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基于SURF的彩色图像的配准算法摘要：SURF算法(加速鲁棒特征法)克服了SIFT（尺度不变特征变换）算法繁复的计算，但两者的设计主要是针对灰度图像,为了克服这一缺点，色彩信息也应该被配准，这篇文章提供了一种基于SURF描述符的针对彩色图像的配准算法，首先用SURF算法计算关键点和描述符，然后色彩信息被叠加在关键点的描述符来重建描述符，最后基于欧式距离的双路匹配算法被用来匹配图像，大量的实验实验表明，该算法不仅继承了其优越的性能SURF算法，同时也增加了彩色图像自适应匹配能力。
2015 Elsevier有限公司保留所有权利1简介图像配准技术是计算机视觉应用的一个重要方面，图像配准的目标是要找到可靠的图像之间的对应关系对同一场景（在不同的图象拍摄时间，不同视角或不同传感器）[1]，图像配准的应用主要包括远程图像拼接，遥感图像配准，红外图像配准，医学图像配准，以及三维重建等等[2-4]。
目前主要有三种图像配准：基于图像特征的配准，基于灰度相关和变换域的配准，基于特征的图像配准的研究最早和具有最广泛的适应性[5]，在此，研究人员经过了长期不懈的研究，对于特征图像配准算法提出了如Moravec, Harris,SUSAN, and SIFT等算法，sift算法在局部不变描述符上具备最好的判别性，但他的描述符是16*8=128维度的向量，用来对灰度图像进行设计，为了克服这个缺陷，本文将设计更多维度的向量描述符，PCA_SIFT[10]算法将向量维度从128减少到36，但是却不具备判别性，GLOH[11]算法在相同情况下具备更好的区分度，但计算却更复杂一些，SURF[12]是2006年Bay et al.在SIFT基础上建立的算法，相比于SIFT算法，SURF算法在速度上有明显的提高，因为其有低维度描述符向量空间（只有64），尽管这已经算不错的结果，但仍然没有包括色彩信息。
色彩信息在这世上扮演了重要的角色，它是区分事物的重要部分，如果物体的色彩信息被忽略，那么可能物体就会被错误的辨认，基于就可以进行色彩的CSIFT[13](尺度不变特征变换)去利用色彩信息。
１６２红外与激光工程第３８卷进一步求解得到Ｈｅｓｓｉａｎ矩阵的△表达式１１６］：Ａ（日）＝Ｄ。
Ｄ咿一（Ｏ．９Ｄ叫）（２）用类似ＳＩＦＴ的方法构建尺度图像金字塔，在每（ａ）Ｘ方向（ｂ）Ｙ方向（ｃ）ｘｙ方向（ａ）』ｄｉｒｅｃｔｉｏｎ（ｂ）Ｙｄｉｒｅｃｔｉｏｎ（ｃ）ｘｙｄｉｒｅｃｔｉｏｎ图２９ｘ９方框滤波模板Ｆｉｇ．２Ｂｏｘｆｉｌｔｅｒｗｉｔｈ９ｘ９一阶中，选择４层的尺度图像，４阶的构建参数如图３所示。
灰色底的数字表示方框滤波模板的大小，如果图像尺寸远大于模板大小，还可继续增加阶数。
如滤波模板大小为ＮｘＮ，则对应的尺度ｓ：１．２ｘＮ／９；用Ｈｅｓｓｉａｎ矩阵求出极值后，在３ｘ３ｘ３的立体邻域内进行非极大值拟制，只有比上一尺度、下一尺度及本尺度周围的２６个邻域值都大或者都小的极值点，才能作为候选特征点，然后在尺度空间和图像空间中进行插值运算［１８ｌ，得到稳定的特征点位置及所在的尺度值。
ＦｏｒｅＢｃｈ证ｃｗｏｃｔａｖｅ．ｔｈｅｆｉｌｔｅｒｇｉｚｃｉｌａｅｆｅａ，￥ｅ．璺昱《∞２了４Ｏｃｔａｖｅ图３尺度空间金字塔方框滤波的大小Ｆｉｇ．３Ｓｉｚｅｏｆｂｏｘｆｉｌｔｅｒｉｎｓｃａｌｅｓｐａｃｅ１．２主方向确定为保证旋转不变性，首先以特征点为中心，计算半径为６ｓ（ｓ为特征点所在的尺度值）的邻域内的点在工、Ｙ方向的Ｈａａｒ小波（Ｈａａｒ小波边长取缸）响应，并给这些响应值赋高斯权重系数，使得靠近特征点的响应贡献大，而远离特征点的响应贡献小，更符合客观实际；其次将６００范围内的响应相加以形成新的矢量，遍历整个圆形区域，选择最长矢量的方向为该特征点的主方向。
