基于特征相关的图像配准与拼接算法研究

图像拼接技术现在应用的范围已经愈加广泛,无论在计算机视觉,三维重建,医学图像处理,全景建设等领域都得到了广泛应用。作为图像处理领域的一门科学,已经受到越来越多的重视。本文对图像拼接的基本原理进行说明介绍,同时介绍一些基本的拼接算法,主要是基于特征点的研究。并且对图像拼接未来的发展进行一个展望。     

印鉴图像配准方法的研究

随着社会经济的发展,银行业务量日渐增大,过去的手工识别方法已不能满足社会所需。印鉴图像配准方法作为自动识别方法的基础,是对标准印鉴和待测印鉴进行处理,为判断这两个印鉴是否出于同一个印章做必要的准备。本文采用一维化的印鉴图像配准方法,该方法包括印章图像灰度化、去除噪声、二值化和背景分割等预处理以及图像配准两部分。     

基于Hough直线检测的深度图像配准方法

针对传统的图像配准方法中寻找图像之间点对应关系这一难点问题,提出一种基于Hough直线检测的深度图像配准方法.利用Hough变换检测深度图像上的直线,确定不同视点图像上直线之间的对应关系.根据对应直线三维空间上的方向向量确定两幅图像之间的刚体变换参数.最后用模拟深度图像验证方法的有效性并给出三维重建结果.     

基于角点匹配的遥感图像镶嵌方法研究

遥感成像的过程可能导致图像倾斜或畸变,针对传统图像镶嵌方法存在的精度和效率低等问题,采用Harris算子进行角点提取,建立图像特征点的对应关系,将两幅图像的角点对相互匹配,计算图像间的变换关系,实现遥感图像的平滑镶嵌。实验结果证明,基于角点匹配的遥感图像镶嵌方法具有较高的镶嵌精度。     

基于弹性配准的图像层间插值算法研究

针对传统配准方法存在配准精度低的问题,提出一种新的弹性配准插值算法。新方法基于B样条的自由变形模型,将最大互信息准则作为形变图像与目标图像的相似性测度对相邻的片层图像进行配准。然后,提出一种改进的双线性插值方法,通过构造插值点的最小环绕四边形计算该插值点的值,从而得到最终的插值图像。     

基于ITK的医学图像配准与显示

医学图像配准是对于一幅图像寻求一种空间变换,使该图像与另一幅图像中的对应点达到空间上的一致。将对ITK进行介绍,并讨论交互信息配准,二维刚性配准,仿射变换3种方法的实现及其结果。     

基于互信息的多模态医学图像配准研究

由于基于互信息的图像配准方法具有自动化程度高、配准精度高等优点,本文利用这一优点,根据图像配准的基本步骤设计出一个基于互信息的多模态医学图像配准算法.首先是采用三线性插值方法对图像进行插值处理,然后利用Powell优化算法,根据互信息值来判断Powell算法所获得的参数是否是最优参数解.最后仿真实验证明了该算法的有效性.     

医学图像非刚性配准框架研究

提出了医学图像非刚性配准及其框架,总结并分析了医学图像非刚性配准流程中的关键环节和技术,对相关专业人员具有参考价值。     

基于仿射变换的双波段红外图像配准算法研究

图像配准是图像融合技术中的首要环节,只有经过配准的图像才能够进行融合。虽然双波段红外探测器探测的是同一场景,但是由于光学系统的构造产生了两幅图像,而两幅图像之间却存在了几何位置上的差异,所以在本文中提出一种配准方法。通过点检测方法获取图像的特征点,然后再选取其中两组较为明显的特征点组,再根据仿射变换关系式,确定其中的模型参数,并且对图像进行配准。     

边界元法中角点问题的一种计算方法

在分析边界元法中多种角点处理方法的基础上,提出了一种新的方法-单角点法.该方法在继承双角点与二重节点法优点的基础上,不仅提高了解的精度且有效解决了边界变形的问题.     

