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基于旋转SURF算子的图像配准新方法顾漪;王保平【摘要】针对SURF算法中快速Hessian矩阵行列式检测出的特征点的不连续现象,从而造成的旋转,模糊和光照变化适应性较差的不足,提出一种旋转SURF检测算子的图像配准新方法;该算法通过将SURF算法的积分图像盒子滤波模板逆时针旋转45度,引入一种可以检测角度旋转的滤波核提升检测算子对不同图像变换的匹配性能,保证新的检测算子与原算法较好的结合,同时利用改进的单纯形算法依据输入图像进行参数优化;仿真结果表明,该方法不仅保留了算法的速度优势,缩短了配准时间,而且在图像模糊变换,光照变换和JPEG压缩变换方面性能有明显的提升,此外对视角变换以及小尺度变换性能也有提高.%Weaknesses in the Fast Hessian detector utilized by the SURF algorithm make it less robust to image rotation,inage Murnng,illumination change and other transformations.In order to solve this problem,an alternative to the SURF detector is proposed which utilizes filters that are rotated 45 degrees counter-clockwise.This new detector is robust to various image transformation and has the ability to match the original SURF algorithm.The new algorithm is also improved by the simplex algorithm (ISA) which can optimize parameters based on input image.Performance testing shows that the new method retains the speed advantage designed into the original SURF algorithm and outperforms the regular SURF detector when subject to image blurring,illumination changes and JPEG compression.The new method outperforms regular SURF slightly when subjected to affine changes and small image scale transformations.【期刊名称】《计算机测量与控制》【年(卷),期】2017(025)007【总页数】5页(P197-201)【关键词】图像配准;SURF算法;特征点检测;改进单纯形法,旋转滤波模板【作者】顾漪;王保平【作者单位】西北工业大学电子信息学院,西安 710129;西北工业大学电子信息学院,西安 710129【正文语种】中文【中图分类】TN911.73图像和视频中目标的自动识别是一个新兴领域，提供实时的信息，能够帮助并最终代替人类的某些繁琐工作[1]。
python利⽤sift和surf进⾏图像配准1.SIFT特征点和特征描述提取（注意opencv版本）⾼斯⾦字塔：O组L层不同尺度的图像（每⼀组中各层尺⼨相同，⾼斯函数的参数不同，不同组尺⼨递减2倍）特征点定位：极值点特征点描述：根据不同bin下的⽅向给定⼀个主⽅向，对每个关键点，采⽤4*4*8共128维向量的描述⼦进项关键点表征，综合效果最佳：pip uninstall opencv-pythonpip install opencv-contrib-python==3.4.2.16 1.特征点检测def sift_kp(image):gray_image = cv2.cvtColor(image,cv2.COLOR_BGR2GRAY)sift = cv2.xfeatures2d_SIFT.create()kp,des = sift.detectAndCompute(gray_image,None)kp_image = cv2.drawKeypoints(gray_image,kp,None) return kp_image,kp,des2.SIFT特征点匹配SIFT算法得到了图像中的特征点以及相应的特征描述，⼀般的可以使⽤K近邻（KNN）算法。
