导读:本文包含了配准方法论文开题报告文献综述、选题提纲参考文献及外文文献翻译，主要关键词:图像,特征,算法,几何,空间,同态,在线。
配准方法论文文献综述
沈仑,寿鹏里[1]（2019）在《基于互信息的多模态医学图像配准方法研究》一文中研究指出医学图像配准方法主要分为叁类:灰度信息法、变换域法、特征法,其中最常用的是灰度信息法。在灰度信息法中,研究方法最多的为基于互信息的图像配准方法。互信息用来比较两幅图像的统计依赖性,是两个随机变量相关性量度。近年来,基于互信息的多模态医学图像配准方法层次不穷,每种方法都有其优点和弊端,本文详细阐述基于互信息的医学图像配准方法的原理,算法以及优缺点。(本文来源于《科学技术创新》期刊2019年34期）
苏本跃,储小玉,盛敏[2]（2019）在《同态滤波下RGB-D点云配准方法》一文中研究指出目的为了提高彩色物体配准的精度,针对3维点云颜色信息易受光照条件影响的问题,提出一种基于光照补偿的RGB-D(RGB Depth)点云配准方法。方法引入同态滤波算法,并将模型对象的3维点云转化成线性点序列,从而对颜色信息进行光照补偿,以提高颜色信息的一致性;获取模型的颜色和几何特征并加权组合成混合特征,以此定义源点云的特征点,并运用K近邻算法搜索其对应点;用奇异值分解(SVD)得到配准的刚性变换矩阵。结果进行传统的迭代最近点法(ICP)算法、深度信息与色调相结合的算法以及本文算法在不同的光照强度组合的模型配准对比实验,结果显示,在网面凹凸均匀的大卫模型上,配准时间及特征点匹配平均误差方面均约减少到对比方法的1/2;在网面光滑的barrel模型和网面凹凸不一致的阿基米德模型上,特征点匹配平均误差约分别减少到对比方法的1/6和1/8。此外,与Super 4-Points Congruent Set(Super 4PCS)、彩色点云配准算法在不同组合光照强度下进行对比实验,针对4种不同的网面结构模型,本文算法的SIFT特征点距离平均误差全距约减少到对比方法的1/5。结论利用同态滤波算法抑制光照影响,提高了颜色信息的一致性,在一定效果上消除了光照强度不均匀对3维点云配准精度的干扰。(本文来源于《中国图象图形学报》期刊2019年11期）
舒适,房建成,张伟,刘刚,钱勇[3]（2019）在《基于MSCMG的复合补偿控制提高图像配准方法》一文中研究指出针对星上相机运动干扰影响遥感卫星图像配准精度控制难题,研究基于磁浮控制力矩陀螺(magnetically suspended control moment gyros,MSCMG)的复合补偿控制提高图像配准精度的方法。以基于MSCMG作为执行机构,采用姿态反馈补偿控制方法,避免复杂的控制系统前馈补偿及其自身干扰,姿态稳定精度达到5.8×10-5(°)/s。在此基础上,提出了MSCMG姿态补偿控制与相机运动补偿算法一体化的复合补偿控制方法。仿真结果表明:采用一体化复合补偿控制,跟踪相机步进角精度由补偿前的6μrad提高到补偿后的0.36μrad,提高了一个数量级以上;扫描角精度由补偿前的0.6μrad提高到补偿后的0.45μrad;显着提高了相机光轴指向的稳定性;研究结果可为甚高精度遥感卫星高精度图像配准设计提供参考。(本文来源于《系统工程与电子技术》期刊2019年12期）
王大为,贾芳云[4]（2019）在《基于图像配准的嵌入式仪表读数自动校准方法》一文中研究指出针对传统嵌入式仪表读数自动校准准确性较低、自适应图像配准能力较差的问题,提出基于图像配准的嵌入式仪表读数自动校准方法。构建嵌入式仪表读数的图像采集模型,对采集的图像进行平滑滤波处理,去除嵌入式仪表读数界面图像的扰动特征点,采用轮廓图像和细节图像迭加的方法进行嵌入式仪表读数界面图像的细节特征点修复和信息融合,提取嵌入式仪表读数的稳态特征值,采用图像配准方法进行嵌入式仪表读数自动校准,根据校准结果实现嵌入式仪表读数的自适应调节。仿真结果表明,采用该方法进行嵌入式仪表读数的自动校准准确性较高,自适应图像配准能力较强,提高了嵌入式仪表的自动化测试能力。(本文来源于《自动化与仪器仪表》期刊2019年10期）
