基于图像分割和Harris的低空影像匹配

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harris方法

harris方法Harris方法是一种计算机视觉中常用的角点检测算法，它可以用于图像特征提取和图像匹配等任务。

该方法由Chris Harris和Mike Stephens于1988年提出，被广泛应用于计算机视觉领域。

Harris方法的核心思想是通过计算图像中每个像素点的灰度值变化来判断其是否为角点。

角点是图像中灰度值变化较大的区域，而平滑区域和边缘区域的灰度值变化较小。

因此，通过检测灰度值变化较大的像素点，我们可以找到图像中的角点。

Harris方法的计算过程如下：首先，我们需要对图像进行灰度化处理，将彩色图像转换为灰度图像。

然后，对每个像素点计算其相邻像素的灰度值变化，通常使用Sobel算子或Scharr算子来计算像素点的梯度。

接着，利用梯度计算出每个像素点的角点响应函数R，该函数用于度量像素点的角点程度。

角点响应函数的计算公式如下：R = det(M) - k * (trace(M))^2其中，det(M)表示M的行列式，trace(M)表示M的迹，k是一个经验参数，用于调节角点响应函数的灵敏度。

计算完所有像素点的角点响应函数后，我们需要对其进行非极大值抑制，以保留具有最大角点响应值的像素点。

非极大值抑制的过程是，对每个像素点，比较其角点响应值与其邻域像素点的角点响应值，如果大于所有邻域像素点的角点响应值，则保留该像素点作为角点。

Harris方法的优点是简单易实现，并且对图像的尺度和旋转变化具有一定的不变性。

此外，它还可以用于图像配准、目标跟踪等应用中。

然而，Harris方法也存在一些局限性。

首先，对于存在噪声的图像，角点的检测可能会受到干扰。

其次，Harris方法对于具有纹理模式的区域也容易将其误判为角点。

此外，Harris方法在存在图像尺度变化较大的情况下，检测效果可能会受到影响。

为了克服Harris方法的局限性，后续的研究提出了许多改进的角点检测算法，如SIFT、SURF和FAST等。

这些算法在角点检测的灵敏度、速度和鲁棒性等方面都有所提升，广泛应用于计算机视觉和图像处理领域。

分块的基于Harris角点检测的图像配准方法

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ｉｆｒｓｔ，ｉｔｂｌｏｃｋｓｔｈｅｉｍａｇｅｓ，ｓｏｒｔｓｃｏｒｒｅｓｐｏｎｄｉｎｌｇｙ，ａｎｄｅｘｒｔａｃｔｓＨａｒｒｉｓｃｏｍｅｒａｃｃｏｒｄｉｎｇｔｏｌｏｃｌａｔｈｒｅｓｈｏｌｄ，ｈｔｅｎｉｎｉｉｔａｌｌｙａｔｍｃｈｅｓｔｈｅｉｍａｇｅｓｔｈｒｏｕｇｈｔｈｅｒａｉｔｏ
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【本文献信息】常丽萍，冀小平，赵梁．分块的基于Ｈａｒｒｉｓ角点检测的图像配准方法［Ｊ］．电视技术，２０１３，３７（１）．
分块的基于Ｈａｒｒｉｓ角点检测的图像配准方法
常丽萍，冀小平，赵梁
（太原理工大学信息工程学院，山西太原０３００２４）
一【关键词】Ｈａ源自ｒｉｓ角点；图像配准；图像分块【中图分类号】ＴＮ９１１．７３
【文献标志码】Ａ
ＢｌｏｃｋＩｍａｇｅＲｅｇｉｓｔｒａｔｉｏｎＭｅｔｈｏｄＢａｓｅｄＯｎＨａｒｒｉｓＣｏｒｎｅｒＤｅｔｅｃｔｉｏｎ
ｉｎｔｈｅｉｍａｇｅｏｆｃｏｍｅｒｄｅｔｅｃｔｉｏｎ。ｅｓｐｅｃｉａｌｌｙｉｎｌａｒｇｅｒｉｍａｇｅｓ．Ａｎｅｗｉｍａｇｅｒｅｇｉｓｒｔａｔｉｏｎｂａｓｅｄｏｎｍｕｌｉ－ｔｓｃｌｅａＨａｒｉｓｒｄｅｔｅｃｔｏｒｉｓｒｅｐｒｅｓｅｎｔｅｄｉｎｔｈｉｓｐａｅｒＡｔｐ

基于Harris角点的图像匹配算法

Ａｂｓｔｒａｃｔ：Ａｎｅｗｈｉｇｈ－ｓｐｅｅｄｉｍａｇｅｍａｔｃｈｉｎｇａｌｇｏｒｉｔｈｍｂａｓｅｄＯｉｌｆｅａｔｕｒｅｐｏｉｎｔｉｓｐｒｅｓｅｎｔｅｄ．Ｔｈｅａｌｇｏｒｉｔｈｍｃｏｍｂｉｎｅｓｃｏｉｎｅｒｆｅａｔｕｒｅｓｗｉｔｈｇｒａｙｖａｌｕｅｆｅａｔｕｒｅｓ．Ｈａｒｒｉｓｃｏｒｎｅｒｐｏｉｎｔｂａｓｅｄｏｎｔｈｅｇｒａｙｖａｌｕｅｃｈａｒａｃｔｅｒｉｓｔｉｃｓｉｓｄｅｆｉｎｅｄ．Ｉｔｔａｋｅｓｆｕｌｌａｄｖａｎｔａｇｅｏｆｇｒａｙｖａｌｕｅｏｆｔｈｅｃｏｒｎｅｌ ’ｐｏｉｎｔａｎｄｇｒａｙｖａｌｕｅａｒｏｕｎｄｔｈｅｃｏｒｎｅｒｐｏｉｎｔａｎｄｐｏｓｉｔｉｏｎｉｎｆｏｒｍａｔｉｏｎｔｏｍａｔｃｈ．Ｅｘｐｅｒｉｍｅｎｔｒｅｓｕｌｔｓｈｏｗｓ
摘要：提出了新的基于特征点的高速图像匹配算法。该算法把角点特征和灰度值特征结合起
来，定义了一种基于Ｈａｒｒｉｓ角点的灰度值特征，并充分利用角点灰度值以及角点周边灰度值和位置信