K近邻算法求取在空间中距离最近的K个数据点，并将这些数据点归为⼀类。
在进⾏特征点匹配时，⼀般使⽤KNN算法找到最近邻的两个数据点，如果最接近和次接近的⽐值⼤于⼀个既定的值，那么我们保留这个最接近的值，认为它和其匹配的点为good matchdef get_good_match(des1,des2):bf = cv2.BFMatcher()matches = bf.knnMatch(des1, des2, k=2)good = []for m, n in matches:if m.distance < 0.75 * n.distance:good.append(m)return good 3.单应性矩阵Homography Matrix通过上⾯的步骤，我们找到了若⼲两张图中的匹配点，如何将其中⼀张图通过旋转、变换等⽅式将其与另⼀张图对齐呢？这就⽤到了单应性矩阵了。
计算机视觉技术中的图像配准方法解析图像配准是计算机视觉领域中的一项重要任务，它是将多幅图像进行对齐和融合，以实现图像的准确定位和一致性。
在很多应用中，如医学影像、遥感图像、虚拟现实等领域，图像配准方法的精度和效率对于后续的分析和处理都具有重要意义。
图像配准的目标是找到多个图像之间的坐标变换关系，在保持图像内容尽可能一致的同时，实现空间位置的对齐。
常见的图像配准方法包括基于特征匹配的方法、基于相位关系的方法和基于优化准则的方法。
首先，基于特征匹配的图像配准方法通过寻找图像中的特征点，并比较这些特征点之间的相似性来进行匹配。
这种方法通常使用SIFT（尺度不变特征变换）或SURF（加速稳健特征）等特征描述子进行特征提取，并使用多种匹配算法如最近邻匹配或RANSAC（随机抽样一致性）算法来找到图像之间的对应关系。
该方法的优点是适应性强，对光照、尺度、旋转等变化具有较好的鲁棒性。
其次，基于相位关系的图像配准方法通过分析图像中的相位信息来实现对齐。
这类方法通常用于处理基于相干光或基于干涉的图像。
例如，在光学相干层析成像（OCT）中，将待配准图像与参考图像进行比较，通过分析波峰和波谷的位置关系来完成配准。
这种方法的优点是对光学系统的参数变化较为敏感，可用于高精度的配准任务。
最后，基于优化准则的图像配准方法通过定义合适的准则函数，将图像配准问题转化为一个优化问题。
常用的优化准则包括最小均方差、互信息和归一化互相关等。
最小均方差指标根据配准后的图像之间的灰度差异来评估配准的质量；互信息指标则考虑了图像之间的统计信息；归一化互相关则将图像配准问题转化为寻找最大相似度的问题。
这类方法的优点是灵活性强，可以根据具体应用场景进行定制。
除了以上提到的方法，还有许多其他的图像配准方法，如基于形态学变换、基于图变换和基于深度学习等。
这些方法各自具有一定的优势和适应性，可以根据具体应用需求进行选择。
需要注意的是，图像配准方法的选择需要综合考虑配准的精度、鲁棒性、计算复杂度和实时性等因素。
基于边缘与SURF算子的SAR与可见光图像配准方法纪利娥;杨风暴;王志社;陈磊【摘要】鉴于SAR(synthetic aperture radar)与可见光图像的成像机理存在很大差别,使得其同名特征的提取和配准十分困难,但在某些情况下,这两类图像的边缘存在一定的相关性.提出一种基于边缘与SURF(speed-up robust feature)算子的图像配准方法.通过适当预处理增强图像间的共性,采用综合性能比较好的Canny算子提取两幅图像共有的边缘特征,在边缘图像的基础上提取SURF特征;通过比值提纯法进行特征点粗匹配,RANSAC(random sample consensus)算法剔除误匹配点,计算仿射变换模型从而实现SAR与可见光图像的自动配准.实验结果表明:该算法的正确匹配率为100％,均方根误差为0.852个像素,配准精度达到亚像素水平.【期刊名称】《应用光学》【年(卷),期】2013(034)005【总页数】6页(P809-814)【关键词】图像配准;SAR与可见光图像;RANSAC算法;SURF特征;Canny算子【作者】纪利娥;杨风暴;王志社;陈磊【作者单位】中北大学信息与通信工程学院,山西太原030051;中北大学信息与通信工程学院,山西太原030051;中北大学信息与通信工程学院,山西太原030051;中北大学信息与通信工程学院,山西太原030051【正文语种】中文【中图分类】TN911.73;TP391.41引言在目标识别跟踪、计算机视觉等领域，由于单一传感器在成像机理和光谱特性上的限制，使其在工作时很难摆脱一些固有缺陷的影响，而多传感器在对成像目标的描述上具有互补性，能够提供比单一传感器图像更加丰富的信息。