赵明富,黄铮,宋涛,曹利波,黄俊木[5]（2019）在《融合采样一致性和迭代最近点算法的点云配准方法》一文中研究指出叁维点云数据配准在机器人环境感知与建模、虚拟现实、人机交互、逆向工程等领域有着广阔的应用前景。针对传统迭代最近点(Iterative Closest Point,ICP)算法中存在的收敛速度慢、鲁棒性差等问题进行研究,提出了一种融合采样一致性和迭代最近点算法的点云配准方法,对点云数据的快速点特征直方图(Fast Point Features Histograms,FPFH)特征进行提取并对这些特征使用采样一致性初始配准算法(Sample Consensus Initial Alignment,SAC-IA)进而得到点云集间的对应关系,计算出点云的初始变换,从而获得一个较好的配准位置,提出了k-d树近邻搜索方法加速搜寻对应点对,并利用点云的方向向量阈值去除迭代最近点算法产生的误点对,实现点云的精确配准。实验结果表明,算法取得了较高的配准精度,加快了收敛速度。(本文来源于《激光杂志》期刊2019年10期）
鲁铁定,袁志聪,郑坤[6]（2019）在《结合尺度不变特征的Super 4PCS点云配准方法》一文中研究指出点云配准是叁维模型重建中的关键步骤。针对传统初配准方法效率低等问题,提出一种结合点云特征的超四点快速鲁棒匹配算法(super four point fast robust matching algorithm,Super 4PCS)。首先对点云数据进行尺度不变特征提取,凸显点云的局部特征;然后把提取的特征点作为Super 4PCS算法的初始值,以便实现源点云与目标点云的初配准;最后在初配准的基础上利用最近点迭代(ICP)算法进行精确配准。通过斯坦福兔子点云及实测点云数据对比分析,表明该算法具有更好的配准性能。(本文来源于《遥感信息》期刊2019年05期）
赵夫群[7]（2019）在《基于灰度信息的图像配准方法研究》一文中研究指出在图像配准方法中,基于灰度信息的配准是非常经典的一种,该方法具有原理简单、直观性好、计算量小等优点。论文主要讨论叁种基本的基于灰度信息的图像配准方法,即线匹配法、比值匹配法和块匹配法。首先介绍叁种配准方法的基本原理和算法步骤,然后通过实验分析各种匹配方法的优缺点,并对其进行对比分析。实验结果表明,线匹配法原理简单,但是操作步骤复杂、实用性不强;比值匹配法能够克服光照对平移参数的影响,但是利用到的图像特征信息较少;而块匹配法能够实现图像在平移、旋转、缩放情况下的配准,配准精度最高,但是算法计算量较大、耗时较长。(本文来源于《计算机与数字工程》期刊2019年10期）
牛蕾[8]（2019）在《基于畸变程度分割的SAR实时图像精配准方法》一文中研究指出由于大气干扰、地形起伏、雷达平台不稳定等原因,无法避免合成孔径雷达(SAR)成像时图像的几何畸变,这种现象在无人机实时SAR图像上尤其显着.为解决SAR图像几何畸变的问题,提出一种基于图像分割的配准方法.该方法通过图像畸变程度对图像区域进行分类,针对不同的畸变区域计算各自的映射关系,最后利用图像拼接重构完成整幅图像的配准.实验结果表明,与基于变化域配准方法、基于灰度相关性配准方法、基于特征点方法相比,本文配准方法的稳定性和配准精度更高.(本文来源于《空军预警学院学报》期刊2019年05期）
常超伟,王世锋,李丽君,黄义杰,宋航[9]（2019）在《一种基于最优在线无偏估计的空间配准方法》一文中研究指出提出了一种最优在线无偏估计(BLUE)方法,能够对时变系统误差进行实时在线估计,但是该方法是基于二维公共直角坐标系内平移变换的,不能直接在实际工程中应用。针对上述问题,提出了基于ECEF坐标转换的BLUE方法,解决了多传感器多目标背景下的绝对空间配准问题;同时将改进后的BLUE方法应用到相对空间配准问题中,结果验证了该方法的正确性和有效性。(本文来源于《火力与指挥控制》期刊2019年10期）
