基于点特征的图像配准研究与系统设计实现
基于特征匹配的非刚性图像配准方法
实验结果与分析
结果
实验结果表明，基于特征匹配的非刚性图像配准方法 在模拟数据集和实际医学影像数据集上均取得了较好 的配准效果。在模拟数据集上，该方法取得了平均误 差小于1.5像素的配准结果；在多模态图像配准任务上 ，该方法取得了平均误差小于3像素的配准结果。在 医学影像数据集上，该方法取得了平均误差小于3像 素的配准结果，且在关键结构区域保持了较好的一致 性。
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弹性映射模型
该模型假设两幅图像之间的对应关系可以由一个弹性映射 函数来表示。这个函数通过对图像的每个像素点应用一种 可变形变换来得到新的图像。
参数化对应模型
该模型通过参数化对应关系来建立源图像和目标图像之间 的映射。常用的参数化方法包括多项式拟合、样条插值等 。
非刚性配准算法
01
基于特征点的配准算法
基于CNN的图像配准方法通常采用多尺度特征提取和注意力机制，以增强配准效果 。
循环神经网络（RNN）在图像配准中的应用
循环神经网络（RNN）是一种 适用于序列数据处理的任务， 包括时间序列和图像序列。
在图像配准中，RNN可以用于 处理具有时间顺序的图像序列 ，如视频中的连续帧。
RNN具有记忆能力，可以捕捉 图像序列中的长期依赖关系， 从而更准确地配准图像。
分析
基于特征匹配的非刚性图像配准方法能够有效地处理 非刚性图像配准问题，适应于不同类型和质量的图像 。该方法通过提取图像的特征点并利用特征点之间的 匹配关系来估计图像的变换参数，能够实现精确、稳 健和可靠的配准效果。同时，该方法还具有较好的鲁 棒性和可扩展性，能够广泛应用于不同领域的图像配 准任务中。
过优化这个模型来得到最佳的配准变换。常用的模型包括刚性模型、仿
基于特征点的凝胶图像配准方法研究
（ １ ） 输入 原 图像 和 待配准 图像 ， 同时定 义一个 统 一的坐标
确定两幅图像 的空间坐标变换公式； 取， 并能够在一定程度 上利用代 表图像相似的特征作为配准依 系， （ ２ ） 分 别对两幅 图像 进行低通滤波， 确定初始搜索点和初始 据， 大 大压缩 了所需处理 的信息量 ， 使得 配准方 法 的计算量减 小、 速度较快 ， 因此得到了广泛应用。 本文 对基于互信息配准算法和 基于ｈ ａ ｒ ｒ ｉ ｓ 算 子配准算法 的搜索方向； （ ３ ） 通过 对待配准 的图像进行空 间变 换来计 算待配准 图像
角点特征 提取 的算 ； Ｈ ａ ｒ ｒ ｉ ｓ 角点检 测是最经典 的角点检 测， 具 有旋转和仿射不变性 。 其处理过程表示如下 ：
（ ２ ）
Ｉ （ Ａ ， ） ＝ ∑Ｐ Ｂ （ 口 ， ｂ ） ｌ ｏ ｇ ［ ｐ 口 （ 口 ， ｂ ） ／ （ ｐ （ 口 ） （ ６ ） ） ］ ｆ １
性较 强。 但是 由于互信息的计 算量较大 ， 所以配准 过程 耗时较
示两个数据集 之间 的统计关 系 。 两幅灰度 图像 Ａ 、 Ｂ 的互信 息 长 。
２ ． ２基于Ｈ ａ ｒ ｒ ｉ ｓ 算子的图像配准方法
Ｈ ａ ｒ ｒ ｉ ｓ 算子是Ｈ ａ ｒ ｒ ｉ ｓ 和ｓ ｔ ｅ ｐ ｈ ｅ ｎ ｓ 提 出的一种基于信号 的
ｆ ＝ａ ｒ ｇ ｍ ａ ｘ Ｉ （ Ａ ， 厂 （ ） ）
ｆ 表示 图像的空间变换 。
（ ６ ）
互信息反应了两幅 配准 图像的相关性 ， 基于互信息的图像
使得两幅图像 经过这个空间 算法的复杂度也较高 。 两者组合型配准 方法是综合利用灰度 配准就是寻找一个空间变换关系 ， 它们的互信息达到最大， 基本过程如下： 和特 征点信息 ， 实现 蛋 白质点的配准 。 在实 际的图像 配准 过 变换后，
MATLAB中的图像配准与匹配方法
MATLAB中的图像配准与匹配方法图像配准与匹配是计算机视觉领域的重要研究方向。
配准指的是将多幅图像在空间上对齐，使得它们之间的特定特征点或特征区域对应一致。
匹配则是在已经配准的图像中寻找相似的图像区域。
在实际应用中，图像配准与匹配常用于医学图像分析、遥感影像处理、计算机视觉等领域，具有广泛的应用前景。
MATLAB作为一种强大的数值计算与数据可视化软件，提供了丰富的图像处理和计算机视觉函数，使得图像配准与匹配任务变得更加简便和快捷。
下面将介绍几种常用的MATLAB图像配准与匹配方法。
一、基于特征点的图像配准特征点是图像中具有鲁棒性和独特性的点，常常用于图像配准任务。
