基于飞机红外检测的图像配准定位预处理方法

根据现役飞机复合材料结构几何形状和红外检测特点等情况,设计了专用工具用于热图像采集时的辅助定位.通过使构件表面实际标记点在实时图像中的影像与显示屏上预设标记符号相重合的方法,提高所采集热图像在几何尺寸上的相似性和标准化,从而简化软件部分对图像的配准定位预处理操作,降低全景图拼接软件的算法设计和编程难度.     

图像与图形动态配准的误差检测方法

针对零件加工精度检测要求较高、检测环境复杂,提出了一种新型的加工精度检测方法.通过动态调整被检测零件的三维设计图形的空间位姿,使调整后的图形空间位姿与工业相机采集到的被检测零件的高质量图像处于同一拍摄角度,保存零件此时的三维设计图形的空间位姿图像,使用改进后的SIFT-Harris算法将采集到的零件高质量图像与保存的空...     

基于似然函数EM迭代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EM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。通过点集的高斯混合建模建立了点集配准似然函数,以该函数作为目标函数,仿射变换参数作为优化变量,利用EM迭代优化方法进行最优变换参数求解。迭代过程中,引入基于概率密度自适应阈值分割的外点剔除机制,解决了外点对目标函数的干扰问题,实现了边缘点集的精确配准。利用实测的可见光和红外图像进行了算法验证,证明了该算法的有效性。     

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.     

基于轮廓提取的图像配准技术探讨

对于地面目标变化检测，由于周围环境的复杂性及多变性，如果不进行较高精度的图像配准，将导致错误的目标变化检测。针对此问题，文章提出了一种基于轮廓提取的图像配准技术，依据边缘检测提取图像的边缘，进而得到图像轮廓之后，找出配准点进行图像配准。仿真实验证明，基于轮廓提取的图像配准技术，能更加有效地观察地形，消除图像之间的位置差异，准确地判断地面目标。     

基于Fourier-Mellin不变量的图像配准方法

提出了基于Fourier-Mellin不变量的图像配准方法,该方法可对存在旋转、比例和平移变换的两幅图像进行配准.原有的基于Fourier-Mellin不变量的方法是建立在无限连续图像模型基础之上的,因此当应用于有限离散图像时,不能取得理想的相关峰值.改进方法针对有限离散图像采用了滤波技术,能有效去除Fourier-Mellin域中的伪像,并能产生明显的相关峰值;同时又能克服噪直于扰的影响;此外,通过将原有方法中二维相关函数的计算简化为两个一维相关函数的计算,可以降低时间计算复杂度,提高配准效率.     

图像配准技术在红外温度检测中的应用与研究

针对电器温升检测,运用图像配准算法对红外图像和光学图像进行配准,从而借助光学图像的高分辨率来解决红外图像分辨率低的问题,在Matlab环境下配准效果较好.该配准算法已嵌入红外测温软件,多次使用表明其准确度高,能有效地综合利用光学图像的高分辨率和红外图像的温度显示功能,从而使红外测温技术在电器温升检测中发挥出更好的效果.     

基于角点匹配的密封条截面图像分块配准算法

分析了汽车密封条传统检测方法的不足,针对现有方法无法测量的分块整体形变密封条,提出了一种基于角点匹配的轮廓分块配准算法。配准算法首先利用支持邻域求取轮廓角点,再利用分块角点匹配求取每块的仿射变换初值,最后利用基于最小二乘的搜索策略获得最佳配准效果。本算法在密封条存在较大分块形变时可实现有效测量,具有省去夹具装夹、节约测量时间和成本的优点。通过大量的实验证明,该方法的快速有效。     

逆向工程中基于小波和曲率图像的离散数据配准

提出了基于小波和曲率图像的数据配准算法,用于逆向工程中不同视角测量数据的配准.对原始数据不需要进行预处理,该算法可直接操纵原始数据,并自动检测不同视角数据集的公共重叠部分,进行快速配准.首先采用局部Bezier曲面拟合方法计算测量数据的离散曲率,然后采用主元分析方法对数据进行采样,构造曲率图像.利用小波分析对曲率图像进行匹配后,可求得原数据集的公共重叠数据.在此基础上利用单位四元数法可求得空间旋转和平移矩阵,实现原始数据配准.运行实例证明了此算法的有效性.     

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。     

基于抖动补偿技术的印刷品图像配准方法研究

在实际的印刷品缺陷检测过程中,存在因相机支架的颤动而导致标准印刷图像和待检测图像在空间位置上配准不精确的问题。为此,在图像去抖动技术的基础上,提出了一种融合SURF(speeded-up robust features)和ORB(oriented FAST and rotated BRIEF)的运动估计算法。首先,基于SURF算法提取标准印刷图像和待检测图像的特征点;其次,基于ORB算法对提取的特征点进行描述和匹配;再次,将正确匹配的特征点通过仿射模型来求取全局运动矢量;最后,通过求得的全局运动矢量来补偿图像,并完成待检测图像与标准印刷图像的配准。针对待测图像存在的平移、尺度和旋转三种不同变化,分别采用SURF-ORB、ORB和SIFT(scale-invariant feature transform)的运动估计算法进行了性能分析。结果表明,SURFORB的特征点匹配对数量最多,匹配效果最好,SURB-ORB的运动估计时间控制在毫秒级别,满足现代印刷品缺陷检测的实时性要求。因此,融合SURF和ORB的运动估计算法能够对图像进行精确、实时的配准。     

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.     

