一种基于改进SIFT的航拍图像自动配准算法

针对传统SIFT算法匹配时间长、错匹配较多等问题,提出了一种基于改进SIFT特征的航拍图像自动配准算法.首先,通过特征点检测时设定检测极值点数目,按照DOG空间层次结构由粗到精来搜索特征点,并使用改进的SIFT特征描述符生成算法;其次,利用最近邻匹配准则进行初步匹配得到初始匹配点对,并采用双向匹配方法对匹配特征点对进行筛选;然后,基于马氏距离的特征点相似度量方法进行二次匹配,并使用RANSAC算法求取仿射变换模型;最后,通过双线性插值对变换后的图像进行重采样和插值.实验结果表明:该算法可以实现航拍图像之间的有效配准,在配准性能上优于传统SIFT算法.     

结合分割和改进SIFT的不同波段SAR图像配准

针对不同波段SAR图像配准问题,提出一种结合阈值分割和改进SIFT描述子的配准方法。该方法首先基于改进的二维交叉熵进行图像分割,通过形态学处理获得图像的稳定区域;然后利用Sobel算子改进特征点梯度幅值和方向的计算,并通过优化的梯度位置方向直方图(GLOH)特征生成新的关键点描述子;最后采用距离比和快速抽样一致(FSC)算法获得最佳匹配点对,完成图像配准。实验结果表明,该方法在提升算法效率的同时,可以获得较高的配准精度。     

基于多约束条件的车载序列图像拼接方法

提出了一种适用于环境测量的车载序列图像拼接方法:首先,对消除畸变后的序列图像相邻帧提取特征点,并采用一种基于多约束条件的匹配算法得到3个正确匹配点对;然后,运用最小二乘法求解图像刚体变换模型参数;最后,通过一种全局配准策略实现序列图像的拼接.试验结果表明:基于多约束条件的配准算法与基于随机抽样一致性(RANdom SAmple Consensus,RANSAC)的配准算法相比,计算效率明显提高,且所得序列图像拼接图具有较高的环境测量精度.     

基于点云配准的室内移动机器人6自由度位姿估计

针对移动机器人在室内环境下难以获取GPS定位信息,仅靠自身惯导不能得到精确位姿的问题,提出了一种基于RGB-D传感器获取三维环境点云,对连续点云提取特征并进行配准的移动机器人6自由度位姿估计方法.首先通过RGB-D传感器获取环境深度图像,根据特征提取算法提取点云特征;然后以特征点为配准点,运用随机一致性采样(RANdom SAmple Consensus,RANSAC)算法对点云进行初配准,剔除部分错误匹配点,获得初始变换矩阵;最后采用改进的迭代最近点(Iterative Closet Point,ICP)算法进行精配准,获得点云间的最终变换矩阵,实现位姿估计.实验结果表明:该方法有效地提高了大规模点云配准效率,得到了较精确的位姿估计信息.     

一种基于不变特征的视频拼接方法

视频拼接是空中监视的一个关键部分,它有助于人们从全局的角度理解监控场景.视频拼接包括图像的配准和融合两部分.提出了一种基于不变特征的视频拼接方法,它通过相邻两帧的拼接来实现全景图的拼接.该算法配准部分首先采用梯度方向直方图确定相邻两帧的旋转角度;其次检测两幅图像的角点,特征描述采用SIFT,并结合旋转角度对特征点进行粗匹配;然后对粗匹配的结果采用RANSAc算法剔除错误匹配点.融合部分采用灰度加权的方法.实验结果表明,该算法能够有效地进行视频拼接,甚至存在运动目标的干扰下也能够完成拼接,具有鲁棒性好和速度较快的特点.     

一种基于图像分类的遥感图像配准方法

遥感图像配准是遥感图像融合中最重要的预处理步骤。寻找适应性强、精度高、计算快的配准算法一直是研究的核心问题。在研究现有配准算法的基础上,提出了一种基于图像分类的特征匹配方法。该方法在基于控制点的多项式粗配准的基础上,利用分类图像相关实现了基于仿射变换模型的精配准。实验结果表明:对于同质和异质遥感图像,此方法的配准精度都达到了子像素级;而计算量与传统的基于灰度相关的方法和基于特征匹配的方法相比则大为减少。     

基于图像拼接技术的电子对景图制作技术?

针对当前对景图制作存在的问题，提出了一种基于图像拼接技术的电子对景图的制作技术，该技术采用SIFT算法提取海区图像的特征点，使用RANSAC算法对特征点进行精确提纯，最后使用加权平均法实现图像的平滑过渡。实验表明该技术可实现海区图像的无缝拼接，真实感强。     

基于联合相似测度的SAR图像边缘点特征配准方法

针对SAR图像配准过程中几何变换影响特征匹配稳健性和适应性的问题,提出了一种在特征匹配过程中直接解算几何变换模型的边缘点特征配准方法。利用SAR图像边缘点的梯度和方向特征,基于像素迁移思想,定义了图像匹配的联合相似度——联合特征均方和(SSJF),并建立了SAR图像边缘点集相似性匹配准则;基于方向模板提出了改进的ROEWA算子;利用改进的遗传算法(GA)来进行相似度的全局优化搜索,获取配准模型参数;利用多幅SAR图像的配准试验,对本文方法的性能进行了验证。     

基于改进SIFT的航拍图像快速匹配方法

针对传统SIFT算法存在特征描述符计算复杂,匹配时间长,错匹配较多等问题,提出了一种基于改进SIFT特征的航拍图像快速匹配方法。该方法采用基于圆形窗口的梯度方向累加值与同心圆形窗口内的灰度累加值、灰度差分值来构建18维的改进特征描述符,并在特征点匹配过程中,采用基于相关系数相似度量准则的双向匹配方法来获取初始匹配特征点对。最后,运用RANSAC算法进一步消除错配和估算仿射变换模型,并通过双线性插值法对变换后的图像进行重采样和插值。实验表明,该方法可以实现航拍图像之间的有效匹配,在匹配速度和匹配精度上优于传统SIFT算法,具有较好的实时性。     

基于快速点特征直方图的特征点云迭代插值配准算法

为提高三维激光扫描点云数据的配准精度,提出了一种基于快速点特征直方图特征的迭代插值配准方法。配准过程中,点云数据获取时受扫描仪分辨率影响,点云局部或整体密度偏小,两次测量点云数据的相同位置不存在完全相同的点,以致对应点之间存在误差。为减小误差对配准精度影响,引入迭代插值方法,增加点云整体密度。通过计算关键点的快速点特征直方图的特征寻找对应关系,使用随机采样一致算法去除错误对应关系,对对应点协方差矩阵进行奇异值分解求得粗配准旋转平移矩阵,再使用迭代最近点算法进行点云的精确配准。实验结果表明,改进的配准方法简单、稳定可靠、计算速度有所增加,有效地提高了配准精度。