在MATLAB中，可以使用SURF(Speeded-Up Robust Features)或SIFT(Scale-Invariant Feature Transform)等函数来检测图像中的特征点。
然后可以通过计算特征点间的相似度或使用一致性约束等方法来对图像进行配准。
二、基于图像区域的图像配准除了特征点外，图像的局部区域也可以作为配准的参考。
一种常用的方法是使用归一化互相关(Normalized Cross Correlation)来度量两幅图像之间的匹配度。
在MATLAB中，可以使用normxcorr2函数来实现归一化互相关操作。
该函数将两幅图像进行归一化，并计算它们之间的互相关系数，从而确定最佳的配准位置。
三、基于形态学的图像配准形态学图像处理是一种基于形态学运算的图像处理方法。
它利用图像中的形状、结构和拓扑信息来进行图像处理和分析。
在图像配准中，形态学操作可以用来提取图像区域的形状信息，并进行形状匹配。
在MATLAB中，可以使用bwmorph函数进行形态学操作，例如腐蚀、膨胀、开运算、闭运算等，从而实现图像的配准与匹配。
四、基于变换模型的图像配准图像配准中常常涉及到图像的几何变换，例如平移、旋转、缩放、投影变换等。
在MATLAB中，可以使用imwarp函数来对图像进行几何变换和配准。
基于特征点的图像配准算法研究
基于特征点的图像配准算法研究一、前言：图像配准算法的重要性在计算机视觉领域，图像配准是一项基础任务，其主要作用是将不同图像之间的位置关系进行对应，这对于后续的图像分析和处理都至关重要。
例如，医学影像领域中常用的CT、MRI等设备采集到的影像几乎都需要进行配准，否则会影响成像结果。
在军事领域中，需要通过多个角度从不同载体获取的图像进行配准，以方便分析情报、制定作战计划等。
目前，常用的图像配准算法有很多种，其中基于特征点的算法是一种广泛使用的方法。
本文将对基于特征点的图像配准算法进行研究和分析。
二、特征点的基本概念特征点（Feature Point），是指在一张图像中能够表示出其特殊性质或重要特征的一个点，该点在另一张相似图像中仍容易识别出来。
通常情况下，特征点的选择是基于如下几个原则：（1）该点周围具有更多的信息，特别是物体边缘、角点和线的节点处；（2）该点在不同的尺度或旋转角度下都能够被检测到；（3）该点具有鲁棒性，能够在图像噪声和光照变化等干扰情况下保持稳定。
三、基于特征点的图像配准算法1. 特征提取首先，需要对待匹配的图像进行特征点提取。
特征点提取是指在待匹配图像中提取出具有代表性的、具有重要意义的特征点。
常用的特征点提取算法有如下几种：（1）Harris算法：通过计算领域内像素间的角点响应函数来检测角点，实现简单，但对图像的光照、噪声等条件敏感。
（2）SIFT算法：通过使用尺度空间的高斯拉普拉斯变换来检测局部特征，对图像旋转、尺度变化、光照变化、噪声等干扰具有较好的鲁棒性。
（3）SURF算法：通过加速版的SIFT算法来提取图像中的特征点，主要优点是速度更快，鲁棒性更好。
（4）FAST算法：通过对像素的亮度值进行排序，检测出具有代表性的像素点，速度比较快，但对噪声敏感。
2. 特征匹配提取出待匹配图像和目标图像的特征点之后，需要对这些点进行匹配，以确定它们之间的位置关系。
通常采用的方法是计算其在多幅图像中的描述子，并通过计算特征点之间的相似度进行匹配。
基于特征点的图像配准方法研究
基于特征点的图像配准方法研究陈丹淇;赵迪【摘要】图像配准是将不同条件下(时间、传感设备、气候、角度等)得到的两幅或者多幅图像进行匹配、叠加的过程.通常,每种配准技术都是针对某一类具体应用的,有一定的局限性.文中提出了一种融合的、基于特征点的图像配准方法,首先采用小波变换和USAN区域特性相结合的角点检测方法,然后利用互相关和RANSAC相结合的方法进行特征点匹配,最后采用薄板样条法求解点变换矩阵.通过这种方法可以弥补不同配准方法的不足,提高配准精度.通过对人物、景物等大量图像进行实验分析,证明此算法具有很好的配准精度、环境适应性和实时性.【期刊名称】《弹箭与制导学报》【年(卷),期】2017(037)003【总页数】4页(P139-142)【关键词】融合;图像配准;角点;特征点匹配【作者】陈丹淇;赵迪【作者单位】上海机电工程研究所,上海 201000;上海卫星工程研究所,上海201000【正文语种】中文【中图分类】TP751;TP391.41图像配准实际上就是将不同时间、不同成像模式、不同视场下获得的两幅或多幅图像进行空间几何变换的过程。
