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基于改进harris-laplace算子的图像校正研究

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信息通信 2015年第8期28卷 49-51页

作者：戈美净赵俊英王守志天津中德职业技术学院航空航天与汽车学院天津300350

文章提出了一种基于改进harris-laplace检测算子的图像校正方法。首先用harris-laplace检测算子提取特征点,并对尺度进行进一步优化筛选,然后用类SIFT的方法描述特征点,最后根据描述符选出两幅图像的匹配点对,进行图像校正。将本算法应... 详细信息

文章提出了一种基于改进harris-laplace检测算子的图像校正方法。首先用harris-laplace检测算子提取特征点,并对尺度进行进一步优化筛选,然后用类SIFT的方法描述特征点,最后根据描述符选出两幅图像的匹配点对,进行图像校正。将本算法应用于数字水印中,先对遭受旋转、平移和缩放等几何攻击的水印图像进行配准校正,再提取水印。仿真结果表明,可以较好地提取出数字水印,说明该算法具有较好的配准效果。

关键词： harris-laplace算子图像校正 SIFT描述符数字水印

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基于分块信息熵和特征尺度的图像配准算法

北京理工大学学报 2016年第11期36卷 1194-1199页

作者：高飞王聪矫东航北京理工大学信息与电子学院北京100081

针对当前图像配准技术中特征点的检测和匹配存在的问题,提出了一种基于分块信息熵和特征尺度的图像配准算法.通过对图像进行分块,结合每块图像的信息熵,改善了harris-laplace算子提取的特征点分布过于集中的问题.通过比较角点响应函数的... 详细信息

针对当前图像配准技术中特征点的检测和匹配存在的问题,提出了一种基于分块信息熵和特征尺度的图像配准算法.通过对图像进行分块,结合每块图像的信息熵,改善了harris-laplace算子提取的特征点分布过于集中的问题.通过比较角点响应函数的值,剔除了特征点中的冗余点.通过结合特征点的尺度信息、Hu矩和双向匹配策略,提高了初始匹配点对的准确率.仿真结果表明,改进的配准算法可以实现高精度的图像配准,对图像的几何变换具有很强的鲁棒性.

关键词：图像配准信息熵 harris-laplace算子特征尺度 Hu矩

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基于自适应尺度的遥感影像渐进配准

中国科学：信息科学 2011年第S1期41卷 55-65页

作者：孙业超李杏朝吕江安中国资源卫星应用中心北京100094

图像配准是遥感图像处理中的基本问题.本文针对多源多时相遥感影像的特点,提出了一种基于自适应尺度的渐进配准方法,在从粗到细的迭代配准过程中,可以通过上一次配准结果的几何定位误差来确定本次匹配的尺度,并按该尺度提取特征角点和... 详细信息

图像配准是遥感图像处理中的基本问题.本文针对多源多时相遥感影像的特点,提出了一种基于自适应尺度的渐进配准方法,在从粗到细的迭代配准过程中,可以通过上一次配准结果的几何定位误差来确定本次匹配的尺度,并按该尺度提取特征角点和特征邻域进行匹配,与常规金字塔渐进配准方法相比,减少了匹配次数,提高了配准效率.另外,特征提取和匹配过程中提出一种基于harris-laplace算法和相位相关算法的遥感影像配准算法,利用harris-laplace角点代替原始图像,能够综合区域和特征的优点,对亚像元偏移、旋转、尺度变化具有不变性,同时对对比度和灰度的变化不敏感,具有很强的抗噪性.在特征检测和匹配的过程中采用限定搜索区域、抽稀角点等多种优化策略来提高算法的性能.实验证明,算法具有很好的精度,对几何攻击具有很好的鲁棒性,该算法已经应用于CBERS-02B星3级数据的批量自动化生产,具有很好的应用效果.

关键词：自适应尺度 harris-laplace算子相位相关影像配准

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基于双边滤波改进的harris特征点检测

合肥工业大学学报（自然科学版） 2015年第5期38卷 618-621,693页

作者：朱少何檀结庆合肥工业大学计算机与信息学院安徽合肥230009 合肥工业大学数学学院安徽合肥230009

经典的harris特征点检测和harris-laplace特征点检测在传统的算法中占据重要的地位,但它们或在尺度或在冗余上仍存在问题,并且对弱的特征点不能很好地检测。为此,文章提出了一种改进的方法,在多尺度harris检测特征点时用改进的双边滤波... 详细信息