基于图像分割的低空影像预处理与匹配

基于图像分割的低空影像预处理与匹配
梁日裕;黄留波
【期刊名称】《中国新技术新产品》
【年(卷),期】2024()7
【摘要】为解决当前低空影像匹配准确率低,影响图像资源利用价值的问题,本文基于图像分割研究低空影像匹配。

在匹配前,须预处理低空拍摄的影像。

在此基础上,提取影像特征点与特征面,描述并匹配低空影像,提出一种新的低空影像匹配方法。

试验结果说明,图像分割后,新的匹配方法准确率明显提高,有效提升低空影响资源利用价值。

【总页数】3页(P15-17)
【作者】梁日裕;黄留波
【作者单位】广西路桥工程集团有限公司
【正文语种】中文
【中图分类】TP391
【相关文献】
1.基于图像分割和Harris的低空影像匹配
2.基于点特征的低空遥感影像多级高效率匹配方法研究
3.基于邻域投票和Harris-SIFT特征的低空遥感影像匹配
4.基于无人机低空航测的地面目标影像匹配方法研究
5.基于降采样处理的低空遥感影像SIFT特征匹配分析
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基于邻域投票和Harris-SIFT特征的低空遥感影像匹配

基于邻域投票和Harris-SIFT特征的低空遥感影像匹配胡小青;程朋根;陈晓勇;何海清;聂运菊【摘要】文中提出一种基于邻域投票和改进的 Harris-SIFT特征的低空遥感影像匹配方法.首先用NMS算法提取多尺度的 Harris-SIFT特征并对其进行方向描述 ,然后根据最近邻与次近邻特征点距离之比确定初始匹配点对 ,最后通过近邻域选择投票的方法剔除候选点中的虚假匹配点 ,进而实现低空遥感影像的配准.实验表明该算法在获得充足匹配点且保证匹配精度的同时 ,明显提高影像匹配的效率.%Based on the neighborhood selection algorithm and improved Harris-SIFT features ,a method for low-altitude remote sensing matching is presented .Firstly ,it extracts Harris-SIFT features using NMS algorithm and generates feature descriptors ,then uses ratio method to get initial matching .Finally ,it uses neighborhood selection algorithm to eliminate errors and achieves accurate matching .Experiments show the algorithm can get adequate matching points ,ensure accuracy and improve the matching efficiency .【期刊名称】《测绘工程》【年(卷),期】2016(025)002【总页数】5页(P33-37)【关键词】Harris-SIFT特征;邻域选择;特征匹配【作者】胡小青;程朋根;陈晓勇;何海清;聂运菊【作者单位】东华理工大学测绘工程学院,江西南昌 330013;东华理工大学测绘工程学院,江西南昌 330013;广西空间信息与测绘重点实验室,广西桂林 541004;东华理工大学测绘工程学院,江西南昌 330013;东华理工大学测绘工程学院,江西南昌 330013;东华理工大学测绘工程学院,江西南昌 330013【正文语种】中文【中图分类】P237影像匹配即通过一定的匹配算法在两幅或多幅影像之间识别同名点的过程。

基于Harris和SIFT的特征匹配算法

价值工程0引言立体匹配是三维重建中一个至关重要且最为复杂的一个环节，按匹配基元的不同，立体匹配可分为区域匹配、特征匹配和相位匹配。

文章重点讨论特征匹配。

目前，根据特征空间，相似性度量，搜索空间和搜索策略的不同，已经形成了许许多多各具特色的特征匹配算法[1～3]，但如何合理提取图像的特征点并对其进行高精度匹配，仍然是计算机视觉技术的一个瓶颈，至今还未完全得到解决。

文章提出了一种基于Harris [4]和SIFT [5]的特征匹配算法，算法基于在特征匹配方面取得了显著进展、性能得到了充分肯定的Harris 特征和SIFT特征描述子，对基于尺度不变特征的Harris 角点提取算法提取出的特征点进行SIFT 特征描述，然后利用最近邻欧式距离以及阈值判决来进行双向匹配，能有效解决传统的特征匹配算法对图像尺寸和旋转比较敏感的问题。

1算法基本原理特征匹配实质上就是在一幅图像中给定一点，寻找另一幅图像中的对应点的过程。

其基本步骤就是特征点提取，特征描述以及特征匹配。

算法的基本流程如图1所示，首先用基于尺度不变特征的Harris 特征检测算法提取标准图像和待匹配图像中的特征点，通过改进的SIFT 描述子并利用多维向量对各个特征点进行描述，通过立体视觉理论中的极线约束将匹配特征点的———————————————————————基金项目：国家自然科学基金重大专项项目（90820302）；国家博士点基金资助项目（200805330005）。

作者简介：罗桂娥（1962-），女，湖南株洲人，中南大学电子科学与技术研究所，教授，主要研究信息融合技术，数字图像处理，智能仪器开发；李鹏（1983-），男，湖南益阳人，中南大学电子科学与技术研究所，硕士研究生，主要研究数字图像处理。

基于Harris 和SIFT 的特征匹配算法Features Matching Algorithm Based on Harris and SIFT罗桂娥Luo Guie ；李鹏Li Peng（中南大学电子科学与技术研究所，长沙410083）（School of Electronic Science and Technology ，Central South University ，Changsha 410083，China ）摘要：为了克服传统的局部特征匹配算法对图像的尺寸和旋转比较敏感的缺点，文章提出了一种基于Harris 和SIFT 的特征匹配算法。

