基于投影变换与SIFT结合的摆扫图像拼接技术

针对航空序列摆扫图像中心倾斜投影视角变化大的问题,提出一种基于中心投影变换与SIFT相结合的图像拼接方法。该方法首先根据摆扫机构提供的参数,结合中心投影构像方程计算出图像的投影变换矩阵,用于对序列摆扫图像进行校正;运用SIFT算法提取图像重叠区域的特征点,并采用欧氏距离进行特征点匹配;然后利用RANSAC算法剔除错误匹配点,并计算出变换矩阵对图像进行配准;最后采用渐入渐出的图像融合方法得到无缝拼接的图像。通过与传统图像拼接方法进行对比,实验证明文中提出的方法较大地提高了配准的精度以及拼接效果。     

全息中基于多算法融合的相位拼接方法研究

为了解决数字全息中子孔径相位拼接的效率和精度问题,提出了数字全息中基于多算法融合优化的相位拼接方法来实现相位的双方向拼接。首先,在相位拼接中选用相位相关法确定重叠区域,以限定特征点检测和提取范围,从而提升特征点检测的速率和有效特征点检测的占比;然后,对重叠区域进行Harris角点检测和角点匹配,并根据角点匹配点对来缩小块匹配算法的搜索范围;最后,采用全匹配搜索算法对最佳角点匹配点对进行精确匹配,并通过加权融合实现三维形貌的再现相位拼接。实验结果表明,本文算法能够在保证较高的拼接精度的情况下,极大地提高相位拼接的效率。     

全景图像自动拼接算法的优化设计

提出了一种结合空域和频域进行全景图像序列自动拼接融合的优化算法。首先利用改进的相位相关法对全景序列图像进行自动排序并确定重叠区域,根据重叠区域像素均值进行图像整体亮度差异自动调整以降低角点的误匹配率;然后使用改进的Harris 算子在空间域提取图像角点（无需人工设定阈值）,通过双向最大互相关系数匹配获得初始特征点对,并用RANSAC 算法实现精确匹配;最后采用非线性平滑算法对图像重叠区域进行融合处理。实验结果表明,该优化算法排序过程简单有效,特征点提取匹配过程的成功率和效率都较现有算法有很大提高,拼接的图像清晰度高,具有较高的稳健性和拼接精度。     

数字全息中基于优化Harris角点的相位拼接算法

针对数字全息技术中测量面积受限的问题,提出基于优化Harris角点算法的拼接算法实现相位的双方向拼接。在获取数字全息图像时,保证相邻区域具有部分重叠,再对获得的物体的各子孔径相位图像进行拼接;用Harris角点算法检测角点密集区域为匹配模板,可高效且精准地确定重叠区域,结合高斯尺度空间和金字塔匹配思想对算法进行优化,通过加权融合实现三维形貌的再现相位拼接。以玻璃样板为实验对象,完成了物体再现相位的双方向拼接。实验结果表明:该拼接方法能够有效扩大数字全息测量物体的测量面积,并保证了较高的拼接准确度。     

多片遥感图像的快速无缝拼接方法

针对多片遥感图像拼接过程的计算量大、结果易存在拼接缝等问题,提出了一种多片遥感图像的快速无缝拼接方法.首先,根据多片CCD器件的搭接结构确定初步重叠区域;然后,为了减少计算量,对初步重叠区域进行一维金字塔分解,利用互相关匹配方法完成多片图像的拼接,得到精确重叠区域;最后,利用区间插值映射方法对重叠区域进行直方图匹配,建...     