也就是说,要将两幅图像中对应于同一空间位置的两个点联系起来,寻找到一种空间变换关系,使得经过变换后的两幅图像差异性最小。
特征点作为图像的关键特性,包含了图像的高层信号信息,对光照、噪音的抗干扰能力较强。
因此,基于特征点的图像配准算法是文中的研究重点,其算法流程图可见图1。
1.1 基于小波变换多尺度积的边缘检测方法设:式中和分别为小波变换的水平和垂直分量。
A2j代表了梯度向量角,反映了f(x,y)·θ(x,y)在点(x,y)上变化幅度最大的方向角度。
M2j代表了梯度向量模,反映了f(x,y)·θ(x,y)在点(x,y)上灰度变化的剧烈程度。
M2j 沿着A2j取极大值点对应着f(x,y)的突变点,也就是图像的边缘位置。
通过小波变换得到了图像的边缘位置,但是该方法易受噪声影响,因此引入小波变换多尺度积判别准则如式(2)。
基于特征的点云配准方法
基于特征的点云配准方法1.引言1.1 概述点云配准是计算机视觉和机器人领域中一个重要的问题，它涉及到将多个点云数据集对齐到同一个坐标系下。
点云配准的目标是找到最优的刚体变换，使得不同点云之间的对应点能够对齐，从而进行后续的分析和处理。
在过去的几十年里，点云配准一直是一个受到广泛关注的研究热点。
它在三维重建、目标识别和机器人导航等领域具有广泛的应用。
然而，由于数据量大、噪声干扰和姿态变化等挑战，点云配准任务仍然具有一定的挑战性。
为了解决这个问题，研究者们提出了许多不同的点云配准方法。
其中基于特征的点云配准方法是一种常用的方法。
这种方法利用点云中的特征进行匹配和对齐，以实现点云的配准。
特征提取方法用于从点云中提取具有判别性和鲁棒性的特征描述子，而特征匹配方法则用于准确地匹配不同点云中的特征点。
本文将重点讨论基于特征的点云配准方法。
首先，我们将介绍一些常用的特征提取方法，包括描述子，这些描述子能够捕捉点云中的局部几何信息和表面特征。
然后，我们将讨论特征匹配方法，这些方法用于确定不同点云中对应的特征点。
接着，我们将介绍基于特征的点云配准方法，这些方法通过最小化特征点对之间的距离，来估计点云之间的刚体变换关系。
最后，我们将讨论点云配准的优化算法，用于进一步优化配准结果。
通过本文的研究，我们希望能够深入了解基于特征的点云配准方法在实践中的应用和挑战。
同时，我们也希望能够为点云配准算法的改进和发展提供一定的参考和借鉴。
点云配准作为一个重要的问题，它的研究和应用具有广阔的前景，有望为三维重建、机器人导航和虚拟现实等领域的发展做出重要贡献。
文章结构部分的内容如下所示：1.2 文章结构本文主要围绕基于特征的点云配准方法展开研究，通过以下几个方面进行论述和探讨。
第2节是正文的核心部分，首先介绍了特征提取方法，包括特征描述子和特征匹配。
在特征提取方法中，我们将重点介绍如何从点云数据中提取出能够描述点云特征的特征描述子，以及如何通过特征匹配来寻找匹配的特征点对。
基于点云数据的图像处理及其应用
基于点云数据的图像处理及其应用第一章：引言随着技术的不断发展和进步，基于点云数据的图像处理正逐渐成为计算机视觉领域的研究热点。
点云是一种由三维坐标点构成的数据形式，代表着物体的表面信息。
基于点云数据的图像处理技术能够提取出点云数据的特征，进行重建、配准和识别等操作，广泛应用于三维建模、虚拟现实和机器人等领域。
第二章：点云数据获取与处理2.1 点云数据获取技术点云数据的获取主要通过三维扫描仪、激光雷达等设备进行。
这些设备能够快速而准确地获取物体表面的三维坐标点，并生成点云数据。
2.2 点云数据处理方法点云数据处理方法包括点云滤波、配准和分割等。
点云滤波能够去除噪声，并提取出关键点；配准则用于将多个点云数据进行对齐。
分割则是将点云数据划分为不同的部分，以便后续处理。
第三章：基于点云数据的图像重建3.1 基于点云数据的重建方法基于点云数据的图像重建方法主要有表面重建和体积重建两种。
表面重建能够将离散的点云数据转换为连续的曲面模型，而体积重建则能够对点云数据进行体素化，并生成三维体素模型。
3.2 图像重建应用领域基于点云数据的图像重建技术在计算机图形学、医学图像处理和工业设计等领域具有广泛的应用。
例如，可以通过点云数据重建人体模型，用于虚拟现实中的人机交互。
第四章：基于点云数据的图像配准4.1 点云配准技术点云配准是将多个点云数据进行对齐和融合的过程，常用的配准方法包括最近邻法、特征提取法和优化算法等。
这些方法能够提高点云数据的准确性和一致性。