一种基于内容的图像自动分类方法

提出了一种图像分级分类方法。在该方法中，利用颜色数区分为照片和图画，利用Hough变换检测图像边缘，根据图像边缘中的直线比例区分人造物与自然物、图表与绘画，利用图像边缘的平均模糊度区分简笔画和工笔画。     

基于改进自动语义标注的图像识别方法

当前图像识别采取边缘算子切割技术,图像目标边缘会出现一些灰度急剧变化的情况.采用阈值法,图像中存在的阴影,照度不均匀,各处的对比度不同的情况,所以不能采用全局阈值法,而采用局部阈值法,即将图像划分为若干个小图像,先对各子图像用阈值法进行分割,再将分割后的小区域合并在一起,得到整幅图像的完整分割结果,这样,不同的区域由于不同的情况,就可以选取相应的阈值,达到最好得分割效果.     

一种基于C++11/17的自动注册工厂方法

工厂方法模式作为最常用的创建型设计模式之一,被广泛运用在程序设计中.由于C++语言缺乏类似注入注解等标识接口,当工厂的产品构建方法因同一类型产品数量过多和产品构造参数不统一时,工厂函数就会变得繁琐,程序结构受到破坏,导致代码可读性变差并难以维护.文章介绍了利用C++11/17的新特性设计一种自动注册工厂方法,该方法支持...     

图像自动标注方法研究综述

随着Web2.0的逐步发展, 海量用户生成的图像信息充斥于各大网络平台, 图像自动标注技术逐步成为图像检索以及图像理解的关键问题之一。该文主要通过对现有图像自动标注方法的文献进行收集和整理, 在比较、分析各种方法相关理论和实现技术的基础上, 对图像自动标注方法研究进展进行评述;并归纳了各种方法的优势与不足。得出结论:图像自动标注方法和图像处理技术仍然需要从机器学习方面进一步的研究与改进, 且可以从图像信息的标注拓展到视频信息的标注。     

一种基于词上下文向量的文本自动分类方法

分析了传统文本自动分类方法的不足、词上下文向量的含义及其在自动分类中的作用,提出了一种基于词上下文向量的文本自动分类方法,该方法利用词上下文向量来生成分类器的类别中心向量和待分类文本的文本向量,使分类质量有所提高。     

一种基于平稳小波域的图像去噪新方法

本文在小波域图像去噪的基础上,提出了一种基于平稳小波域的去噪方法,并将文中滤波方法与传统去噪方法进行了效果比较。结果表明:与传统滤波方法相比,该方法不仅可以有效的去除图像噪声,而且在很大程度上保持了图像的边缘及细节特征,其相应的性能指标和视觉效果都要优于传统方法。     

基于Logistic映射的软件注册机制

本文提出了使用用户唯一性标识进行Logistic映射混沌加解密的软件注册机制，并给出了混沌加密与解密算法。算法对用户唯一性标识进行混沌加密后，获得其用户申请码，用户将其提交给软件开发商，同时获得混沌加密后的注册码，将注册码通过混沌解密后与用户申请码比较就可以判断软件注册的有效性。该方法是一种安全性极高的软件保护方法．     

基于边界的图像质量评价方法

图像边界是图像质量评价的主要因素。提出了一种结合图像边界的各向异性和奇异性等因素定义边界强度,利用边界的正规性定义边界保持度,然后结合人眼视觉的掩蔽效应和凸效应来建立数学模型,以此度量图像质量。实验结果表明,该方法在对模糊图像和对图像边缘、纹理要求高的领域,其质量评价优于现有的评价方法。     

改进的二阶互信息医学图像配准算法的研究

针对人脑的二维图像设计了一种改进的遗传算法和二阶互信息相结合的医学图像配准算法,采用互信息配准模型,以图像的灰度统计信息为配准依据,采用改进的遗传算法搜索图像的最优变换参数,并比较一阶互信息配准与改进的二阶互信息配准两种算法,实验表明改进的二阶互信息配准方法具有较高的配准精度和稳定性。