这样，通过对１．１节的特征点逐个进行计算，得到每一个特征点的主方向。
１．３描述子形成以特征点为中心，首先将坐标轴旋转到主方向，按照主方向选取边长为２０ｓ的正方形区域，将该窗口区域划分成４ｘ４的子区域，在每一个子区域内，计算５ｓｘ５ｓ（采样步长取Ｓ）范围内的小波响应，相对于主方向的水平、垂直方向的Ｈａａｒ小波响应分别记做ｄ。
基于SURF算法的水下图像实时配准方法第一章：绪论1.1 选题背景和研究意义1.2 国内外研究现状和进展1.3 论文的主要研究内容和方法1.4 论文的结构安排第二章：SURF算法原理及其在水下图像中的应用2.1 SURF算法原理2.2 SURF算法在水下图像中的应用2.3 SURF配准算法的优缺点及其应用场景第三章：基于SURF算法的水下图像实时配准流程设计 3.1 水下图像配准需求分析3.2 基于SURF算法的水下图像实时配准核心流程设计 3.3 系统实现结构和流程图第四章：实验与结果分析4.1 实验环境和数据集4.2 实验设计和方法4.3 实验结果分析和比较第五章：总结与展望5.1 论文工作总结5.2 论文研究不足和展望5.3 对实时配准领域的贡献和意义5.4 结论和展望第一章：绪论1.1 选题背景和研究意义水下图像配准是指将多幅水下图像进行标准化处理，消除影响图像质量的因素，建立一致的坐标系，以便于对不同时间、不同位置的水下图像进行比对和分析。
水下图像在不同的拍摄环境下常常存在大量的噪音和扭曲，传统的配准方法往往效率低下、精度不高，成为水下图像处理技术中的难点问题。
因此，开发一种高效且准确的水下图像配准方法，对于更好地处理水下图像数据、干扰的减少以及水下目标的识别、探测和定位等方面具有重要的研究意义和实用价值。
1.2 国内外研究现状和进展目前，已有一些配准方法被广泛应用于水下图像处理领域，但在实践中发现其精度和效率有限。
近年来，随着计算机视觉技术的快速发展，越来越多的新技术被应用于水下图像配准中。
其中，SURF算法因其速度快、鲁棒性好、匹配精度高等优点，已成为水下图像配准领域中的重要方法。
1.3 论文的主要研究内容和方法本论文旨在探究基于SURF算法的水下图像实时配准方法，主要研究内容和方法包括：1) 对SURF算法进行深入分析，探究其在水下图像配准中的应用。
2) 设计基于SURF算法的水下图像实时配准流程，实现水下图像的高效、精确配准。
基于SURF特征匹配算法的全景图像拼接的开题报告一、研究背景及意义全景图像拼接是将多张图像拼接起来制成一张大幅面图像的技术，广泛应用于旅游、地图制作等领域，可以提供多角度的视角信息，满足人们多样化的观察需求。
随着数字摄影技术的不断发展，全景图像拼接技术也在不断完善和优化。
然而，由于室内和室外环境的复杂性和拍摄设备的限制，全景图像的拼接困难程度较大，尤其是在拼接后的图像边缘处的匹配和平滑过渡方面存在一定的难点和挑战。
为了解决这些问题，研究者们提出了许多全景图像拼接算法。
其中，基于特征匹配的全景图像拼接算法是一种较为常用的方法。
该方法可以自动提取图像中的特征，并将其匹配到相邻图像中的相应特征上，从而实现图像的平滑过渡。
SURF特征匹配算法是一种基于尺度不变特征变换（SIFT）算法的改进。
该算法包括了高斯差分算法、图像积分算法和方向分布直方图等步骤，适用于图像匹配和全景图像拼接等多个领域。
相比于其他特征提取算法，该算法具有计算速度快，匹配效果好等优点，因此被广泛应用于计算机视觉和图像处理领域。