基于Harris和GA的航空遥感海上溢油图像配准的开题报告

基于Harris和GA的航空遥感海上溢油图像配准的
开题报告
一、选题背景
海上溢油事件一旦发生，对人类社会和自然环境都将造成严重影响。

为
了及时有效地处理海上溢油事件，现代技术已经开发了各种遥感传感器，如雷达、卫星图像等。

海上溢油图像处理是一项重要的技术，主要涉及
图像的增强、分割和配准等方面。

其中，图像的配准是关键环节之一，
其旨在将多个海上溢油图像准确定位到同一坐标系下，方便观测者对海
上溢油事件的全面把握。

二、研究目的
本文将基于Harris角点检测和遗传算法，探讨如何对海上溢油图像进行
自动配准，提高图像配准的准确性和自动化程度，为海上溢油事件的检
测和处理提供有效的技术支持。

三、主要研究内容
1. 阐述海上溢油图像配准的意义和研究现状。

2. 介绍Harris角点检测算法，探讨如何应用该算法在海上溢油图像中检
测图像特征点。

3. 介绍遗传算法，确定合适的配准模型参数，使多幅海上溢油图像能够
准确匹配。

4. 实验阶段，根据所述算法，对多幅海上溢油图像进行配准，并进行相
应的研究与分析。

四、预期结果和意义
通过该研究，可以实现海上溢油图像的自动配准，避免了人工干预的主
观性，提高了图像配准的准确性和自动化程度。

此外，对于海上溢油事
件的应对措施，如溢油区域的定位、溢油量的估算等提供了重要的技术支持。

SUFT算法与改进的Harris算法相结合的图像匹配方法

ＦＴ算法与改进的Ｈａｒｒｉｓ算法相结合的图像匹配方法
郭鲁魏颖（沈阳工学院，辽宁抚顺１１３１１２）
摘要：本文提出了改进的Ｈａｍｓ算法与ｓｕＦＴ算法相结合的图像匹配方法，用稳定的ｓｕＦＴ算法检测提取尺度空间极值点作为特征候选点，根据灰度的“ 相似度” 的原则进行Ｈａｍｓ特征提取，实验结果表明，使用改进后的算法进行遥感图像配准能有效去除误配点，使候选点数量更少，特征点更稳定，使得匹配的效率更高，准确性更高。关键词：ＳＩＦＴ；Ｈａｍｓ；图像匹配图像匹配是对从同一区域不同时间、不同的观测角度，得到的图像进行对准的过程。ＳＵＦＦ算法用于遥感图像配准具有更好的鲁棒性和更高的效率。但由于图像通常包含较多的重复特征，进行配图１图２准时容易产生误配，导致图像匹配不精确。针对该问题，本文提出先用稳定的ｓｕＦｒ算法检测提取尺度空间极值点作为特征候选点，再＼＼妊翦｝Ｉ・｜Ｔ ‘ 。和￥１１￣１ｇ改进ｌ－ｌｍ－ｔｌｍ和ＳＵＦＴ下一步精确定位筛选时结合改进的Ｈａｒｒｉｓ算法，根据灰度的“ 相似匹配的总点数和６８度” 的原则进行Ｈａｒｒｉｓ特征提取。实验结果表明，该方法提高了特征８８３．５误匹鼍点数点提取速度和降低计算复杂度，在保持良好的匹配率的同时明显提匹配睾８０．Ｓ％８８９％高算法效率和匹配速度ｌ】１。１ＳＵＦＴ算法特征点的提取过程匹配总时间（ｓ）．６８５．０６ＳＵＲＦ是在ＳＩＦＴ算法的基础上提出的一种快速鲁棒特征提取图３的配准算法。ＳＵＲＦ算法不仅对于图像旋转、平移、缩放和噪声影响１， △（ｉ＋ｘ，ｊ＋ｙ） ≤ｔ具有较好的鲁棒性，并在计算中引入了积分图像和箱式滤波器，使０， △（ｉ＋ｘ＋ｙ）＞ｔ得配准时间得到较好的改善。从定义中可以看出：０ ≤ｎｌｉｋｅ（ｉ，ｊ） ≤８，现在讨论ｎｌｉｋｅ（ｉ．ｊ）值的含ＳＵＲＦ算法主要包括三个步骤：兴趣点检测、兴趣点描述及兴义。趣点匹配。（１）ｎｌｉｋｅ（ｉ．ｊ）＝８，表示当前中心像素点的８邻域范围内都是与之相１．１基于Ｈｅｓｓｉａｎ矩阵的兴趣点的检测及定位似的像素点，排除此类像素点。ＳＵＲＦ的兴趣点检测是基于Ｈｅｓｓｉａｎ矩阵行列式的局部最大值（２）ｎｌｉｋｅ（ｉ，ｊ）＝０，表示当前中心像素点的８邻域范围内没有与之相定位兴趣点位置。当Ｈｅｓｓｉａｎ矩阵行列式局部最大时，所检测出的比似的像素点，排除此类像素点。周围区域更亮或更暗的一个小区域。（３）ｎｌｉｋｅ（ｉ．ｊ）＝７，可归结为两者情况，可能的角点是中心像素点的对于图像Ｉ中某点ｘ＝（ｘ，ｙ），在ｘ点的尺度上的Ｈｅｓｓｉａｎ矩阵定正上方的那个像素点，也可能是中心像素点右上方的那个像素点，义：Ｉｔ（ｘ，）Ｌ（ｘ，盯）ｌ排除此类像素点。