经典的harris特征点检测和harris-laplace特征点检测在传统的算法中占据重要的地位,但它们或在尺度或在冗余上仍存在问题,并且对弱的特征点不能很好地检测。为此,文章提出了一种改进的方法,在多尺度harris检测特征点时用改进的双边滤波来替代传统的高斯滤波,而且在检测时对特征点进行分组,一组代表同一局部结构,然后在各组中选取一个自相关矩阵特征值最接近的点来代表这一结构。实验表明此方法能较好地定位特征点位置和去冗余特征点。

关键词： harris特征点 harris-laplace算子双边滤波尺度空间跟踪分组

一种改进的多尺度harris特征点检测方法

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计算机工程 2012年第17期38卷 174-177页

作者：徐贤锋檀结庆合肥工业大学计算机与信息学院合肥230009 合肥工业大学应用数学研究所合肥230009

多尺度harris方法检查到的特征点存在很多冗余点,虽然harris-laplace方法可以除去一些冗余点,但是还会出现一个局部结构内存在多个特征点的情况或一个特征点代表多个不同尺度的局部结构。为此,提出一种改进的方法,在检测多尺度harris特... 详细信息

多尺度harris方法检查到的特征点存在很多冗余点,虽然harris-laplace方法可以除去一些冗余点,但是还会出现一个局部结构内存在多个特征点的情况或一个特征点代表多个不同尺度的局部结构。为此,提出一种改进的方法,在检测多尺度harris特征点时进行跟踪分组,使代表同一个局部结构的特征点被分为一组,用归一化的laplace函数去除冗余点,再利用点的度量值选出最能代表该局部结构的特征点。实验结果证明,该方法能够有效去除冗余点,在模糊和旋转变换时性能优于harris-laplace方法,具有尺度不变的特性。

关键词： harris特征点 harris-laplace算子尺度空间 LOG函数跟踪分组

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基于视频特征的图像配准算法的研究

基于视频特征的图像配准算法的研究

作者：王聪北京理工大学

学位级别：硕士

图像配准是计算机视觉和模式识别的研究热点，其主要目的是确定在不同时间、不同视角、不同传感器或者不同拍摄条件下得到的关于同一目标或场景的不同图像之间的空间位置关系。图像配准技术在航拍视频序列处理、医学图像分析、运动分析... 详细信息

图像配准是计算机视觉和模式识别的研究热点，其主要目的是确定在不同时间、不同视角、不同传感器或者不同拍摄条件下得到的关于同一目标或场景的不同图像之间的空间位置关系。图像配准技术在航拍视频序列处理、医学图像分析、运动分析等领域有着广泛的应用。目前图像配准方法可以分为手动配准和自动配准两大类，其中自动配准是图像配准技术的最终实现目标。自动配准方法也可以被分为两大类：基于灰度的配准方法和基于特征的配准方法，其中基于特征的配准方法以其计算量小、对噪声干扰、复杂的几何变换鲁棒性强等诸多优点成为目前图像配准的主要研究方向。航拍视频序列帧间往往存在着灰度变化、几何形变以及场景复杂度的变化，另外有些帧间还具有重叠区域小等特征，这使得在配准时难以得到理想的效果，若仅改善配准中的某个环节也难以实现精确的配准。针对这些问题，本文提出了一种新的基于特征点的图像配准算法，在特征点的检测和特征点的匹配两方面分别进行了改进，以解决航拍视频序列的帧间配准问题。在特征点检测方面，harris-laplace算子能适用于灰度变化、复杂的几何变换以及噪声干扰等情况，是一种比较优秀的检测算子。但是该算子检测的特征点中往往会存在冗余点而且特征点分别的比较集中，这会影响到配准精度且难以解决重叠区域较小的图像之间的配准。针对这些问题，本文结合信息熵和分块策略对harris-laplace算子进行了改进，改进后的算子提取的特征点分布比较均匀且能避免在平坦区域检测到过多特征点，同时也实现了对冗余点的有效剔除。在特征点匹配方面，本文以扩充的Hu矩为基础，结合特征点的尺度信息，采用双向匹配策略，得到了准确率较高的初始匹配点对，提高了算法的效率和配准精度。通过实验发现，经过以上两方面的改进，本文提出的新的基于特征点配准方法能够很好的实现航拍视频序列帧间的配准。在本文的最后针对实验中发现的不同DVD播放的视频存在不同程度的偏移这一问题，采用了一种较简单的配准方法，准确的得出了视频的偏移量。

关键词：图像配准航拍视频序列特征检测 harris-laplace算子信息熵特征匹配 Hu矩

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基于多尺度特征点提取的图像配准算法研究

基于多尺度特征点提取的图像配准算法研究

作者：滕义伟北京工业大学

学位级别：硕士

图像配准是数字图像处理中的一个基本问题，它是进一步全面、准确进行图像分析的前提和关键。图像配准是将由不同传感器在不同时间或不同视角下获取的同一场景的两幅或多幅图像进行匹配的图像处理技术。经过多年研究，图像配准已广泛应... 详细信息