因此，本文将探索基于SURF特征匹配算法的全景图像拼接方法，旨在提高图像拼接的效率和准确度。
该研究对于加快全景图像拼接技术的实际应用具有一定的意义和价值。
二、研究方法和步骤1.数据采集和预处理采集相关数据集，如室内或室外环境下的多张图像，并进行预处理和修正，包括旋转、裁剪、去除噪声和调整亮度等操作。
2. SURF特征提取和描述子生成利用SURF算法提取图像中的SURF特征，并生成SURF特征描述子，可用于后续的特征匹配。
3. 特征匹配采用SURF特征描述子对相邻图像进行匹配，使用RANSAC算法排除误匹配点，进一步提高匹配精度。
4. 全景图像拼接采用图像融合算法将匹配后的图像进行全景拼接，并进行图像的平滑过渡，使得拼接后的图像具有较好的连续性和真实性。
5. 实验结果分析对于拼接后的全景图像进行质量分析，包括图像清晰度、配准精度和图像处理效果等方面。
图像快速配准与自动拼接技术探究摘要：随着数字图像的广泛应用，图像配准与拼接技术逐渐成为计算机视觉领域的探究热点。
本文通过分析图像配准与拼接技术的应用和探究现状，详尽介绍了图像快速配准与自动拼接的方法和算法，并探讨了其可能的应用领域和将来的进步方向。
1. 引言图像配准与拼接技术是将多幅图像进行准确对齐并拼接成一幅完整图像的过程。
它在计算机视觉领域被广泛应用于航空航天、医学影像、摄影测量等领域。
图像配准可以通过对图像进行几何变换使得它们在空间中保持一致，而图像拼接则可以将多幅图像精细地拼接成一幅无缝衔接的大图像。
2. 图像配准技术2.1 特征点匹配特征点匹配是图像配准的关键步骤。
通过找到两幅图像中相似或者重复的特征点，可以依据这些特征点的位置和特征描述子进行匹配，从而计算出两幅图像之间的几何变换干系。
常用的特征点匹配算法有SIFT（标准不变特征变换）、SURF （加速稳健特征）和ORB（Oriented FAST and Rotated BRIEF）等。
2.2 图像配准算法图像配准算法是基于图像中的特征点匹配进行的。
依据匹配得到的特征点，可以通过RANSAC（Random Sample Consensus）算法进行局内点和局外点的判别，从而计算出适合的几何变换模型，如仿射变换、相似变换或者投影变换等。
通过对图像进行变换，将它们对准到相同的坐标系中，从而实现图像的配准。
3. 图像拼接技术3.1 区域匹配图像拼接的首要问题是解决两幅图像的重叠区域。
区域匹配算法是其中一种常用的方法，它通过比较两幅图像中的像素值或特征向量，并通过插值方法进行补偿，从而获得一幅无缝拼接的大图像。
3.2 图像融合图像融合是图像拼接的关键环节，主要目标是消除拼接处的不连续性和边缘伪影，使得拼接后的图像具有更好的视觉效果。
常用的图像融合方法有线性融合、多区分率融合和像素加权等。
4. 图像快速配准与自动拼接的方法4.1 SURF特征点检测与匹配算法接受SURF特征点检测算法，可以有效地检测图像中的关键点。
基于SURF特征提取的遥感图像自动配准
葛盼盼;陈强
【期刊名称】《计算机系统应用》
【年(卷),期】2014(023)003
【摘要】基于SURF(Speeded Up Robust Features)特征点提取是目前比较流行的图像配准方法.本文在SURF基础上,提出一种基于分块策略的改进方法:首先采用分水岭分割法确定图像的分块数量,然后对图像进行分块,每个子块提取一定数量的特征点,以便实现特征点的均匀提取;再通过稀疏特征树法找出匹配的特征点对;最后用RANSAC算法剔除错误匹配特征点对,同时计算参考图像与待配准图像的变换关系.实验表明,该方法能够高效、快速地解决遥感图像的自动配准问题.