4.2 图像配准应用领域基于点云数据的图像配准技术在三维建模、虚拟现实和机器人导航等领域有着重要的应用价值。
例如，在三维建模中，点云配准能够实现不同角度的点云数据融合，生成完整的三维模型。
第五章：基于点云数据的图像识别5.1 点云特征提取方法点云特征提取是图像识别的关键步骤，常用的特征提取方法有法线估计、曲率计算和形状描述子等。
这些方法能够提取出点云数据的重要信息，用于后续的图像识别。
基于特征点的数字图像配准
１ 基 于特 征 的图 像 配准 方 法
迄 今为止 ， 国内外 图像 处理研 究领域 已 报 道 了相 当 多的图像配 准研究 工作 ， 生 了不 少图像配准 方 在 产
法 ． 总 的来 说 ， 各种 方法 都 是面 向 一 定范 围的 应Ｊ 领 域 ， ‘ ｝ ＿ ｝ ｊ 且具有 各 自的特 点 的 ．根据 图像配准 中匹配基 元
维普资讯
第２ ５卷 第 ６期
２０ ０ ７年 １ ２月
河
南
科
学
Ｖ１５ ｏ ． Ｎｏ６ ２ ．
Ｄｅ ．２ ０７ ｅ ０
ＨＥＮＡＮ ＳＣＩ ＥＮＣＥ
文章 编 号 ：０ ４ ３ １ （０ ７０ — ９ ２ ０ １０ — ９８ ２ ０ ） ６ ０ ９— ３
阶 曲率 ， 图像 中 的任 意一 点 ， 果它 的水 平 曲率 和垂 直 曲率值 都高 于局部邻 域 中其它 点 ， 认为 该点是 特 对 如 则
征 点 ．它 计算 简单 有效 同 时非常 稳定 ， 图像 旋转 、 度 、 在 灰 噪声 影 响和视 点变 换 的条件 下 ， 其 他算 子相 比 与
收稿 日期 ：２ ０ — ６ １ ０７０— ２ 作 者 简 介 ：张 俊 峰 （９ ８ ） 男 ， 南 郾 城 人 ， 师 ， 究 方 向为 图 像 处理 及 自动控 制 理 论 ． １６ 一 ， 河 讲 研
维普资讯
２０ ０ ７年 ｌ ２月
张俊峰 等：基于特 征点的数字图像配准
２ 用 Ｈａ ｒ 算 子 法进 行 图像 配 准 ｒｉ ｓ
Ｈａ ｉ算子是 ｃＨ ｒｓ Ｍ．ｅｈｎ在 １８ ｒｓ ．ａ ｉ和 Ｓ ｐｅ ｔ ９ ８年提 出的一‘ 基于静止 图像 的点特征提取 算子ｆ 种 ３ ］ ．这种算 子
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基于点特征的图像配准研究与系统设计实现重庆大学硕士学位论文学生姓名：王宇琛指导教师：杨丹教授副导师：张小洪副教授专 业：计算机软件与理论（软件工程领域）重庆大学软件工程学院二OO九年五月The Research and Implementation of ImageRegistration SystemBased on Feature Point MatchingA Thesis Submitted to Chongqing Universityin Partial Fulfillment of the Requirement for theDegree of Master of Software EngineeringByWang YuchenSupervisor: Prof. Yang DanAss. Supervised by Ass. Prof. Zhang XiaohongMajor: Soft EngineeringSchool of Software Engineering of Chongqing University,Chongqing, ChinaMay, 2009摘要图像配准是指找出场景中同一物体表面的结构点在不同图像上的投影像素点之间的对应关系。
目前图像配准广泛应用于虚拟现实、视频压缩、图像复原、图像数据库检索等技术中。
图像配准的研究是计算机视觉中最困难也是最重要的任务之一。
不同的图像配准方法总是对应于某种适用的图像变换模型，总体可以分为三类方法：直接像素亮度差优化方法、基于特征匹配的方法和变换域求解的方法。
图像配准算法研究的核心问题是提高配准的速度、精度和算法的稳健度。
本文针对同一场景情况下，对基于点特征的图像配准问题进行了研究，具体工作如下：①阐述了基于点特征图像配准的定义、方法和流程，分析了其关键步骤对最终配准效果的影响，归纳了当前的主要图像配准方法的原理和缺点。
分析了提取点特征的优势，并采用了SIFT算法提取特征点，具有配准效果好，计算量不大等特点。
在匹配阶段基于SIFT思想改进了算法，提高了特征匹配的运行效率，使其在图像配准工作中更具实时性。
②介绍了基础矩阵的概念，比较了多种特征匹配的鲁棒算法。
建立了与基础矩阵相关的目标函数，进一步提高了配准的精度，避免了使用欧式距离中阈值难以确定的问题。
