基于特征点的图像配准技术探讨

图像配准是图像融合、运动目标检测中的关键技术之一.近年来国内外出现了各种新颖的配准算法,但均有各自的应用局限,只能适用于特定的场合.该文章从图像配准的一般原理出发,对目前主流的配准方法进行综合的分析和讨论,归纳其优缺点及其应用场合,并展望了图像配准算法的未来发展趋势,对相关领域的研究具有一定的指导意义.     

基于广义特征点匹配的全自动图像配准

该文针对图像配准中用到的特征点提出了狭义特征点和广义特征点两个范畴。广义特征点是针对区域特征定义的, 可以有各种不同的定义方法。该文建议了一种广义特征点的定义和自动提取算法。该算法以多尺度小波变换来定位图像中的强棱边点,以局部区域的复杂性和非周期性约束最终检测广义特征点。该文采用两个步骤建立广义特征点之间的对应关系。正确匹配的特征点对作为控制点,以最小化控制点处的均方根误差方法求得用于配准图像的仿射变换参数。用一个迭代机制进一步修正控制点的位置,从而达到最佳的配准精度。多种实验结果展示了该文方法的配准效果。     

基于特征的自动图像配准算法

提出了一种基于特征的自动图像配准算法，它利用角点检测和相关运算在给定源图像和目标图像上自动寻找侯选匹配点，利用松驰过程确定对应特征点。算法在大多数情况下能自动完成。从实验结果看，该算法获得了理想的拼合效果。     

图像配准中特征点检测算法的探讨

特征点是图像的一种重要局部特征,特征点检测是基于特征点图像配准的关键技术.通过特征点的提取与处理,对把握图像的局部及整体特征,特别对图像配准及目标识别等领域都具有重要的实际意义.详细介绍了图像配准中主流的特征点提取方法,并分析其优缺点.通过实验,利用特征点评价方法对各种算法的性能进行比较,对图像配准的研究具有一定的指导意义.     

结合图像信息熵和特征点的图像配准方法

在分析当前主要的图像配准技术之后，针对图像特征点的分布和同名点的匹配问题，提出了结合图像信息熵和特征点的图像配准方法。首先对图像进行一定程度的分块，根据信息论的方法，计算每一块的信息熵，信息熵的大小基本反映了各个模块的纹理变换情况。然后根据各个模块的信息熵大小，进行图像的粗匹配。之后在各个模块提取出一定数目的特征点，信息熵大，纹理信息丰富，选取的特征点就相应较多，反之则纹理信息变化不大，选取的特征点数目较少。最后根据这些具有代表性的同名点进行精确匹配。为验证该方法的有效性，对两幅图像进行传统方法和改进的图像配准方法的比较。     

基于特征点匹配的图像配准研究

立体显示技术中立体图像对虚拟场景的构建至关重要,现有的立体图像配准技术可能导致图像扭曲、变形。结合SURF算法和RANSAC算法,根据SURF算法对图像进行特征点检测;计算各特征点的Haar小波响应系数以确定特征点主方向和特征矢量;通过特征矢量的欧氏距离来判断特征点的匹配性,找出相邻最近的匹配点;最后利用一种改进的RANSAC算法剔除错误的匹配点。实验结果表明,基于SURF算法和改进的RANSAC算法的图像配准方法提高了特征点匹配度和精确度,能有效改善图像配准的变形问题。     

基于特征点的红外与可见光图像配准研究

提出了一种基于特征点的红外和可见光图像配准方法。首先根据边缘图像的结构分别提取红外图像特征点和可见光图像特征点,其次根据结合了形状结构和灰度、梯度角信息的配准准则寻找两幅图像的对应特征点,最后利用三对特征点根据刚体变换得到图像的缩放倍率、旋转角度和平移坐标,从而实现两幅图像的配准,并通过实验给予了证明。     

图像配准中特征点检测算法的探讨北大核心

特征点是图像的一种重要局部特征,特征点检测是基于特征点图像配准的关键技术。通过特征点的提取与处理,对把握图像的局部及整体特征,特别对图像配准及目标识别等领域都具有重要的实际意义。详细介绍了图像配准中主流的特征点提取方法,并分析其优缺点。通过实验,利用特征点评价方法对各种算法的性能进行比较,对图像配准的研究具有一定的指导意义。     

基于改进配准测度的红外与可见光图像配准

针对在可见光与红外配准中采用传统测度算法时存在配准精度低的问题,提出了改进配准测度函数(RMF),实现可见光和红外图像高精度自适应配准.首先选用harris算子提取两幅图像的特征点;再利用改进的配准测度函数(RMF)有效的获取特征点对;最后利用RMF最大的两对匹配点计算配准参数,并进行图像配准.实验结果证明了该方法的实用性,特别对于任意旋转角、缩放比例和偏移量的图像配准.     

