别、三维重建等应用中。在图像的角点检测中,Harris算法相对于其他算法的误检率低,并且检测的效率高,便于MATLAB软件编程实现相关功能。此外,Harris算法在图像处理技术中具有较高的稳定性和较强的抗干扰能力。该文以Harris算法为核心,以MATLAB软件为开发平台,设计了一款基于Harris算法的图像处理软件,实现了图像配准、图像拼接和图像识别等图像处理功能,该软件界面友好,可操作性较强。     

结合SURF特征和RANSAC算法的图像配准方法

提出了一种基于SURF特征和RANSAC算法的图像配准方法。首先通过SURF算法对图像进行特征点检测,将欧式距离作为相似性测度进行特征点粗匹配,并通过RANSAC算法剔除误匹配点对;然后利用正确的匹配点对求解仿射变换模型从而实现图像的精确配准。实验结果表明了该方法的精确性和有效性。     

基于图像几何特征点的仿射参数估计算法研究

平移、旋转和缩放等仿射变换参数的计算是计算机视觉、目标检测和模式识别领域的关键问题.对3类典型的基于图像特征点的仿射参数计算方案进行了研究与探讨,它们分别是利用SUSAN角检测器、Harris角点检测器和尺度不变特征变换(SIFT)提取图像特征点.针对传统算法对SUSAN和Harris角点进行匹配精度过低的问题,提出了一种新的基于Zernike矩的特征点匹配算法,对匹配的特征点对利用四参数仿射模型进行参数估计和求取.在此基础上对3种方案进行了深入分析和比较,得出SIFT特征点适用范固广、精度高,是较好的仿射参数求取工具.并通过具体的配准实验结果及在图像拼接中的应用证明了算法的有效性.     

基于颜色不变量和SURF的彩色图像拼接

提出了一种基于颜色不变量和SURF算法相结合的彩色图像拼接方法。该方法利用图像彩色信息计算得到的颜色不变量信息代替灰度信息作为输入,提取图像SURF特征点并进行特征点匹配,根据相似性变换原理对误匹配点进行过滤,提高变换矩阵计算的准确率,采用亮度渐变原则对重叠区域进行像素平滑过渡,实现图像无缝拼接。实验结果表明,该方法在保持算法的快速性和准确性的同时,获得的配准点多而且准确,采用亮度渐变原则拼接增强了对光照变化的鲁棒性,且有效地消除了拼接痕迹,在图像拼接和地质分析领域有一定的实用价值。     

具有仿射不变性的彩色图像配准方法研究

经典SIFT算法在特征提取及特征匹配阶段存在耗时过长的问题,而SURF算法对仿射角度大的图像配准时错配率较高;且已有算法对彩色图像的处理均把彩色信息转为灰度信息,从而丢失了表征图像的颜色信息.提出一种具有仿射不变性的彩色图像配准算法:C-ASURF算法,通过模拟仿射变换得到一系列模拟图像,对模拟得到的图像计算颜色不变量,再对其进行特征点的检测及特征点的匹配,因此,它能够很好的解决图像配准时因图像仿射角度过大而造成的配准失效问题,且能够保留彩色图像的彩色信息.实验结果表明,C-ASURF算法的运行速度比具有仿射不变性的SIFT算法要快很多,且图像配准的准确率也很高,能够满足图像配准的高效性及实时性要求,具有很好的稳定性.     

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。     

基于角点特征的自动图像配准

针对图像配准对时间和精度的需求,本文提出适用于角点特征的配准算法：提取两幅图像的角点构造三角形,计算三角形的角度,寻找两幅图像对应的相似三角形,用三角形的顶点坐标求得仿射变换系数,参考图像进行仿射变换,与待配准图像比较相似性,最大相似性对应的变换图像为配准结果。引入强角点和Harris角点对该算法进行验证。与Fourier-Mellin和基于RANSAC寻找匹配点对角点配准算法比较,实验数据表明该算法的快速准确,并具有一定的抗噪性。     

基于聚类分割和特征点的显著区域检测算法

针对彩色图像中的显著区域检测,对基于聚类分割的特征点检测算法及基于亮度、颜色和梯度多特征的显著区域检测算法进行了研究,提出一种基于特征点和聚类分割的显著区域检测算法,该算法的处理思路是先对目标彩色图像利用高斯低通滤波和局部熵纹理分割去除纹理区,得到R、G、B分量的滤波灰度图,聚类分割自动划分出每个分量的最亮区域、最暗区域和剩余区域这三个区域,每个颜色分量选择最亮或最暗这两个区域与剩余区域亮度差值最大的一个区域,对此选择区域边界进行角点、边缘点检测,将其角点和边缘点作为显著点,然后通过数学形态学将显著点扩展到显著区域.利用公共数据库中的多幅自然图像进行实验对比,实验结果显示本文所提算法不仅提高了检测准确性,同时简化了计算过程,验证了该算法在提取尤其是纹理复杂的图像的显著区域上的有效性.     

