一种新的基于边缘拟合的图像配准方法

为了克服罔像配准中计算效率与稳定性的两难问题,提出一种新的基于边缘特征的图像自动配准算法.利用小波变换对图像进行多尺度边缘检测,提高边缘榆测的稳定性;用直线拟合边缘,并根据几何特件、灰度特性为直线分配可信度;以直线对作为最小配准单位,利用马氏距离计算直线对之间的匹配程度;配准过程采用加权投票算法确定变换参数,每次投票根据直线对之间的匹配程度及各直线可信度拥有不同的权重.实验表明木文算法快速稳定,在没有任何先验知识的情况下,能够有效的配准存在相似变换关系(平移、旋转和尺度)的图像.     

图像融合中的图像配准方法研究

图像配准是对取自不同时间、不同传感器或不同视角的同一场景的两幅图像或者多幅图像匹配的过程。快速准确地实现配准是图像融合的前提,为此提出了基本相似性测度算法的模板匹配方法。对像素相关性小的红外和可见光图像,提出了基于sobel 快速边缘检测的模板匹配方法。     

基于边缘相关的红外与可见光图像配准方法

针对红外与可见光图像的配准问题,在传统的基于图像边缘相关匹配配准的基础上,提出一种改进的方法.该方法首先手动选取待配准图像与参考图像中包含同一目标的子图像;接着利用Canny算子提取子图像的边缘和子图像的边缘相关性,求取出子图像间的仿射变换模型参数;再进一步修正该参数,得到原图像之间的仿射变换模型;然后对待配准图像进行仿射变换及双线性插值,从而实现图像配准.实验结果证明,该方法较之传统的利用图像边缘相关性的配准方法,提高了图像配准的速度,具有较高的实时性和应用价值.     

一种基于对称性边缘的多光谱图像配准方法

多光谱成像技术是遥感领域的一项重要技术。多光谱图像配准技术可以提高遥感图像的应用效率和能力。基于边缘结构在多光谱图像中较为稳定这一特性,提出了一种基于对称性边缘的多光谱图像配准方法,该方法主要包含“图像比例调整”、“对称性边缘提取”和“互信息配准”等三个步骤。基于天宫二号宽波段成像仪的遥感数据设计了一种多子图配准方案,验证了所提方法在可见光、短波红外和长波红外三个谱段之间图像配准的有效性。设置对比实验,将所提配准方法与其他多光谱图像配准方法进行比较,结果表明该方法在天宫二号宽波段遥感图像的配准中具有较高的精度。     

基于边缘特征的异质图像目标配准方法

目标检测作为计算机视觉的重要研究课题,在视频监控和智能导航方面有重要应用.图像配准技术是刚体目标检测方法之一.异质图像间目标的纹理差异极大,为此,对于目标的可见光俯视图像与机载红外摄像机观测异质图像,通过研究基于边缘特征的配准技术,实现对地面平面目标的配准检测.笔者首先通过建立机载运动摄像机空间模型,解决了红外观测图像的视角变换问题,将其换到与参考图像一致的视角,提出一种新颖的基于稳定区域轮廓合成的边缘提取方法,更好地控制异质图像的边缘提取效果,边缘特征匹配是在距离变换的基础上实现的,提出了一种基于稳定区域距离图像互相关的匹配度量准则.实验表明,算法能有效地实现异质图像间的目标配准检测.     

基于边缘和互信息法的红外图像配准

用红外图像配准技术对多帧图像进行配准,不仅可以实现平台防抖等电子稳像功能,而且还可以通过对配准后的图像进行多帧累加来积累目标能量,增强图像的性噪比,从而为红外图像弱小目标识别提供帮助。将传统的单纯基于图像整体灰度和基于图像结构特征的配准方法相结合,利用边缘检测得到边缘图像,然后以交互方差为配准测度,以向下加速度法为寻优算法进行图像配准。     

基于长边缘相关和一致性检测的多传感器图像配准方法

遥感图像的配准特别是当波段相距较远的图像间配准时,由于其相关性小,直接提取的边缘特征中不一致特征所占比例很大,此时直接应用partialHausdorff距离等方法配准往往失效。本文提出了一种基于长边缘相关的图像配准方法,首先对长边缘进行相关计算,然后在相关长边缘的基础上对其余的边缘进行一致性检测。极大提高了边缘特征的一致性。长边缘相关是在比较HuiLi的相关方法基础上提出的改进Freeman链码相关系数方法。一致性特征检测方法是基于V.Randrianarisoa的检测方法并对之进行了改进。最后对一致边缘的相关部分使用最小二乘法得到了配准参数。仿真实验表明本方法对长边缘丰富的图像有很好的配准结果。并且本方法具有配准速度快的优点。     

基于区域特征的图像配准方法研究

研究一种快速、准确,适用于大角度旋转的图像自动配准方法.首先利用图像边缘点和角点的重复性提取两图像的特征点,有利于提高匹配速度;再利用双向结构相似度最大和三角形相似相结合的方法获得匹配点对,有利于减少误匹配点对;最后利用结构相似度较大的匹配点对求得配准参数,并对图像进行配准.实验结果证明了该算法的正确性和有效性,并且其能够适用于较大缩放倍数和旋转角度图像的配准.     