基于MATLAB图像配准方法的相关研究

图像配准是图像融合等其他图像处理应用的前提,是目前图像处理中的热点。在信息高度化的今天,该技术已经渗透到各个方面,被广泛地应用在遥感图像、医学图像、三维重构等诸多领域中,在图像分析和处理中占有举足轻重的作用。本文主要介绍了利用MATLAB提供的图像处理工具箱（IPT）,来方便快捷地完成图像之间的配准。文中首先对图像配准及基于点特征的图像配准的概念作了比较详细的介绍,然后对两幅图像在MATLAB平台进行了配准操作,最后对图像处理的结果进行了相关的分析,阐述了该方法的可取之处和有待改进之处。     

基于稳定兴趣点及其空间分布的图像检索

提出一种基于稳定兴趣点空间分布的图像检索方法。首先使用基于优化梯度滤波(ODF)的兴趣点检测器,结合尺度归一化的方法,检测图像中的稳定兴趣点;再利用稳定兴趣点的空间分布,对图像进行环形和凸包区域划分;最后利用凸包颜色直方图和环形区域兴趣点邻域内伪泽尼克矩的加权特征向量,对图像进行特征描述。实验表明,本方法实现简单,对图像旋转、平移具有鲁棒性;与其他基于兴趣点的检索方法相比,降低了不稳定兴趣点的影响,平均检索速度较快且平均检索准确率提高了7.0～10.9%,可以更准确地查找到用户所需图像。     

基于显著性映射与兴趣点凸壳的图像融合算法

提出了一种基于显著性特征的可见光与红外图像融合算法来改善目标的融合质量.引入显著检测器对红外图像进行处理,生成显著映射;进一步分析红外图像并检测兴趣点,提取图像中的显著兴趣点;通过计算显著兴趣点的凸壳确定显著区域;利用显著兴趣点凸壳对初始显著映射进行优化,使目标定位更加精确.根据区域映射获取可见光图像的背景区域;根据不同的融合准则对目标、背景区域进行融合,获得最终的融合图像.结果表明与当前可见光图像融合技术相比,所提算法在标准差、联合熵与边缘信息因子等指标方面具有优势,其融合图像的细节纹理更清晰.     

基于特征点匹配的电子稳像算法研究

针对基于特征点匹配的电子稳像算法中,SIFT算子计算量大,Harris算子检测不稳的问题,提出用Harris算子来进行特征点提取,并采用SIFT特征描述的方式对提取出的特征点进行描述,从而寻求算法在计算复杂度和匹配精度上的平衡点;在特征点匹配过程中加入RANSAC准则,以提高配对的准确性。仿真实验表明,本文算法对存在抖动的红外视频具有较好的稳像效果。     

基于兴趣点凸包的图像检索方法

提出了一种基于兴趣点确定感兴趣区域的图像检索方法。在尺度归一化图像中检测兴趣点,然后对兴趣点求取凸包确定感兴趣区域,并用颜色直方图和Zernike矩作为特征进行检索,在保证图像检索对图像旋转、平移、缩放鲁棒性的前提下,将图像检索上升到物体层,克服了传统方法的不足。对1000幅图像进行的大量实验表明,该方法与其他基于兴趣点的方法相比,平均检索准确率提高了13%,可以更准确地查找到用户所需图像。     

基于显著点的感兴趣区域提取

提出了一种基于显著点的感兴趣区域提取方法,首先对图像进行分割,然后用基于小波变换的方法提取图像的显著点,并对得到的显著点进行扩展;最后根据扩展后的显著点分布情况来判断每一块分割区域是否属于感兴趣区域.该法对简单背景图像具有较好的效果.     

一种块匹配的图像修复算法

在研究Criminisi算法的基础上,提出了一种新的图像修复算法。根据图像待修复点梯度的大小,在源区域中确定其匹配区域的范围,减少搜索次数;以到待修复点距离从小到大的方式搜索匹配块,应用最近最优匹配块对图像进行修复;提出新的置信度更新方法,使更新后的置信度与累积误差成反比。实验表明,本文提出的图像修复算法具有较好的图象修复效果,并且计算复杂度低,效率高。     

基于子图灰度比较的匹配模板选取算法

为降低图像匹配模板选取算法的时间复杂度,提出一种基于子图灰度比较编码的图像匹配模板选取算法.首先将子图等分为2×2子块,以子图及邻近区域的4×4子块的灰度比较关系为子图赋予一个编码;其次在所有子图编码中选取重复次数最少的编码对应的一个子图或若干个子图中图像方差最大者作为匹配模板.算法复杂度分析和仿真实验结果表明,该匹配...     

基于模板匹配的图像跟踪技术

为了解决传统模板匹配方法跟踪图像时遇到的问题,提出了在跟踪过程中采用变模板匹配的方法.该方法较好地解决了传统方法的局限性,通过实验比较了使用模板匹配和变模板法跟踪图像的效果.     

基于特征匹配的影像可匹配性研究

对基于特征匹配的影像可匹配性评价方法进行了探讨。从分析影像所包含的信息量入手,提出了通过计算影像的信息熵和累加梯度值进行基于特征匹配的影像可匹配性评价方法。通过基于角点特征和Hausdorff距离的影像匹配实验,发现影像信息熵和累加梯度值与影像可匹配性（即正确匹配概率）之间存在很强的相关性,尽管由于地表景观的不同,表现出的具体规律略有差异,但都表现出匹配正确率随影像信息熵和累加梯度的增大而增大的趋势。因此,可通过对影像信息量的评价来进行基准图的自动选取和飞行路径的规划;在实时匹配导航过程中,可根据获取的每一实时影像所含信息量,来决定是否进行匹配,这样既可以保证匹配的正确性,避免误导,又可节省匹配时间。提出方法对基于灰度相关的影像可匹配性评价具有借鉴意义。     

基于感兴趣区域的图像检索方法

提出了一种新的基于感兴趣区域的图像检索算法。首先基于多曲率多项式提取图像显著点,并依据显著点提取图像感兴趣区域,然后基于感兴趣区域的颜色和纹理特征进行图像检索。实验结果表明该方法可有效地提取图像感兴趣区域,并取得了较好的检索效果。