基于ORB与RANSAC融合改进的图像配准.docx

基于ORB与RANSAC融合改进的图像配准
基于ORB与RANSAC融合改进的图像配准
摘要：
图像配准是计算机视觉与图像处理领域中的一个关键任务，它在医学影像、遥感影像、工业视觉等诸多领域具有重要应用。本文提出了一种基于ORB与RANSAC融合改进的图像配准方法，通过利用ORB特征描述子来提取图像间的特征点，然后使用RANSAC算法进行特征匹配与模型估计，以实现准确且鲁棒的图像配准。实验结果表明，所提出的方法在多种场景下均能取得较好的配准效果。
1.引言
图像配准是指将多幅图像在几何和光度上进行对齐，使得它们能够直接进行比较或融合。在许多领域中，如医学影像、遥感影像和工业视觉等，图像配准都是一个关键的任务。然而，由于图像间存在不同的旋转、尺度和光度变化等因素，实现准确的图像配准仍然面临一些挑战。因此，本文提出了一种基于ORB与RANSAC融合改进的图像配准方法，以提高配准的准确性和鲁棒性。
2.相关工作
在图像配准领域，SIFT（尺度不变特征变换）和SURF（加速稳健特征）是两种经典的特征提取算法。然而，它们计算复杂度高，使得实时应用受限。为了克服这一问题，ORB（OrientedFASTandRotatedBRIEF）算法提出，它结合了FAST角点检测和BRIEF描述子，具有计算速度快和旋转不变性的优点。
在特征匹配方面，RANSAC（RANdomSAmpleConsensus）算法是一种经典的鲁棒估计方法，它能够排除局外点的干扰，并通过采样和迭代的方式估计模型参数。然而，在进行大规模特征匹配时，RANSAC算法的计算复杂度较高，导致其难以满足实时配准的要求。
3.方法
本文提出的基于ORB与RANSAC融合改进的图像配准方法主要包括三个步骤：特征点提取、特征匹配和模型估计。
首先，利用ORB算法提取图像间的特征点。ORB算法通过检测FAST角点，并为每个角点计算二进制描述子。相比于SIFT和SURF，ORB算法计算速度更快且具有旋转不变性。通过ORB特征提取，可以得到每个特征点的位置和描述子。
然后，使用特征匹配算法进行特征点匹配。在本文中，使用基于二进制描述子的汉明距离进行特征点匹配。为了排除错误匹配和局外点的影响，采用RANSAC算法进行特征匹配。RANSAC算法通过随机采样和模型估计的迭代过程，估计出最佳的模型参数，并筛选出正确的特征点匹配。
最后，根据模型参数对图像进行变换以实现配准。本文采用仿射变换模型，通过估计的模型参数计算出变换矩阵，然后将源图像进行仿射变换与目标图像进行对齐。为了达到更好的配准效果，可以根据需要选取更复杂的变换模型。
4.实验与结果
为了验证所提出的配准方法的性能，进行了一系列的实验。实验选取了包含不同旋转、尺度和光度变化的图像进行配准，并与传统的SIFT+RANSAC方法进行对比。
实验结果显示，所提出的基于ORB与RANSAC融合改进的图像配准方法在多种场景下均取得了较好的配准效果。与传统方法相比，所提出的方法在计算速度和配准精度上都有明显的优势。此外，通过调整模型估计迭代次数和匹配阈值等参数，可以进一步改善配准结果。
5.结论与展望
本文提出了一种基于ORB与RANSAC融合改进的图像配准方法，通过利用ORB特征描述子提取特征点，并使用RANSAC算法进行特征匹配与模型估计，以实现准确且鲁棒的图像配准。实验结果表明，所提出的方法在多种场景下具有较好的配准效果。然而，目前的方法仍存在一些局限性，如对图像变形较大的情况下效果较差。未来的研究可以进一步改进配准算法，提高其鲁棒性和适应性，以满足更广泛的应用需求。
参考文献：
[1]RubleeE,RabaudV,KonoligeK,etal.ORB:AnefficientalternativetoSIFTorSURF[C]//2011Internationalconferenceoncomputervision.IEEE,2011:2564-2571.
[2]FischlerMA,BollesRC.Randomsampleconsensus:aparadigmformodelfittingwithapplicationstoimageanalysisandautomatedcartography[J].CommunicationsoftheACM,1981,24(6):381-395.
[3]BrownM,LoweDG.Automaticpanoramicimagestitchingusinginvariantfeatures[J].Internationaljournalofcomputervision,2007,74(1):59-73.