基于SURF的图像配准方法研究

图像配准在计算机视觉、医学诊断与治疗、图像拼接等领域有广泛的应用.基于特征的方法具有压缩信息量、执行速度快、精度高等优点,成为近年来研究的热点,SIFT是其中之一.但传统的SIFT方法数据量大、计算耗时长,提出了一种基于SURF的图像配准方法.首先用SURF方法提取特征点,其次用最近邻匹配法找出对应匹配点对,结合RANSAC和最小二乘法求出图像之间的映射关系,最后利用所求的变换参数插值得到配准后的图像.实验表明:该配准算法既满足参数估算准确的要求,又具有比SIFT计算量小、速度快的优点,有一定的理论和应用价值.     

一种多波段红外图像联合配准和融合方法

多波段红外图像配准和融合是得到更高质量夜视图像的关键步骤。过去,这两种方法被定义为两个独立的图像处理过程。因此,在融合过程中忽略配准误差会严重影响最后的融合质量。为解决上述问题,该文提出一种新的迭代优化方法,该方法通过寻找最优配准参数来获得最佳的融合性能,采用基于人眼感兴趣区域的清晰度指标作为融合质量评价函数来完善配准过程,采用模拟退火法解决联合优化问题。实验结果表明,针对夜视领域的多波段红外图像,该方法在配准精度、融合质量以及稳定性上明显优于常用的配准和融合算法。     

红外与可见光图像实时配准融合系统

描述了一个自主研制的基于实时分布式多处理机的图像配准和融合系统的设计与实现方案.本系统是具有并行计算机体系结构的通用高速实时图像融合处理系统,选择VxWorks实时操作系统和VEM64x总线的软硬件平台,采用AD公司新型的TS101DSP处理器为核心,多DSP处理器分布并行进行处理,完成多源图像实时高速配准和融合需要进行的大量运算,CPLD芯片完成了采集控制以及多传感器视频同步.由于采用了基于高性能DSP的实时嵌入式系统和通用标准化总线结构设计, 该系统可以灵活地应用多种配准和融合算法来实现可见光和红外双通道数字图像的高速实时融合处理, 比较好地解决多尺度图像配准融合算法的大数据量计算处理与系统实时性要求之间的矛盾, 为多传感器实时图像配准融合处理系统的研制奠定了良好的技术基础.     

一种有效的多感测器配准算法

本文提出一种对空监视地面雷达网的实用多雷达配准算法,使各雷达的方位偏移和距离偏移两类系统误差显著减小,为多雷达多目标跟踪处理器有效工作提供可靠的输入雷达数据。设雷达网中某一部雷达无系统偏移误差,将其多雷达组对于该雷达进行相对配准。算法已成功地用于一实用多雷达多目标跟踪处理器,计算机模拟、现场测试和系统运行都证明算法的实用性和有效性。     

基于边界特征增强的模糊图像配准

二维特征点的检测和提取是进行图像配准的关键技术。由于不同传感器的成像机理不同,检测和提取的方法也有所不同。针对模糊图像的弱点,分析了通过增强象素模糊属性对比度来提取边界特征的基本原理,实现了两幅图像的配准。计算机模拟实验结果也表明了在实现模糊图像配准的过程中,采用增强象素模糊属性对比度的方法可有效解决图像的边界特征提取问题而且具有较高的配准精度。     

基于边缘信息的图像融合算法研究

为了得到全局色调一致的无缝镶嵌融合图像，文章提出了一种基于边缘信息的图像融合方法。该方法根据融合区域的边缘强度信息，对融合区域进行图像增强处理，进而选取一组区域特征进行自适应动态加权，实现了不同图像在选定区域范围内的融合运算，使得被合成的图像完整、自然。通过两幅图像的融合实验，证明了该算法在边缘上保持良好的视觉效果。     

一种基于小波多尺度边缘检测的图像融合算法

该文提出了一种新的基于多尺度边缘检测的小波图像融合方法,是一种利用图像边缘特征的小波图像融合方法,融合过程利用了图像的多尺度边缘信息。为了更好地保持图像的边缘,该文在图像融合过程中将图像去噪与边缘检测相结合。提出了一种物理意义明确的小波最佳分解层数的确定方法。利用统计分析的评判准则,如熵、标准偏差等,评价二维多聚焦图像不同小波分解层的融合效果,表明该方法提高了图像的熵和标准偏差的值,算法效果良好。     

一种新颖的基于多探测器数据的城市图象边缘提取算法

建设数字城市需要建立准确而又详细的城市三维数据库。对测得图像数据进行分割是建立三维模型很重要的一步。本文针对城市中深度图像和灰度图像的特点，先提出了一种利用灰度信息的深度图像线性加权插值方法，利用灰度图像信息插值深度数据生成深度图像，进而提出了一种基于深度边缘图像与灰度边缘图像的融合的边缘提取方法。实验证明，本算法得到的结果明显好于用单传感器数据进行边缘提取的结果。     

基于边缘检测和数据融合技术的图像增强

文章提出了一种基于边缘检测和数据融合技术的图像去噪方法.以小波变换为基础,结合数据融合技术,在预先确定图像边缘的基础上进行图像增强.实验结果表明,利用边缘检测和数据融合技术的图像增强系统,在保证图像纹理信息的基础上,极大地抑制噪声.     

基于Hausdorff距离的图像配准研究

针对图像配准中常出现的RST(旋转-比例-平移)变换,推导出了相应的盒距离变换公式。与传统的基于广义仿射变换的Hausdorff盒距离变换公式相比,缩小了搜索距离空间。在计算Voronoi表面时,根据Hausdorff距离的计算需要提出比较滑动窗口的区域Voronoi表面,节省了计算Voronoi表面的时间。并且在利用边缘点计算Hausdorff距离时,剔除琐碎的边缘,仅使用较长的边缘计算。试验结果表明,这些改进方法较大地提高了基于Hausdorff距离的图像配准的计算速度。