针对不同模态图像存在严重的几何差异和非线性辐射差异(NID)等问题导致的匹配难题,提出了一种结合多尺度特征与局部采样描述的多模态图像配准方法。首先,引入非线性扩散方程构建非线性尺度空间,然后结合相位一致性与ORB(oriented FAST a...针对不同模态图像存在严重的几何差异和非线性辐射差异(NID)等问题导致的匹配难题,提出了一种结合多尺度特征与局部采样描述的多模态图像配准方法。首先,引入非线性扩散方程构建非线性尺度空间,然后结合相位一致性与ORB(oriented FAST and rotated BRIEF)算法获得多尺度的稳定特征点。接着提出了一种旋转不变的双重高斯采样描述符,可以在NID存在的情况下鲁棒地跨越[0°,360°)的旋转差异。最后,引入了一种图像恢复策略。通过初次匹配获得最优的几何变换模型,修正图像间存在的几何差异,再进行二次匹配提升匹配精度。在遥感、医学和计算机视觉等领域的多模态数据集上进行实验,当图像存在尺度、旋转等几何差异时,所提方法均方根误差平均可达到1.5个像素以内,正确匹配率达到98%以上。表明该方法能够克服图像间非线性辐射差异的影响,可以实现高精度配准。展开更多
为了对彩色图像进行快速有效的分割,提出了一种用于分割彩色图像的多尺度形态学算法。该算法首先用基于张量梯度的彩色分水岭算法来得到初始分割结果,即局部水平集连通区域,并综合考虑了面积和色彩计算区域间的相似性,构造了区域间的RAG...为了对彩色图像进行快速有效的分割,提出了一种用于分割彩色图像的多尺度形态学算法。该算法首先用基于张量梯度的彩色分水岭算法来得到初始分割结果,即局部水平集连通区域,并综合考虑了面积和色彩计算区域间的相似性,构造了区域间的RAG(region ad jacency graph)和NNG(nearest ne ighbor nraph),用于后续形态学处理;接着,基于HSV空间中的色彩全序关系,定义了彩色形态算子;然后采用顶点塌缩算法实现的彩色形态学开闭算子生成了所需的非线性尺度空间;最后,利用图像中的极值点与物体间的对应关系,逐级提取图像中包含的物体来得到分层级的表示,并用区域在不同尺度下熵的变化来决定尺度树的构成,从而完成了彩色图像的分割。试验结果表明,该算法不仅具有出色的形状保持能力,而且可提高计算效率。展开更多
文摘针对不同模态图像存在严重的几何差异和非线性辐射差异(NID)等问题导致的匹配难题,提出了一种结合多尺度特征与局部采样描述的多模态图像配准方法。首先,引入非线性扩散方程构建非线性尺度空间,然后结合相位一致性与ORB(oriented FAST and rotated BRIEF)算法获得多尺度的稳定特征点。接着提出了一种旋转不变的双重高斯采样描述符,可以在NID存在的情况下鲁棒地跨越[0°,360°)的旋转差异。最后,引入了一种图像恢复策略。通过初次匹配获得最优的几何变换模型,修正图像间存在的几何差异,再进行二次匹配提升匹配精度。在遥感、医学和计算机视觉等领域的多模态数据集上进行实验,当图像存在尺度、旋转等几何差异时,所提方法均方根误差平均可达到1.5个像素以内,正确匹配率达到98%以上。表明该方法能够克服图像间非线性辐射差异的影响,可以实现高精度配准。
文摘为了对彩色图像进行快速有效的分割,提出了一种用于分割彩色图像的多尺度形态学算法。该算法首先用基于张量梯度的彩色分水岭算法来得到初始分割结果,即局部水平集连通区域,并综合考虑了面积和色彩计算区域间的相似性,构造了区域间的RAG(region ad jacency graph)和NNG(nearest ne ighbor nraph),用于后续形态学处理;接着,基于HSV空间中的色彩全序关系,定义了彩色形态算子;然后采用顶点塌缩算法实现的彩色形态学开闭算子生成了所需的非线性尺度空间;最后,利用图像中的极值点与物体间的对应关系,逐级提取图像中包含的物体来得到分层级的表示,并用区域在不同尺度下熵的变化来决定尺度树的构成,从而完成了彩色图像的分割。试验结果表明,该算法不仅具有出色的形状保持能力,而且可提高计算效率。