因此，多源图像配准变得越来越重要，其中包括SAR与可见光图像的配准。
可见光图像符合人眼的视觉特性，易于判读，但易受成像时间、云层遮挡及天气的影响而使图像质量下降；SAR具有全天候、全天时及强透射等优点，可以较好地弥补可见光图像的不足，但由于SAR后向散射的成像特性，图像受斑点噪声的影响大且信噪比较低，因此，对具有信息互补的SAR与可见光图像进行配准具有很重要的意义。
基于SURF和改进RANSAC的视频拼接算法陈雪涛;穆春阳;马行【摘要】在传统的视频拼接算法中,配准的误差和运动的物体都会使拼接结果产生鬼影,而复杂的融合算法又难以满足实时性要求.针对上述问题,以平行光轴且光心位于同一水平基线位置的双目相机采集的视频图像为研究对象,提出一种基于限定区域和SURF算法的视频拼接方法.针对采集到的具有20％～30％重叠感兴趣区域(ROI)的视频图像,每24帧设置一个关键帧,仅对关键帧的ROI区域采用SURF算法寻找特征匹配点对.然后采用改进的RANSAC算法筛选单应性变换矩阵H,对非关键帧直接采用此单应性变换矩阵H进行图像融合.实验结果表明,采用关键帧计算特征点的方式得到的视频拼接效果能够很好地消除鬼影,同时也能够保证视频融合的实时性.【期刊名称】《现代电子技术》【年(卷),期】2016(039)010【总页数】5页(P44-48)【关键词】视频拼接;ROI;关键帧;RANSAC【作者】陈雪涛;穆春阳;马行【作者单位】北方民族大学信息与通信研究所,宁夏银川 750021;北方民族大学信息与通信研究所,宁夏银川 750021;北方民族大学信息与通信研究所,宁夏银川750021【正文语种】中文【中图分类】TN911.72-34人们获取信息的方式多种多样，例如通过触觉、视觉、嗅觉和听力等，其中视觉是最直接也是最广泛的获取信息的方式之一。
在现代社会中，人们通过视觉获取大量有用信息。
由于人的视角或者机器的视角范围有限，因此，对多个视频进行拼接并形成大视角范围的图[1]，这有着非常重大的研究意义。
视频拼接技术在许多方面有着重要的应用，例如环境监测[2]、监控系统[3]和生物工程[4]等。
当前视频拼接的方法多种多样，文献[5]采用一种改进的快速检测Harris算子，结合捆绑调整进行全局调整方法，能够得到很好的拼接效果。
文献[6]提出了基于图像分块和邻近角点剔除策略的自适应Harris角点检测算法，该算法能很好地适应图像拼接。
基于SURF算法的多波束和侧扫声纳图像配准与融合侯雪;周兴华;唐秋华;王爱学【摘要】利用SURF(Speeded-up Robust Features)算法对多波束和侧扫声呐图像配准时,因为图像分辨率差异大而导致配准困难,通过对低分辨率的图像进行升采样,使图像配准达到了较好的效果;另外,对SURF算法中粗匹配的距离测度函数进行改进,提高了SURF算法的配准速度;然后利用RANSAC算法实现了多波束与侧扫声纳图像的精准配准;最后对配准后的图像进行小波变换融合,利用信息熵和平均梯度对图像融合效果进行了评价,并通过实例数据验证了该算法的有效性.【期刊名称】《海洋通报》【年(卷),期】2016(035)001【总页数】8页(P38-45)【关键词】多波束图像;侧扫声纳图像;高低分辨率匹配;融合;SURF算法;RANSAC 算法;曼哈顿距离【作者】侯雪;周兴华;唐秋华;王爱学【作者单位】山东科技大学,山东青岛266590;国家海洋局第一海洋研究所,山东青岛266061;国家海洋局第一海洋研究所,山东青岛266061;国家海洋局第一海洋研究所,山东青岛266061;武汉大学,湖北武汉430079【正文语种】中文【中图分类】P229.2多波束测深系统（Multi-beam Echo Sounder，MBES）不但能够获取高精度水深地形数据，同时能够获取海床地貌图像信息，其图像位置精度较高，但分辨率较低；侧扫声呐（Side Scan Sonar，SSS）主要采用拖拽方式获取高分辨率地貌图像，但位置精度较差。
对二者的图像进行融合，可对海底进行准确的定性、定量分析和全面解释（赵建虎等，2008）。
国内外学者在多波束图像和侧扫声纳图像匹配和融合方面的研究相对较少。
在国外，Bas等（1997）使用cham fer配准方法配准MBES合成影像和SSS影像，Daniel等（1998）利用成对的目标和阴影进行SSS图像的匹配，但仅适用于同源的、未经斜距改正的声纳图像。