图像配准是数字图像处理中的一个基本问题，它是进一步全面、准确进行图像分析的前提和关键。图像配准是将由不同传感器在不同时间或不同视角下获取的同一场景的两幅或多幅图像进行匹配的图像处理技术。经过多年研究，图像配准已广泛应用在图像融合、图像跟踪、卫星遥感等领域。图像配准目前大致可以分为三类：基于像素灰度的图像配准方法、基于变换的图像配准方法和基于特征的图像配准方法。实验表明，基于特征的图像配准方法能够将对整个图像进行的各种分析转化为对图像特征的分析，从而大大减小了图像处理过程的运算量。故基于特征的图像配准算法已经成为了图像配准研究的主流。因此，本文重点深入的研究了基于特征图像配准算法中的点特征提取的图像配准方法。本文研究首先研究和分析了经典的点特征提取算法：Moravec算子、SUSAN算子和harris算子，并通过实验比较、验证了这三种点特征检测算子的性能。其次，鉴于harris算子能够较均匀、合理的提取图像中点特征的但自身不具备尺度不变性的问题，本文引入了多尺度特征点检测的思想。本文重点研究了基于尺度空间的多尺度特征点检测算法harris-laplace算法和SIFT描述子。针对harris-laplace算法在多尺度特征点检测中出现大量冗余点的问题，本文提出了基于局部结构最优表示和冗余点剔除的改进harris-laplace算法。再次，本文利用随机抽样一致检测算法（RANSAC）进一步剔除了粗匹配过程中产生的错误匹配特征点对并进行了变换矩阵的估计，实现了图像的配准。最后，本文利用提出的改进图像配准算法实现了基本的图像融合，取得了比较好的效果。图像配准主要是提高算法处理的速度和精确度，但是由于不同应用场景的应用需求不同，所以一个普遍适用的算法现在还未解决。通过实验结果表明，本文提出的基于改进harris-laplace算法相对于经典harris算法和harris-laplace算法具有以下优势：具有经典harris特征点分布均匀合理的优点，克服了该算法对尺度敏感的不足;同时相比原来harris-laplace算法具有更高定位精度、更快配准速度和更强的鲁棒性。

关键词：图像配准多尺度 harris-laplace算子 SIFT描述子 RANSAC

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数字图像特征点检测算法的研究

数字图像特征点检测算法的研究

作者：朱少何合肥工业大学

学位级别：硕士

随着计算机技术和人工智能研究的迅速发展,图像特征信息提取技术的研究在数字图像处理领域显得愈加重要。在图像众多的特征中,代表图像局部结构的特征点起着独特的作用。在图像配准、运动追踪、目标识别、机器导航等多种应用中,提取特... 详细信息

随着计算机技术和人工智能研究的迅速发展,图像特征信息提取技术的研究在数字图像处理领域显得愈加重要。在图像众多的特征中,代表图像局部结构的特征点起着独特的作用。在图像配准、运动追踪、目标识别、机器导航等多种应用中,提取特征点都是关键的一步。所以图像的特征点检测算法受到很多专家的重视,许多优秀的数字图像特征点提取方法也相继出现。本文先对已有的经典特征点检测算法进行了分析,指出了他们各自的优点和不足。我们发现harris和harris-laplace算法由于使用了传统的高斯滤波器,削弱了一些特征点的细节,使得一些弱特征点无法得到算子的响应。此外,harris-laplace算子使用统一的LoG算子,去除了一些低尺度下harris算子原本能检测到的弱特征点,而无法去除一些得到LoG强响应的冗余特征点。在特征点检测过程中,图像的滤波操作起着十分重要的作用。通过对滤波操作的研究,我们发现双边滤波有着边缘保护的特性,这正好符合特征点检测的要求。但传统双边滤波不利于硬件的实现。为此,我们对ex进行Thiele型连分式逼近,有效提升了运行速度。最后,本文提出了一种改进的特征点检测算法。我们采用改进后的双边滤波替代传统的高斯滤波对特征点进行多尺度harris算子检测,并且在多尺度检测特征点时对特征点进行分组,每组代表一个局部结构,然后在每组中选取一个自相关矩阵特征值最接近的点来代表这一结构。实验证明了该方法在特征点查全率、查准率、去冗余方面都有较好的效果。

关键词： harris特征点 harris-laplace算子双边滤波尺度空间跟踪分组