【总页数】9页(P16-24)
【作者】葛盼盼;陈强
【作者单位】南京理工大学计算机科学与技术学院,南京210094;南京理工大学计算机科学与技术学院,南京210094
【正文语种】中文
【相关文献】
1.一种基于改进SURF的遥感图像自动配准方法 [J], 吕健春
2.基于CCRE和PV插值的多模遥感图像自动配准技术研究 [J], 于彬;李积英
3.基于FAST和SURF的遥感图像自动配准方法 [J], 李慧;蔺启忠;刘庆杰
4.一种基于改进SURF的遥感图像自动配准方法 [J], 吕健春
5.基于相位特征的可见光和SAR遥感图像自动配准 [J], 孙明超;马天翔;宋悦铭;彭佳琦
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基于SURF的图像配准与拼接技术研究共3篇基于SURF的图像配准与拼接技术研究1近年来，图像配准与拼接技术已经成为了数字图像处理的重要研究方向之一。
在许多应用领域中，例如遥感影像、医学影像、三维建模等，图像配准与拼接技术已经得到了广泛的应用。
随着计算机视觉技术的不断发展，图像配准与拼接技术也在不断的完善和提高。
其中一种最具有代表性的图像配准与拼接技术就是基于SURF的图像配准与拼接技术。
SURF（Speeded-Up Robust Features）是一种高效的图像特征提取算法，它可以在保证特征点数量和质量的同时，提高提取速度。
利用SURF算法提取的特征点几乎不受图像缩放、旋转、平移等变换的影响，具有较好的鲁棒性和准确性。
基于SURF算法的图像配准与拼接技术，可以较好地解决图像缩放、旋转、平移等问题，为数字图像处理提供了更好的技术保障。
在基于SURF的图像配准与拼接技术中，首先需要选取参考图像和待配准图像。
然后，利用SURF算法对两幅图像提取特征点，并进行特征点匹配。
通过对特征点的匹配，可以找到两幅图像之间的几何变换关系。
接下来，可以利用图像配准技术对待配准图像进行校正对准，从而使其与参考图像达到一致。
最后，可以利用图像拼接技术将校正后的待配准图像与参考图像进行拼接，得到最终的拼接结果。
其中，特征点匹配是图像配准与拼接的关键步骤之一。
SURF算法的特征点匹配策略使用的是一种特殊的描述子匹配算法——KD树。
KD树是一种数据结构，在高维空间中构建KD树，可以实现高效的最近邻搜索。
通过KD树可以快速地找到两幅图像中距离最近的特征点，并将其匹配起来。
通过特征点的匹配，可以计算出两幅图像之间的变换关系，并对待配准图像进行校正对准。
除了特征点匹配外，还有一些其他的关键步骤也需要注意。
例如，在图像配准中，需要对待配准图像进行坐标转换，从而使得其与参考图像的坐标系一致。
在图像拼接中，需要实现拼接过程中的图像去重、光照一致性等问题。
此外，还需采用一些有效的技巧，例如图像金字塔、亚像素级别配准等，来进一步提高图像配准与拼接的准确度和鲁棒性。
总之，基于SURF的图像配准与拼接技术是一种非常有效的数字图像处理技术。
利用SURF算法可以快速地提取图像的特征点，并有效地实现图像配准和拼接。
在实际应用中，可以通过对特征点匹配算法、坐标转换算法、图像金字塔算法等方面的优化，进一步提高基于SURF的图像配准与拼接技术的准确度和鲁棒性，为数字图像处理提供更好的技术保障基于SURF的图像配准与拼接技术是一种非常有效的数字图像处理技术，可以在高效快速地实现图像配准和拼接的同时，提高数字图像处理的准确度和鲁棒性。