【盯）｝￡，（ｘ，）Ｌ（ｘ，）ｌ（１）（４）２ ≤ｎｌｉｋｅ（ｉ，Ｊ） ≤６，情况比较复杂，根据若目标像素点为角点，则其ｎ值应为３×３窗口内最小值但反之不能确定该点一定是角点，其Ｌ中，ｋ（，）表示高斯二阶偏导在ｘ处与图像Ｉ的卷积。其他情况下目标像素的ｎ值与该窗口内最小值相等则保留为候选ｋ（ｘ，口）、（Ｘ，具有相似的含义。点，不等则剔除［２１。在每个３ｘ３ × ３的局部区域里，进行非最大值抑制。只有比临近３图像匹配的２６个点的响应值都大的点才被选为兴趣点。然后利用３维２次在经过上述选定特征点后，就要开始进行特征点匹配，分两步函数拟合方法对兴趣点精确定位。使兴趣点具有亚像素和亚尺度级来实现匹配的精度。的精度。在ＳＵＲＦ匹配中，本文以特征向量之间的欧氏距离作为特征点１．２基于Ｈａｒｒ小波响应的兴趣点的描述匹配的相似度准则。假设需要对图像Ｉ和Ｉ：图像进行匹配。Ｐ为图对于ＳＵＲＦ兴趣点的特征向量提取是在与主方向平行的，以一像Ｉ中的特征点，要计算特征点Ｐ在Ｉ：图像中的匹配点，可以求出个兴趣点为中心的方形区域中进行的。首先先确定一个２０的方形图像Ｉ。中与特征点Ｐ欧氏距离最近的前两个距离ｄ。和ｄ。。当ｄ。比区域，并且需要旋转该方形区域使之与兴趣点的主方向平行，目的ｄ小很多时，说明ｄ，对应的特征点是匹配点的概率较大；当ｄ。与ｄ：是保证提取到特征向量具有旋转不变性。然后将这个方形区域再均相差不大时，没有合适匹配点的概率较大。匀细分成４Ｘ４的子区域，在统计的过程中，仍用以兴趣点为中心４实验结果分析的高斯函数进行赋权处理。如此每个子区域有一个４维的描述子实验中用两幅图像，分别用Ｈａｒｒｉｓ与ＳＩＦＴ相结合的算法对两幅（ ∑ｄｘ， ∑ ， ∑Ｉｄｘｌ， ∑Ｉ＋１），整个区域就有４ × ４Ｘ４＝６４维的特征向图像进行匹配和改进的Ｈａｒｉｒｓ与ＳＵＦＴ相结合的算法对两幅图像进量【 “ 。行匹配相比较，其结果如图１、图２所示。两种算法仿真的分析结果２改进的Ｈａｒｒｉｓ算法如图３所示。本文提出图像区域像素的相似度的概念，如果邻域内点的灰度实验结果表明，ＳＵＦＴ进行改进的算法进行配准时能有效去除值与中心点Ｉｍａｇｅ（ｉ，ｉ）的灰度值之差的绝对值在一个阈值ｔ范围内，误配点，提高配准精度。大大提高了特征点提取速度；在保持良好的那就认为这个点与中心点是相似的。本文选择３＊３的检测窗口，计匹配率的同时明显提高了算法效率和匹配速度。算该范围的像素点与中心像素点的灰度值之差的绝对值 △，如果参考文献该值小于等于设定的阈值ｔ，则认为该像素点与目标像素点相似。【１］石雅笋．改进的ｓｕＫｒ算法的图像配准算法研究【Ｍ】．大连：大连理在Ｉｍａｇｅ（ｉ，ｊ）点的ｎ邻域全部被遍历一个过程后，就能得到在这个ｚ－￣ｋ学，２００８，３２（１）：１６３ — １６９．邻域范围内与中心点相似的点个数的统计值ｎｌｉｋｅ（ｉ，Ｊ）。根据ｎｌｉｋｅ（ｉ，［２１－－＊－－葳，唐一平，任娟莉．一种改进的Ｈａｒｒｉｓ角点提取算法【Ｊ］．光学精ｊ）的大小，判断这个中心点是否可能为角点。密工程，２００８．１６（１０）：１９９５ — ２００１．ｎｌｉｋｅ（ｉ，ｊ）＝ｓｕｍ（Ｒ（ｉ＋ｘ，ｊ＋ｙ））（２）ｆ３】邱建国，张建国，李凯．基于Ｈａｒｉｒｓ与ｓｉｔ的图像匹配方法［ｆＪ１．测试技（一１ ≤ｘ ≤１，－１ ≤ｙ ≤１，且Ｘ ≠０，ｙ ≠ｏ），术学报，２００９，２３（３）：２７１ — ２７４．其中：

基于Harris和最佳缝合线的图像拼接算法

基于Harris和最佳缝合线的图像拼接算法摘要：图像拼接是图像处理技术的一个重要内容，是一种将多张有衔接重叠的图像拼成一张高分辨率图像的技术。

该技术广泛应用于显微图像分析、数字视频、运动分析、医学图像处理、虚拟现实技术和遥感图像处理等领域[1]。

本次方法探究是为满足不同形态的工件图像拼接要求，得到拼接影像量测工件尺寸，从而对图像拼接技术做深入探究，提出基于棋盘格标定板角点检测图像拼接的处理方法。

探究基于棋盘格标定板角点特征的图像拼接技术，利用RANSAC算法提高关键点匹配度，然后为消除拍摄角度产生的尺寸误差，对拍摄的图像进行透视变换，最后基于C++编程实验实现透视变换后两张图像拼接过程，实验结果证明了拼接方法的可行性及有效性。

关键词：特征检测匹配；RANSAC；最佳缝合线图像拼接；透视变换；0引言图像拼接是一个日益流行的研究领域，它已经成为照相绘图学、计算机视觉、图像处理和计算机图形学研究中的热点话题。