储小玉[10]（2019）在《基于自适应颜色和几何混合特征的点云配准方法》一文中研究指出针对叁维点云配准问题,文章提出了一种基于颜色和几何特征直方图自适应的混合特征配准方法。首先,通过颜色直方图对源点云模型的颜色信息进行统计,在一定颜色容差内筛选出两片点云共有颜色的数据,构建候选点集;然后将颜色特征直方图的"色"和几何特征直方图的"形"有机结合,设定两种特征自适应比例进行加权组合进行特征点提取,有效提高了点云配准的速度和精确性。实验结果表明,基于自适应颜色和几何混合特征提取特征点进行配准的方法与基于颜色和几何特征的6DICP方法相比,该种方法缩短了配准时间,配准效果稳定。实验验证了选取的基于自适应混合特征权重为最优取值。(本文来源于《铜陵学院学报》期刊2019年05期）
配准方法论文开题报告
（1）论文研究背景及目的
此处内容要求：
首先简单简介论文所研究问题的基本概念和背景，再而简单明了地指出论文所要研究解决的具体问题，并提出你的论文准备的观点或解决方法。
写法范例：
目的为了提高彩色物体配准的精度,针对3维点云颜色信息易受光照条件影响的问题,提出一种基于光照补偿的RGB-D(RGB Depth)点云配准方法。方法引入同态滤波算法,并将模型对象的3维点云转化成线性点序列,从而对颜色信息进行光照补偿,以提高颜色信息的一致性;获取模型的颜色和几何特征并加权组合成混合特征,以此定义源点云的特征点,并运用K近邻算法搜索其对应点;用奇异值分解(SVD)得到配准的刚性变换矩阵。结果进行传统的迭代最近点法(ICP)算法、深度信息与色调相结合的算法以及本文算法在不同的光照强度组合的模型配准对比实验,结果显示,在网面凹凸均匀的大卫模型上,配准时间及特征点匹配平均误差方面均约减少到对比方法的1/2;在网面光滑的barrel模型和网面凹凸不一致的阿基米德模型上,特征点匹配平均误差约分别减少到对比方法的1/6和1/8。此外,与Super 4-Points Congruent Set(Super 4PCS)、彩色点云配准算法在不同组合光照强度下进行对比实验,针对4种不同的网面结构模型,本文算法的SIFT特征点距离平均误差全距约减少到对比方法的1/5。结论利用同态滤波算法抑制光照影响,提高了颜色信息的一致性,在一定效果上消除了光照强度不均匀对3维点云配准精度的干扰。
（2）本文研究方法
调查法：该方法是有目的、有系统的搜集有关研究对象的具体信息。
观察法：用自己的感官和辅助工具直接观察研究对象从而得到有关信息。
实验法：通过主支变革、控制研究对象来发现与确认事物间的因果关系。
文献研究法：通过调查文献来获得资料，从而全面的、正确的了解掌握研究方法。
实证研究法：依据现有的科学理论和实践的需要提出设计。
定性分析法：对研究对象进行“质”的方面的研究，这个方法需要计算的数据较少。
定量分析法：通过具体的数字，使人们对研究对象的认识进一步精确化。
跨学科研究法：运用多学科的理论、方法和成果从整体上对某一课题进行研究。
功能分析法：这是社会科学用来分析社会现象的一种方法，从某一功能出发研究多个方面的影响。
模拟法：通过创设一个与原型相似的模型来间接研究原型某种特性的一种形容方法。
配准方法论文参考文献
[1].沈仑,寿鹏里.基于互信息的多模态医学图像配准方法研究[J].科学技术创新.2019
[2].苏本跃,储小玉,盛敏.同态滤波下RGB-D点云配准方法[J].中国图象图形学报.2019
[3].舒适,房建成,张伟,刘刚,钱勇.基于MSCMG的复合补偿控制提高图像配准方法[J].系统工程与电子技术.2019
[4].王大为,贾芳云.基于图像配准的嵌入式仪表读数自动校准方法[J].自动化与仪器仪表.2019
[5].赵明富,黄铮,宋涛,曹利波,黄俊木.融合采样一致性和迭代最近点算法的点云配准方法[J].激光杂志.2019
[6].鲁铁定,袁志聪,郑坤.结合尺度不变特征的Super4PCS点云配准方法[J].遥感信息.2019
[7].赵夫群.基于灰度信息的图像配准方法研究[J].计算机与数字工程.2019
[8].牛蕾.基于畸变程度分割的SAR实时图像精配准方法[J].空军预警学院学报.2019
[9].常超伟,王世锋,李丽君,黄义杰,宋航.一种基于最优在线无偏估计的空间配准方法[J].火力与指挥控制.2019
[10].储小玉.基于自适应颜色和几何混合特征的点云配准方法[J].铜陵学院学报.2019
论文知识图