③ 对现有的RANSAC算法进行了深入的分析和改进。
提出了一种基于灰度的加权鲁棒估计算法，极大地提高了特征匹配的精度。
在初始参数估计问题上，提出并采用分层渐进匹配的机制，从而有效地解决了方位变动较大的图像带来的初始参数估计的困难，同时有效地提高了计算效率。
④用“模块化”思想设计图像配准系统，有针对性地把软件工程领域较为流行的“插件式”结构引入系统当中，使系统变得更加灵活，可扩展性更强，算法验证的效率也大大提高。
通过大量实验和分析，对提出的多种算法进行了验证，基于基础矩阵的改进算法以及加权鲁棒据算法均提高了配准精度，达到了更好的配准效果。
对改进的RANSAC算法的数据与一般方法的计算时间进行了比较，改进算法缩减了30%-60%特征匹配时间。
关键词：图像配准，基础矩阵，RANSAC，鲁棒ABSTRACTImage Registration is a technique that relates or aligns different images taken from different viewpoints, at different times, or by different image sensing devices. Till now, image registration technology is widely used in the field of virtual reality(VR), video compression, image super-resolution, intelligent surveillance system, etc, which came to be an active research area in computer vision during recent years.Feature-based,direct pixel difference optimization based, and Fourier based method are three typical ways of image registration, which have its own appropriate application area separately. The key problem focus on how to increase the algorithm speed, to increase the registration precision and to enhance the robustness of these registration methods.This paper did research on overlayed image registration in the same scene.The main works are detailed as followed:①The meaning, methods, flow of feature-based image registration are disserted. The effect of ths critical process is analysed and compared.The current image registration methods are introduced and their advantages and disadvantages are analysed.The advantage of key points is analysed. SIFT algorithm is improved and used, which is of better results and less calculation. Compare with the original algorithm, the new algorithm increases real-time performance.② The meaning of fundamental matrix is introduced and the advantage of fundamental matrix using in the correspondence establishment is analysed. Some robust algorithm of estimating the fundamental are reviewed. A cost function related to fundamental matrix is introduced so that the threshold value problem in Euclidean distance could be solved.