一种基于特征的全自动图像拼接算法

提出了一种基于特征的图像自动拼接算法，本算法采用Harris角点检测算子提取特征点，并对特征角点进行初始匹配与求精，利用最小中值法去除局外点，使变换矩阵计算精确。最后进行颜色融合，生成无缝拼接图像，在大多数情况下，算法可自动完成，实验结果表明，该算法取得了理想的拼接效果。     

多摄像机图像拼接自动色彩均衡算法

针对多摄像机视频图像,分析了图像拼接技术中存在的问题,讨论了目前图像处理中常用的图像色彩均衡算法,提出了一种基于图像像素均值统计的亮度和色彩均衡处理算法。首先提取相邻两摄像机同步帧图像的重叠区域并对重叠区图像进行通道分离（RGB）,把其中一幅作为参考图像,另一幅作为目标图像,分别统计两幅图像各颜色通道像素均值差,用差值强制修正整幅目标图像。然后对修正后的图像和参考图像（整幅图像）进行颜色空间转换（RGB到HSV）,再次统计两幅图像亮度通道（V通道）均值差,用差值强制修正整幅目标图像亮度。实验结果证明,该算法能有效校正相邻摄像机图像的亮度和色差,对后期的拼接融合处理起到了很好的改善效果。     

基于特征线段的图像快速拼接算法

在讨论图像拼接的模板匹配法的基础上,针对计算量太大的问题,提出了一种提高效率的改进算法。选取四条特征线段做为模板,并利用相邻图像之间的颜色信息进行图像拼接。试验结果表明,改进算法不但降低了计算复杂度,还很好的保证了拼接质量。     

航空遥感图像拼接算法及其精度评价

针对航空遥感成像范围小、视差角大的特点,提出一种航空遥感图像拼接算法。通过估算图像相对方位矩阵,使用透视变换实现图像校正,解决大视差角下的畸变问题。利用SIFT算法和基于概率密度的错误匹配点剔除方法,实现高精度图像配准,并通过小波变换完成图像融合工作。实验结果表明,在不同地表情况下,该算法的拼接性能均优于传统SIFT算法。     

基于DCT和DWT的彩色图像盲数字水印算法

提出了一种实用的基于离散余弦变换和离散小波变换的彩色图像盲数字水印算法.通过实验测试,提出的算法很好地保持了图像质量,对诸如JPEG压缩、滤波、噪声污染、缩放、剪切、马赛克效果、锐化等常见的信号处理和攻击均具有很强的鲁棒性.     

彩色图像非参数变换立体匹配研究

将非参数Rank变换引用到彩色图像的立体配算法中,采用绝对值指数方法来计算像素的颜色相似性,对彩色图像进行一种分等级的改进Rank变换,将彩色图像转变了一个整数矩阵,然后建立一种新的匹配测度,同时加入色差梯度约束进行匹配。通过对比实验,表明这种新的匹配基元进行匹配,与直接采用灰度特征作为匹配基元的算法相比,有更好的抗噪性和匹配准确性。     

基于均匀性图分水岭变换及两步区域合并的彩色图像分割

提出了一种基于分水岭的彩色图像分割算法。首先采用同类组滤波技术对彩色图像进行保边缘的平滑,结合梯度图和二阶矩图提取一种反映了图像更精细局部信息的均匀性图,然后利用经典分水岭算法进行初始分割,分别就区域面积和Fisher距离分两步进行区域合并,结合信息损失和区域数目关系导出的颜色散度增量作为自动终止合并的策略。实验结果表明了该算法的有效性。     

一种基于SIFT特征的航拍图像序列自动拼接方法

针对航拍图像序列拼接问题，提出一种基于尺度不变特征变换（SIFT）特征的自动拼接方法，该方法主要包括图像配准和镶嵌两个步骤。由于航拍序列各帧图像之间存在较大差异，因而常用的基于特征的配准方法适用性较差，对此，提出利用SIFT特征来实现准确、稳健的航拍图像配准。进一步的，提出一种基于视觉特征的色彩融合方法以取得平滑的镶嵌效果。最后，通过对真实航拍序列进行拼接实验验证了所提方法的有效性。     

基于深度学习LoFTR算法的路面图像拼接

相比基于特征点的传统图像特征匹配算法,基于深度学习的特征匹配算法能产生更大规模和更高质量的匹配.为获取较大范围且清晰的路面裂缝图像,并解决弱纹理图像拼接过程中发生的匹配对缺失问题,本文基于深度学习LoFTR (detector-free local feature matching with Transformers)算法实现路面图像的拼接,并结合路面图像的特点,提出局部拼接方法缩短算法运行的时间.先对相邻图像做分割处理,再通过LoFTR算法产生密集特征匹配,根据匹配结果计算出单应矩阵值并实现像素转换,然后通过基于小波变换的图像融合算法获得局部拼接后的图像,最后添加未输入匹配网络的部分图像,得到相邻图像的完整拼接结果.实验结果表明,与基于SIFT (scale-invariant feature transform)、SURF (speeded up robust features)、ORB (oriented FAST and rotated BRIEF)的图像拼接方法比较,研究所提出的拼接方法对路面图像的拼接效果更佳,特征匹配阶段产生的匹配结果置信度更高.对于两幅路面图像的拼接,采...     

一种基于视频流的快速人脸检测算法

人脸检测广泛用于计算机视觉和模式识别领域。结合肤色检测和镶嵌图方法,提出一种对视频流中人脸进行快速检测的算法。该方法首先根据肤色信息和人脸的几何规则初步得到可能的人脸区,然后在候选区中利用改进的镶嵌图方法准确定位人脸。实验表明,该方法能快速而且准确地在视频流中进行人脸检测。