图像拼接所要解决的问题一般表现为通过对齐一系列的空间重叠图像构造一个无缝的高清晰度的图像，它具有比单个图像更高的分辨率和更大的视野[2]。

对于这些有重叠部分的图像，一边通过两种方法获得：一种是固定照相机的转轴，然后绕轴旋转所拍摄的照片；另一种是固定照相机的光心，水平摇动镜头所拍摄的照片[3]。

其中前者主要是用于远景或遥感图像的获取，后者主要用于显微图像的获取还有一种方法是针对于工件测量的拍摄方式，将相机放于工件上方水平移动拍摄，将拍摄的照片拼接起来。

它们共同的特点都是获得二维图像，但通常由于机械或者场景的不理想导致各衔接图像不能完全匹配，因此这给拼接图像环节带来了严重问题。

为此，本文就图像拼接出现的严重问题，为了满足不同形态的工件图像拼接要求，提高拼接的精度，提出一种基于棋盘格标定板角点检测特征匹配的拼接方法。

1 工件图像特征点检测完成高分辨率图像拼接的第一步是选择准确度较高的图片配准方法，这样才能找出图片中的关键点(即特征点)[4]。

结合 Harris 与 SIFT 算子的图像快速配准算法

结合 Harris 与 SIFT 算子的图像快速配准算法佚名【摘要】本文提出了一种结合Harris与SIFT算子的快速图像配准方法。

首先，对Harris算法进行两方面的改进：一是构建高斯尺度空间，提取具有尺度不变性的角点特征；二是采用Forsnter算子对提取的角点精定位，提高配准精度。

然后，利用SIFT算子的特征描述方法描述提取到的特征点，通过随机kd 树算法对两幅影像的特征点进行匹配。

最后采用RANSAC算法对匹配点对进行提纯，并通过最小二乘法估计两幅影像间的空间变换单应矩阵，完成图像配准。

实验结果表明：本文方法在基本保持配准精度的同时，在配准过程的时间消耗上比标准SIFT算法减少了64％。

%A new method for fast image registration based on improved Harris-Sift algorithm is proposed .First-ly, classic Harris algorithm is improved by building Gaussian scale space to extract scale invariant Harris cor -ners and they are refined to sub-pixel corners using Forsnter algorithm .Then the SIFT descriptor is utilized to characterize those feature points and the matching procedure is carried out via randomized kdtrees .At last, RANSAC is used to remove wrong matches and the optimal transform parameters are estimated using the least square method to accomplish the image registration process .The experimental results demonstrate that com-pared with the classic SIFT algorithm the proposed method decreases the cost time of the registration procedure mostly by 64%while almost keeping the same performance .【期刊名称】《中国光学》【年(卷),期】2015(000)004【总页数】8页(P574-581)【关键词】图像配准;多尺度Harris算子;SIFT;RANSAC【正文语种】中文【中图分类】TP391图像配准是图像处理领域的一个重要应用技术，在计算机视觉、侦察与测绘、医学图像分析等方面具有广泛的应用价值。

基于改进Harris算法的航空影像自动配准算法

通讯作者：程红（９９，，１６～）女硕士研究生导师，主要从事遥感图像信息处理。
Ｅｍａｌｋｏａ８１ｌ３ｃｍ＿ｉ：ａｌＯ１＠６．ｏ
１８
理论硼究
遥感信息
的主要结构信息。在实际运用中，以先求图像在可方向的梯度Ｌ与方向的梯度Ｌ，只有满足下面公式
遥感信息
理论砸究
基于改进Ｈａｒ算法的航空影像自动配准算法ｒｉｓ
王志强，红，文邦，程孙张铁男
（中国人民解放军空军航空大学特种专业系，春１０２长３０２）
摘要：图像配准是图像融合、化检测和图像镶嵌等的核心技术。本文提出了一种新的基于改进的Ｈａｒ角变ｒｉｓ
Ｈａｒ算子是ＨａｒｒｉｓｒｉＳｅｈｎ［提出的一ｓ和ｔｐｅｓ］。种基于信号的角点特征提取算子，具有计算简单、提
取的角点特征均匀合理、以定量提取特征点以及可
对视觉信息后续处理的研究。迄今为止，国内外在
点检测的自动配准算法，利用水平垂直方向的梯度检验，提高了整个算法的运算速度，增加了自适应阈值的确定
算法，高了整个算法的鲁棒性，现了航空影像间的自动配准。实验表明，方法配准精度高，度快，提实该速能够有效地对航空影像实现自动配准。关键词：图像自动配准；征提取；ｒｓ点检测；点匹配特Ｈａｒ角ｉ角中图分类号：Ｐ７１Ｔ５文献标识码： பைடு நூலகம் Ａ文章编号：ｏＯ１７２０）ｏ —ｏ１ —０１Ｏ一３７（ｏ８１Ｏ０８４

