摘要:

针对脊柱图像视野有限，提出一种基于优化MSFE的脊柱图像自动拼接算法。设计出一种基于尺度因子变化的高斯卷积模板尺寸自适应调整以及双向配对办法；相似性度量采用城市距离；利用RANSAC算法去除错配，从而确定待拼接图像之间的变换参数，最后利用加权平均对图像融合。对实际取得的多幅脊柱图像拼接结果表明该算法具有很好的实时性和鲁棒性。

摘要:

针对点云平面拟合中存在粗差及异常值等问题,对结合特征值法的随机抽样一致性(random sample consensus,RANSAC)平面拟合算法进行了改进.该方法以RANSAC算法为基础,结合特征值法,利用点到平面模型距离的标准偏差来自动选取阈值t,通过阈值t检测并剔除异常数据点,达到获得理想平面拟合参数的目的.用改进的算法和传统的特征值法分别对点云数据进行处理,结果表明,改进的算法适用于存在误差和异常值的点云数据拟合,能稳定地获得较好的平面参数估值,具有较强的鲁棒性.

摘要:

为解决RANSAC算法迭代次数过多导致图像配准精确率不高的问题,提出了一种改进的RANSAC图像配准算法.首先将参考图像和待配准图像进行NSCT变换分解成低频子带和高频子带.然后对高频子带运用矢量夹角算法和结构相似性(SSIM)来提取图像边缘特征点,对低频子带运用SIFT算法并设定合适的距离阈值来提取特征点.最后利用改进的RANSAC算法提高特征点匹配精度,选择出精匹配点对,实现图像配准.实验结果表明,该算法能有效地找到较多的匹配点对,准确地去除误匹配点对,明显地提高了配准精确度.

摘要:

针对传统的基于特征的眼底图像配准方法配准精度不高的问题,提出了一种新的眼底图像配准方法.通过具有仿射不变性的尺度不变特征变换(Scale Invariance Feature Transform,SIFT)方法提取待配准图像的特征点匹配对.采用适合眼底图像特点的曲面变换模型,实现图像的配准,变换模型参数通过M估计获得.实验结果表明,该算法提高了配准精度,对正常眼和非正常眼的眼底图像配准都是有效的.

摘要:

随着无人机(unmanned aerial vehicle,UAV)平台技术的发展,越来越多的应用行业和研究领域开始使用UAV影像数据.不同于现有的摄影测量结合像控点的UAV影像匹配方法,提出一种新的UAV影像匹配方法.该方法采用彩色尺度不变特征转换(color scale-invariant feature transform,CSIFT)算法,利用彩色信息的空间不变特性提取基准影像与待匹配影像的特征匹配点对;并采用单应性矩阵与随机抽样一致性(random sample consensus,RANSAC)算法对匹配结果进行提纯,得到最终匹配结果.仿真实验表明,该方法可在保证实验过程鲁棒性的同时,与传统的尺度不变特征转换(color scale-invariant feature transform,SIFr)方法相比,将匹配准确率从70％提高到了88％,而且大大减少了特征点对的数量,缩短了处理时间,提高了UAV影像匹配效率.

摘要:

鱼眼图像在全景图拼接中优势明显,然而,由于鱼眼图像存在严重的透视畸变缺陷,往往导致拼接图像效果不理想,甚至导致拼接失败.针对该问题,提出基于SIFT特征的鱼眼图像拼接算法.该算法先对鱼眼图像进行校正,采用SIFT特征算子对校正后的鱼眼图像进行特征提取和匹配,再利用RANSAC鲁棒算法对变换参数进行估计,最后使用加权平均法对图像进行拼接融合.通过对不同场景下、不同重叠区域图像的全景图像拼接实验验证,与现有的拼接方法相比较,同等拼接质量下该算法得到的全景图像能够有效减少计算量、减少拼接次数,证明了该算法的适用性和有效性.