③This thesis did in-depth study in RANSAC algorithm, and proposed a weighted robust algorithm based on gray level to make the registration more efficiency.At the same time, a robust estimating method base on layered progressively is presented to employed in the initial parameter estimation when orientation of the images is great.④ "Modularization"thought is used to designed the registration system.Plug-in unit type structure makes the system flexible and extendible.At last, experiments and analysis are given to show the new algorithms we proposed have a good stabilization, robustness and application performance.Key words:Image Registration, Fundamental Matrix, RANSAC, Robustness目录摘要ABSTRACT1 绪论 (1)1.1 课题背景介绍 (1)1.1.1 图像配准技术简介 (2)1.1.2 图像配准系统流程 (3)1.2 图像配准的关键问题 (4)1.3 本文主要工作 (5)2 特征点的提取与匹配 (6)2.1 图像特征概述 (6)2.1.1 边缘特征 (6)2.1.2 角点特征 (6)2.2 SIFT特征匹配方法 (7)2.2.1 宽基线条件下点特征匹配 (7)2.2.2 图像多尺度表示 (8)2.2.3 SIFT特征提取算法 (8)2.3 改进的特征检测算法 (11)2.3.1 改进的SIFT算法 (11)2.3.2 实验效果分析 (12)3 基于基础矩阵的配准算法 (14)3.1 基础矩阵的概念 (14)3.1.1 参考坐标系 (15)3.1.2 摄像机模型 (16)3.1.3 基础矩阵 (17)3.2 基于基础矩阵的配准算法 (19)3.2.1 基础矩阵的一般解法 (19)3.2.2 鲁棒求解方法 (20)3.2.3 基于基础矩阵的配准算法 (22)3.2.4 实验效果与分析 (24)4 基于当前内点的改进算法 (25)4.1 RANSAC 的详细分析及改进 (25)4.1.1 算法分析 (25)4.1.2 第一次成功的时间 (27)4.1.3 算法所需时间 (28)4.1.4 算法改进 (29)4.1.5 实验结果 (30)4.2 加权鲁棒算法 (33)4.2.1 几何变换关系 (33)4.2.2 算法改进 (34)4.2.3 实验结果 (36)4.3 分层鲁棒估计算法 (38)4.3.1 分层鲁棒估计算法 (38)4.3.2 实验分析 (40)5 图像配准系统的设计与实现 (42)5.1 系统的设计思想 (42)5.2 系统技术流程介绍 (42)5.2.1 图像采集 (42)5.2.2 特征提取 (42)5.2.3 特征匹配 (43)5.2.4 去噪处理 (43)5.2.5 变换关系的参数计算 (43)5.2.6 图像融合 (43)5.3 系统软件设计与架构 (44)5.3.1 系统软件架构介绍 (44)5.3.2 “插件式”结构 (45)5.3.3 系统实现 (45)5.4 图像配准系统运行评测分析 (46)6 总结与展望 (48)6.1 论文总结 (48)6.2 未来工作展望 (49)致谢 (50)参考文献 (51)附录 (55)1 绪论本章首先阐述了图像配准[1]的概念和图像配准的几类方法，然后分析了图像配准技术的应用领域及国内外研究现状，最后对本文的研究内容、研究重点和全文安排予以介绍。