基于harris算子的影像特征匹配

点效果良好且均匀分布，基于ｈａｒｒｉｓ算子的特征匹配具有较高的成功率，能够实现高精度
影像自动匹配。
Ｉ，纠：ｌ
ｇ
ｇｇ
ｇ
其中，Ｇ（ｓ）为高斯函数，ｇｘ和ｇ分别为影像在ｘ和ｙ方向上的梯度。（２）计算每个像素的特征点响应函数
Ｅ＝ ∑ ，（， … ＋一，
：
∑Ｗ［ｘＸ＋ｙＹ＋ｏ（ｘ，）］。
２影像匹配
≈Ａｘ＋８ｙ＋２ｉｓ算子；特征匹配
其中ｗ为窗口函数，通常取
” ２＋ｖ２
ｗ
ｅ
～
。
上面式中：
Ｘ：，＠卜１，０）ｏ，ｌ：Ｙ：，Ｑ（一１ ’ ｏ０） ’ １：，
Ａ＝Ｘ０Ｂ＝Ｙ＠ＷｕＣ＝【）＠Ｗｕ
引入与自相关矩阵Ｍ得到：
引言
影像匹配是数字摄影测量中的重要环节，其目的在于采用影像相关的原理进行同名点的寻找。通常采用灰度相关的方法来进行影像匹配，但该方法存在待匹配像素搜索盲目的问题。Ａｃｋｅｒｍａｎｎ教授提出最小二乘影像匹配的方法…，该方法充分利用影像窗口内的信息进行平差计算，是匹配达到很高的精度，但若影像窗口信噪比较低的时候精度较差，甚至无法进行匹配。针对上述两种方法的缺点，基于特征点的影像匹配策略被引入，该策略主要用于匹配特征点、线或面。由于特征点纹理信息丰富，在匹配过程中能够达到较高的成功率。特征点是指影像上的明显点，如边缘点、角点和圆点，提取点特征即运用某州算法从影像中提取特征点。１９７７年Ｍｏｒａｖｅｃ提出利用灰度方差提取点特征的Ｍｏｒａｖｅｃ算子。１９８７年Ｆｏｒｓｔｎｅｒ提出通过建立影像窗口灰度协方差矩阵的误差椭圆提取点特征的Ｆｏｒｓｔｎｅｒ算子Ｊ。１９８８年Ｃ．Ｈａｒｒｉｓ￣ｌＭ．Ｓｔｅｐｈｅｎｓ提出著名的Ｈａｒｒｉｓ算子。１９９７年Ｓｍｉｔｈ￣ｌＢｒａｄｙ提出了ＳＵＳＡＮ角点检测算法，该算法基于对ＵＳＡＮ值进行统计，判断目标点是否为角点。本文首先采用Ｈａｒｒｉｓ算子对影像进行特征点提取，然后对特征点进行二维灰度匹配。实验表明，Ｈａｒｒｉｓ算子提取的特征点能够很好地反映角点和边缘点特征，分布合理，并且在匹配过程中能够保证较好的匹配成功率。１Ｈｉｓ算子ＨａｒｒｉＳ算子是Ｃ．Ｈａｒｒｉｓ等在改进Ｍｏｒａｖｅｃ算子的基础上提出的角点检测算子。该算子考虑一个局部窗口沿不同方向偏移后窗口内区域灰度值的变化，主要考虑以下三种情形：（１）如果窗口内为灰度平坦区域，则窗ｌ沿任意方向偏移都不会引起大的灰度变Ｅ化。（２）如果窗口内包含边，则窗口沿垂直于边的方向偏移会引起较大的灰度变化。（３）如果窗Ｉ：１内包含角点，则窗Ｉ：１沿任意方向偏移都会引起较大的灰度变化。基于上述三种情形，算子把窗Ｅｌ偏移能够引起灰度变化超过某一特定值的点判定为特征点，包括角点和边缘点。设像素点为（Ｘ，Ｙ），窗口平移量为

SIFT结合改进的Harris的图像匹配方法_唐坚刚

2 2 =槡（ L（ x +1， y， y， y +1， y －1， σ）－ L（ x －1， σ）） + （ L（ x， σ）－ L（ x， σ））
为寻找极值点，需要把每一个采样点与其所有领域点进行比较，如图 4 所示，中间检测点与其同尺度的 8 个像素点以及上下相邻尺度的 9 × 2 个像素点进行比较，当且仅当它比所有点都大或都小时才会作为一个局部极值点并记下相应位置和尺度。
Abstract
In order to improve the speed and accuracy of image matching further，this paper puts forward an image matching method of
SIFT combining with the improved Harris， which makes its number of candidate points less， more stable of the feature point and more efficient of matching． Firstly，the stable SIFT algorithm is used to detect and extract the extreme value point of scale space as the characteristic candidate points，the next step is to combine the improved Harris algorithm while precisely locating and screening，and to process the Harris feature extraction according to the principle of the " similarity" of the gray． Experimental results show that this method greatly increases the speed of characteristic point extraction and reduces the computational complexity． While keeping a good matching rate，it obviously improves the algorithm efficiency and matching speed． Keywords SIFT Harris Similarity Image matching SIFT 算子提取极值点作为特征候选点；再根据 SIFT 是基于特征

基于Harris算法的SAR图像配准研究

• 88•基于Harris算法的SAR图像配准研究桂林电子科技大学海洋信息工程学院蒙倩颜引言：合成孔径雷达是一种主动式成像的遥感系统，它不受天气的影响，任何时候都可以对地物目标进行高分辨率成像，在微波遥感领域具有突出的地位。

由于SAR 成像系统对同一目标两次观测时间和环境不同，导致影像间出现几何变形，最终造成SAR 图像灰度的差异，在使用多时相和多元化的复合数据之前，必须对SAR 图像配准，以保证不同SAR 图像在同一坐标系中。

在众多的基于特征点匹配算法中，本文研究了Harris 算法对特征点的提取，该算法是目前各个领域应用较热门的点特征提取方法。

1.Harris角点检测原理Harris 角点检测是一种直接分析图像局部灰度值的方法，其基本思想是指从图像局部小窗口观察图像特征，通过在一个局部的小区域或小模板内完成。

模板在图像局部向四面八方移动，滑过的像素点无亮度值变化；可以说滑过的图像是平坦区域的；小模板若在一个方向平滑时，滑过的像素点灰度发生剧烈变化，而在另一些方向上没有明显变化，那么模板内的图像可能是一条线段；如果模板沿任意方向移动灰度变化明显，那么就可以认为在模板内遇到了角点。

已知图像函数I (x, y )，其中点坐标表示为(x, y )，当点(x, y )平移(Δx, Δy )后的自相似性，可以通过自相关函数给出：(1)式(1)中，(x i , y i )是模板中心坐标(x, y )中的任一坐标，W 代表高斯函数，当模板在水平和垂直两个方向移动很小距离时，模板滑过的图像用一阶泰勒级数展开式近似为：(2)把式(2)代入式(1)得：(3)由式(3)可见，M 是2×2的对称矩阵，M 矩阵如式(4)所示：(4)则可计算提取角点的响应测度函数(2阶泰勒级数展开式)如式(5)：(5)每个像素的梯度信息，可以从这个四元矩阵M 中计算得到。