通过对特征点匹配算法、坐标转换算法、图像金字塔算法等方面的优化，将能够进一步提高该技术的应用价值和实用性，为数字图像处理提供更好的技术支持基于SURF的图像配准与拼接技术研究2基于SURF的图像配准与拼接技术研究随着数字化技术的发展，图像处理技术已经成为了研究热点之一。
随着各种数字化设备的应用，图像的分辨率和大小不断增加，但是在某些场景下，一个完整的图像无法被单张图像所覆盖，需要将多张图像拼接成一幅完整的图像。
因此，图像的配准与拼接技术在数字化领域中显得尤为重要。
本文将介绍一种基于SURF算法的图像配准与拼接技术的研究。
SURF，即加速稳健特征算法（Speeded Up Robust Feature），是目前计算机视觉领域中用于特征提取的一种算法。
它具有较快的计算速度和较高的稳健性，可以较好地应用于图像的配准和拼接领域。
SURF算法基于尺度不变特征变换（Scale-Invariant Feature Transform，SIFT）算法改进而来，应用了一些数学上的技巧，如高斯差分图像，Hessian矩阵的行列式等等，使得SURF算法可以更快地计算图像中的特征点。
在SURF算法中，选取一个中心点，通过不同尺度下的高斯差分计算出不同方向的滤波响应，然后通过Hessian矩阵计算主曲率和朝向，最后用这些特征点进行匹配。
对于图像的配准与拼接，首先需要对多张图像进行配准操作。
配准的目的是将多张图像空间位置意义上的位置和像素值意义上的位置相对应。
常用的图像配准方法包括基于特征的配准、基于区域的配准和基于强度的配准等。
其中，基于特征的配准方法是最为常用的一种方法，即通过提取图像中的一些特征点，将这些特征点进行匹配，从而得到图像间的变换参数。
在SURF算法中，通过提取图像的SURF特征点，并利用RANSAC （Random Sample Consensus）算法去除误点，从而得到精确的变换参数。
通过将一张图像按照变换参数进行变换，将它与其他图像进行配准，从而实现多张图像的配准。
对于图像拼接，基于配准的多张图像可以通过简单的图像拼接算法实现。
拼接算法可以按照多种方式进行实现，常见的方法包括基于重心的拼接方法、基于重叠区域的拼接方法和基于投影变换的拼接方法等。
其中，基于重心的拼接方法是最为简单的方法，即将多张图像按照重心的位置进行拼接。
在SURF算法中，可以采用基于重叠区域的拼接方法，即找到多个图像之间的重叠区域，并将它们进行拼接。
该方法可以减少图像拼接之后的重叠区域，从而得到更为完美的图像拼接结果。
在拼接过程中，还可以通过图像融合技术，将拼接后的图像进行美化。
总之，基于SURF的图像配准与拼接技术可以实现多张图像的配准和拼接。
该技术具有较快的计算速度和较高的稳健性，可以有效地解决图像拼接领域中的问题。
在未来的研究中，可以对SURF算法进行改进和优化，从而实现更好的图像配准和拼接效果基于SURF的图像配准与拼接技术具有很高的实用价值，可以广泛应用于各种图像处理和计算机视觉领域。
该技术通过快速、准确地提取图像特征点和去除误差点，实现了多张图像的稳健配准和完美拼接，为图像合成和增强提供了重要支持。
未来研究中，还需要进一步探索SURF算法的优化和改进，以提高其配准和拼接的准确性和效率，不断满足人们对于高质量图像的需求基于SURF的图像配准与拼接技术研究3图像配准与拼接在计算机视觉领域中是非常重要的技术，它在医学影像分析、机器人导航、无人驾驶、遥感图像分析以及情报分析等领域有着广泛的应用。