改进Demons算法的非刚性医学图像配准

非刚性配准是医学图像处理的一个重要的研究方向。基于光流场模型的Demons算法由于仅依赖图像灰度梯度使图像变形,当缺乏梯度信息时图像的变形方向不能确定,因而容易造成误配准,且该算法只适合于单模态图像配准。本文针对最大互信息配准方法在多模态刚性配准中的成功应用,提出了一种可用于多模态图像配准的改进Demons算法。该方法在原有驱动图像变形力的基础上,增加两幅图像间互信息对当前变换的梯度作为附加力作用,使浮动图像向两图像间互信息增大的方向变形,正确地配准图像。为避免陷入局部极值并提高算法的运行速度,该方法在多分辨率策略下实现。使用单模态、多模态图像分别进行实验来验证此算法,并与原始Demons算法进行比较,实验表明,该方法能够快速地产生准确的配准变换。     

结合仿射变换和多层B样条配准的湍流畸变图像校正

为解决大气湍流引起的图像抖动和图像偏移问题,提出了一种结合仿射变换和多层B样条配准的图像校正方法。由于湍流像素偏移具有非线性和随机性,且序列中常伴有成像系统运动引起目标全局运动,该方法将像素校正分为整体运动校正和局部非刚性配准两部分。采用仿射变换描述目标整体运动;引入多分辨率策略处理像素偏移,利用多层B样条对湍流引起的局部形变进行非刚性配准。基于对称约束的代价函数,通过梯度判定感兴趣区域,进一步细化控制点网格提高B样条配准精度。最后,采用有限内存拟牛顿法优化代价函数,得到像素偏移量,实现畸变图像的像素校正。对真实图像和实际序列图像分别进行了实验,结果表明:该方法能够有效降低湍流造成像素偏移畸变,在噪声和模糊干扰下校正结果依然理想。     

挠性接头薄筋厚度在线测量图像分割方法研究

由于工件表面照度不均、纹理、毛刺等因素的影响,挠性接头薄筋厚度在线测量图像具有背景反射强、噪声干扰大、对比度差等特征.本文根据在线测量图像在灰度、梯度和空间信息等各方面的特点,提出了基于背景区域生长的外挠分割法、灰度梯度的内挠分割法和基于过渡区的内外挠通用分割法.工程测试结果表明,使用文中提出图像分割方法的重复性精度可达0.5 μm.     

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。     

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。     

应用显著纹理特征的医学图像配准

针对传统的基于几何度量的配准方法无法配准存在局部变形的医学器官的问题,提出了应用显著纹理特征的经典迭代最近点(ICP)医学图像配准算法。该方法借鉴主动外观模型(AAM)思想对医学图像的显著纹理特征建模,将显著性强的特征点赋予较大权重,率先配准。在传统基于空间距离的图像配准基础上加入显著纹理距离。然后,模拟格式塔心理学提出的人类视觉认知过程,使用线性递减的权重平衡两种"距离"度量方式。该算法前期主要根据几何距离取得整体配准效果,后期依赖图像纹理特征使存在局部变形位置的特征点也能精确配准。最后,在腹腔肝脏图像上进行实验。实验结果表明该算法取得了较好的配准效果,准确率达78.82%,比其他几种流行算法提高了22.22%,且对图像的旋转变化不敏感。提出的算法基本解决了存在局部变形医学器官图像的配准问题,达到了精度高、鲁棒性强的配准效果。     

基于几何代数 SURF 的三维医学图像配准研究

三维医学图像可辅助医生的临床诊疗,不同模态三维图像通过配准后,可为医生提供更全面的病患信息,而传统三维多 模态医学图像配准的精度不高、耗时较长且易受干扰。 首先搭建 Hessian 四维尺度空间,将加速稳健特征(SURF)框架拓展至三 维,然后基于几何代数构造了梯度角度不变性的三维特征点描述子,以丰富特征点信息;再设计快速空间寻优算法,不仅可保证 配准精度,且提高配准稳定性;最后,采用数据一致性较好的 RIRE 公开数据集和合作附属医院提供的个性化临床实例数据开 展实验。 实验评估中,以手动配准作为金标准,公开库和临床实例图像的配准均值误差都不超过 3 mm,配准相似性超过 99. 1% ;抗扰实验中混入高斯噪声,均值误差仍不超过 3. 5 mm,相似性超过 98. 9% 。 实验结果表明,基于几何代数 SURF 的三维 配准方法的精度更高且稳定性更强,可为临床适用提供理论基础与诊疗预案。