假设λ1和λ2是对称矩阵M 的两个特征值，那么根据特征值可以推断整个图像的像素的变化，即局部自相关函数的曲率。

基于Harris算法的无人机影像拼接技术

基于Harris算法的无人机影像拼接技术作者：赵文君李枭来源：《软件导刊》2018年第04期摘要：处理无人机影像数据时，Harris角点检测算法具有较强的鲁棒性和稳定性。

使用Harris角点检测算法时，影像边界处由于影像畸变影响，生成的特征点存在角点聚簇和伪角点的概率非常大，在处理该类问题时，通常是删除影像边界生成的角点。

针对影像边缘特征点删除量的合理性进行了实验：先对影像生成特征点面积进行限制，用Harris算法提取特征点。

然后用非极大抑制算法选取特征点，去除伪角点和聚簇的角点，生成最佳缝合线进行影像匹配融合。

最后对比影像生成特征点面积和最后影像匹配效果，论证影像边缘删除Harris角点的合理量。

实验结果表明，相对于传统的直接删除边界Harris角点方法，该方法更可靠更精确。

关键词：Harris算法；影像拼接；无人机影像DOI：10.11907/rjdk.172721中图分类号：TP317.4文献标识码：A 文章编号：1672-7800（2018）004-0216-04Abstract：When processing the data of Unmanned Aerial Vehicle （UAV） image， Harris corner detection algorithm has strong robustness and stability. Because of image distortion in its boundaries with Harris corner detection algorithm， there is a very large probability for characteristic points to be corner clusters and pseudo corner points， so when processing this problem， the corner points generated by the image boundaries are usually removed. In order to extract the UAV image characteristic points by Harris algorithm， the rationality of the deletion of the characteristic points which are generated in the image boundaries is studied，this paper launches the experiment at this point.The area of image-generated characteristic points is limited first， and the extraction of characteristic points is carried on by Harris corner detection algorithm next， and the characteristic points selected by non maximum suppression algorithm are used to remove the pseudo corner points and corner clusters and generate the best suture to match and fuse images； finally， having comparing the relationship between the area of image-generated characteristic points and the final image matching effect， the reasonable number of deleted Harris corners in the image boundaries is demonstrated. The experimental results show that the method of this paper is more accurate and reliable than the traditional method of deleting Harris corners of the boundaries directly.Key Words：Harris algorithm； image stitching； UAV image0 引言无人机航测节省了大量人力物力，使影像获取更加便捷。

一种改进Harris-SIFT算子的图像匹配算法

Vol. 37 No4332舰船电子工程Ship Electronic Engineering总第274期2017年第4期—种改进H arris*I F T算子的图像匹配算法李兰谢勤岚(中南民族大学生物医学工程学院武汉430074)摘要S IF T特征是一种性能良好的检测局部的特征，被广泛应用于图像匹配。

针对S IF T算法的数据处理量大、运行速度慢、时间复杂度高等问题，提出了一种基于角点精确定位、降低特征维度、增强近似最近邻匹配法的改进算法。

实验的结果证明，改进后的算法提高了算法的运行速度和匹配精确度。

关键词SIFT; H a m s;图像匹配中图分类号TP391 D O I10. 3969/j. issa 1672-9730. 2017. 04. 009An Improved Image Matching Algorithm Based on Harris-SIFTLILan XIEQinlan(College of Biomedical Engineering, South-Central University for Nationalities，Wuhan 430074)Abstract SIFT features are a kind of local features w ith high performance，which are applied widely in the image matching field. However，there are some disadvantages about SIFT algorithm，such as，a large volume of running speed , high time complexity and so on Based on these disadvantages，the paper proposes an improved image matching algorithm based on Harris and SIFT. Experimental results prove that the improved algorithm has higher matching accuracy and less matching time.Key Words S IF T，H arris，image matchingClass Number TP3911引言图像匹配是利用图像处理方法将两幅图像相同的区域进行匹配[1]，它是图像处理领域的一个重要应用技术，在计算机视觉、医学图像分析、模式识别等多方面都有着广泛的应用价值。

用于图像匹配的改进Harris特征点检测算法

用于图像匹配的改进Harris特征点检测算法扈立超;史再峰;庞科;刘江明;曹清洁【期刊名称】《计算机工程》【年(卷),期】2015(041)010【摘要】原始Harris特征点检测算法采用高斯滤波进行平滑处理,增强了其鲁棒性,但是也提高了该算法的复杂度,导致其不能应用到许多图像匹配系统中,还存在对T 型和斜T型特征点定位不准确的问题.为此,提出一种新的特征点检测算法.使用加速分割测试特征的特征点检测原理排除大量的非特征点,利用邻域像素比较法消除部分强干扰点,采用改进的高效非极大值抑制算法获得结果特征点.实验结果表明,该算法具有较好的匹配精度和较快的检测速度,检测时间仅为原始Harris算法的13.9％,适用于实时图像匹配系统.【总页数】5页(P216-220)【作者】扈立超;史再峰;庞科;刘江明;曹清洁【作者单位】天津大学电子信息工程学院,天津300072;天津大学电子信息工程学院,天津300072;天津大学电子信息工程学院,天津300072;天津大学电子信息工程学院,天津300072;天津大学电子信息工程学院,天津300072;天津师范大学数学科学学院,天津300387【正文语种】中文【中图分类】TP391【相关文献】1.一种改进的Harris特征点检测算法 [J], 张永;纪东升2.基于改进Harris算法与改进的SIFT算法相结合的图像匹配方法 [J], 郭鲁;魏颖3.并行Harris特征点检测算法 [J], 朱超; 吴素萍4.基于图像分块的多尺度Harris特征点检测算法 [J], 王立中;麻硕士;薛河儒;侯振杰5.自适应Harris特征点检测算法在奶牛形体图像处理中的应用 [J], 王立中;麻硕士;薛河儒;侯振杰因版权原因，仅展示原文概要，查看原文内容请购买。