SURF（Speeded-Up Robust Feature）是一种特征点描述子，它具有良好的旋转和尺度不变性，可以应用于多种视觉任务中。
本文将介绍基于SURF的图像配准与拼接技术的研究。
一、SURF特征点描述子SURF特征点描述子是一种计算机视觉中常用的特征点描述子。
它把图像中的关键点用一个向量来表示，这个向量与旋转和尺度无关。
SURF特征点描述子的优点在于它对光照变化和噪声的鲁棒性很强，同时计算速度较快。
在SURF特征点描述子的计算过程中，主要包括如下步骤：1. 首先，我们需要确定关键点。
SURF使用拉普拉斯变换来检测关键点。
2. 接着，SURF基于斜率形状的图像结构来检测关键点。
它使用Haar小波响应来描述数字图像中的局部结构。
3. 然后，SURF使用Haar小波响应来计算关键点周围的方向直方图。
这些方向直方图可以帮助我们确定关键点周围的旋转。
4. 最后，SURF构建一个向量，这个向量把关键点周围像素的灰度值作为一种特征来表示。
这些特征可以被用来匹配不同的图像。
二、图像配准图像配准是计算机视觉中的一个重要任务，它的目标是将两个或多个图像通过旋转、平移、缩放等变换操作，让它们在相同的坐标系下对齐。
图像配准技术有着广泛的应用场景，如医学影像分析、无人驾驶以及机器人导航等。
基于SURF的图像配准是利用SURF特征点描述子来匹配两个图像中的关键点，并通过变换来将它们对齐。
具体实现流程如下：1. 首先，我们需要将两张图像中的特征点提取出来，并计算每个特征点的SURF描述子。
2. 接着，我们使用特征点之间的欧几里得距离，对两张图像的特征点进行匹配。
匹配时，我们选择对应的SURF描述子是相似的。
3. 我们再利用RANSAC（Random Sample Consensus）算法去计算出相应的变换矩阵，让两张图像在相同的坐标系下对齐。
RANSAC算法能够有效地剔除掉错误的匹配点，使得配准的结果更加稳健和准确。
三、图像拼接图像拼接是指利用配准后的图像，将它们按照一定的规则拼接成一张更大的图像。
在实际应用中，我们需要拼接不同的局部图像，以形成一个更大的整体图像，例如地球表面的遥感图像、医学影像的拼接等。
基于SURF的图像拼接方法主要流程如下：1. 首先，我们需要确定一组重叠区域，这些区域将生成一张大的拼接图像。
这些必须是确定的区域，因为任何缝隙都会导致视觉上的干扰。
2. 接着，我们需要提取两个图像中的SURF特征点，并利用RANSAC进行匹配，找到相应的变换矩阵，使得两张图像对齐。
3. 拼接图像时，我们使用某种插值技术填充图像中的空白区域，以使拼接后的图像更加平滑和连续。
4. 最后，我们使用一些校正技术来消除拼接处的伪影，以达到更加精准的结果。
总结基于SURF的图像配准与拼接技术，在实际应用中发挥着重要作用。
这项技术不仅能够大大提高图像处理的效率和准确性，而且可以为我们带来更为广阔的应用前景。
值得注意的是，由于SURF描述子计算速度较快，因此这项技术可以在实时系统中进行处理，并具有实际应用的潜力基于SURF的图像配准与拼接技术是一种高效、准确的方法，能够在实际应用中快速实现图像的对齐和拼接，在地理信息处理、医学影像处理等领域具有重要应用价值。
此技术通过特征点的提取、匹配和变换，提高了图像处理效率和准确性，并且具备实时处理能力，有望广泛应用于各领域。
同时，该技术在应用过程中需要注意提高算法的稳健性和处理后的伪影问题，以进一步提高应用的准确性和可靠性。