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ｉｓｐａｐｅｒｐｒｏｐｏｓｅｓａｍｅｔｈｏｄｏｆｌｏｗ— ｌｅｖｅｌｉｍａｇｅｍａｔｃｈｉｎｇｂａｓｅｄｏｎｉｍａｇｅｓｅｇｍｅｎｔａｔｉｏｎ
ＺｈａｎＸｉａｏｋａｎｇＳｈａＹｕｅｊｉｎ
（ＳｃｈｏｏｌｏｆＴｒａｎｓｐｏｒｔａｔｉｏｎ，ＳｏｕｒｅｓｔＵｎｉｖｅｒｓｉｔｙ，Ｎａｎｊｉｎｇ２１００９６，Ｃｈｉｎａ）
中图分类号：Ｐ２３１文献标志码：Ａ文章编号：１００１ — ０５０５（２０１３）￥２－０４４０－０６
Ａｅｒｉａｌｉｍａｇｅｍａｔｃｈｉｎｇ
ｂａｓｅｄｏｎｉｍａｇｅｓｅｇｍｅｎｔａｔｉｏｎａｎｄＨａｒｒｉｓａｌｇｏｒｉｔｈｍ
ｗｈｉｃｈｉｓａｍｕｌｔｉ — ｔｈｒｅｓｈｏｌｄｓｅｇｍｅｎｔａｔｉｏｎｍｅｈｏｔｄ，ａｎｄｈｅｔｄｉｓｃｏｎｎｅｃｔｅｄａｒｅａｓａｒｅｅｘｔｒａｃｔｅｄｂｙｈｅｔｍａｈｅｔｍａｔｉｃａｌｍｏｒｐｈｏｌｏｇｙｍｅｈｏｔｄ．Ｔｈｅｓｅｒｅｇｉｏｎｓｃａｎｂｅｍａｔｃｈｅｄｂａｓｅｄｏｎｈｅｔｉｒｓｈａｐｅｆｅａｔｕｒｅｓ．Ｓｅｃ — ｏｎｄｌｙ，ｔｈｅｆｅａｔｕｒｅｐｏｉｎｔｓｒｅａｅｘｒａｔｃｔｅｄｂｙｈｅｔＨａｒｒｉｓｏｐｅｒａｔｏｒ．Ａｃｃｏｒｄｉｎｇｔｏｈｅｔｏｎｅ — ｔｏ－ｏｎｅｃｏｒｒｅ — ｓｐｏｎｄｅｎｃｅｂｅｔｗｅｅｎｔｈｅｒｅｇｉｏｎｓ，ｆｅａｔｕｒｅｐｏｉｎｔｓｃａｎｂｅｄｉｖｉｄｅｄｉｎｔｏｓｏｍｅｐｏｉｎｔｓｅｔｓｗｈｉｃｈｂｅｌｏｎｇｔｏ
第４３卷增刊（ＩＩ）
２０１３年１１月
东南大学学报（自然科学版）
ＪＯＵＲＮＡＬＯＦＳＯＵＴＨＥＡＳＴＵＮＩＶＥＲＳＩＴＹ（ＮａｔｕｒａｌＳｃｉｅｎｃｅＥｄｉｔｉｏｎ）
ｈｅｔｓｐｅｃｉｆｉｃｒｅａａｓ．Ｔｈｅｒｅｆｏｒｅ，ｔｈｅｃｏｒｒｅｓｐｏｎｄｉｎｇｒｅｌａｔｉｏｎｓｈｉｐｓａｒｅｅｓｔａｂｌｉｓｈｅｄａｍｏｎｇｔｈｅｐｏｉｎｔｓｅｔｓ．Ｆｉｎａｌｌｙ，ｐｏｉｎｔｆｅａｔｕｒｅｓａｒｅｄｅｓｃｉｂｒｅｄｗｉｔｈｄｉｓｔｎｃａｅａｎｄｃｏｏｒｄｉｎａｔｅａｚｉｍｕｈｔｂｅｔｗｅｅｎｈｅｔｃｅｎｔｅｒｐｏｉｎｔ
ａｎｄｔｈｅＨａｒｒｉｓｏｐｅｒａｔｏｒ．Ｆｉｒｓｔ，ｉｍａｇｅｓａｒｅｓｅｇｍｅｎｔｅｄｂｙｕｓｉｎｇｔｈｅｆｕｚｚｙＣ — ｍｅａｎｓａｌｇｏｉｒｔｈｍ（ＦＣＭ），
占小康沙月进
（东南大学交通学院，南京２１００９６）
摘要：针对低空影像提出一种基于图像分割和Ｈａｒｒｉｓ算子的影像匹配方法．该方法首先利用模
糊Ｃ均值方法进行图像的多阈值分割，利用数学形态学方法提取独立特征面，并根据形状特性
Ｖｏ１．４３
Ｓｕｐ（ＩＩ）
Ｎｏｖ．２０１３
ｄｏｉ：１０．３９６９／ｊ．ｉｓｓｎ．１００１— ０５０５．２０１３．Ｓ２．０４７
基于图像分割和Ｈａｒｒｉｓ的低空影像匹配
进行影像间的面匹配．然后用Ｈａｒｒｉｓ算子提取影像的特征点，并根据已一一对应的特征面，将特征点划分为属于各个特征面的点集，因而特征点集间也形成了对应关系．最后，以特征点与邻域角点的距离和坐标方位角来描述特征点，并通过建立、比较特征向量达到影像间同名点匹配的目的．实验证明，对于数据量大、左右影像间重叠度变化大的低空影像，单纯依靠点特征几乎无法找到正确的匹配点集，而结合特征面、点共同匹配的方法匹配正确率可达１００％．关键词：图像分割；Ｈａｒｒｉｓ算子；面匹配；特征点匹配