三维特征点距离特征集合求交匹配算法

对于使用锥束CT分区成像的物体,要得到其完整的三维图像,需要对各分区重建图像进行三维拼接。作为基于特征的三维拼接算法中重要的步骤之一,特征点匹配是要对图像重叠区域中检测到的特征点建立对应关系。针对目前三维SIFT特征匹配算法对于相似特征误匹配率较高的问题,提出基于三维特征点空间关系的三维特征点匹配算法:距离特征集合求交法。该算法使用求取简便的特征点三维距离特征作为特征描述符,避免了扩大特征信息统计范围时巨大的计算消耗问题,然后在匹配过程中设计了距离特征集合求交的相似性度量方法,解决了以往基于空间关系方法中特征矢量各项元素不对应的问题。实验证明:该算法在图像存在大量相似特征的前提下,能够有效提高三维特征点匹配的匹配正确率。     

一种基于自适应关键帧的视频序列拼接方法

由于视频帧数量较大,视频序列拼接时容易造成拼接误差大、耗时较多,为有效解决此问题,提出一种基于自适应关键帧的视频序列拼接方法。将固定间隔采样帧作为关键帧并对其进行特征点提取,利用特征点匹配结合RANSAC鲁棒估计算法得到关键帧间单映矩阵,依此计算关键帧间重叠区域,按照重叠区域比例结合折半排序方法重新定位关键帧,将此关键帧作为基准帧,重复帧采样、重叠区域确定、定位后续所需关键帧过程,直至关键帧提取完毕,最后,利用级联单映矩阵和加权融合实现视频序列无缝拼接。实验验证了该方法的有效性。     

机器视觉在激光图像拼接中的应用

为高效、有效拼接低分辨率激光图像,提出基于机器视觉技术的低分辨率激光图像拼接方法。先采用机器视觉技术获取低分辨率激光图像特征亚像素,根据特征亚像素对低分辨率激光图像进行分割,判断低分辨率激光图像中前景特征位置;通过基于区域分块与SIFT特征的低分辨率激光图像拼接算法,根据归一化互相关系数分割需拼接图像间的相似范围,使用SIFT算法在重叠范围中搜索用来匹配的特征点并实现快速精确配准,实现低分辨率激光图像间无缝拼接。研究结果显示：所提方法拼接后,图像不存在明显的接缝;拼接过程中图像特征匹配速度极快,特征匹配耗时低于400 ms;特征匹配正确率高99%;拼接结果与实际图像间均方根误差较小,可在短时间内有效拼接低分辨率激光图像。     

基于SIFT特征的鱼眼图像拼接算法

鱼眼图像在全景图拼接中优势明显，然而，由于鱼眼图像存在严重的透视畸变缺陷，往往导致拼接图像效果不理想，甚至导致拼接失败，针对该问题，提出基于 SIFT特征的鱼眼图像拼接算法，该算法先对鱼眼图像进行校正，采用SIFT特征算子对校正后的鱼眼图像进行特征提取和匹配，再利用RANSAC鲁棒算法对变换参数进行估计，最后使用加权平均法对图像进行拼接融合? 通过对不同场景下、不同重叠区域图像的全景图像拼接实验验证，与现有的拼接方法相比较，同等拼接质量下该算法得到的全景图像能够有效减少计算量、减少拼接次数，证明了该算法的适用性和有效性。     

基于改进ASIFT的可见光图像拼接研究

为了解决目前基于特征点的图像拼接算法在图像重叠度较低情况下,图像拼接效果差以及无法满足实时图像拼接的问题,提出了一种基于改进仿射—尺度不变特征转换(Affine Scale Invariant Feature Transform,ASIFT)的快速图像拼接算法,在特征点匹配过程中引入主分量分析(Principal Component Analysis,PCA)法进行处理,提出了一种PCAASIFT描述符对特征点重新进行描述。实验结果表明,与基于SIFT和SURF的拼接算法相比,该算法实现了高精度拼接,并且比传统ASIFT拼接算法提高了拼接的速度。     

基于分块SURF特征提取的图像目标跟踪算法

由于基于特征的目标跟踪需要对前后两帧图像中的目标进行特征匹配,而传统的基于SURF(speeded up robust features)特征的匹配算法存在匹配时间较长,无法满足目标跟踪条件下实时性要求的情况。本文针对此缺点对SURF特征提取提出了具体的分块并行的解决方案,其中包括自适应地设置分块重叠区域,去除冗余特征点和距离门限法去除离散点的处理;同时通过模板的实时更新以及自适应的抗遮挡处理,保证了短时抗遮挡性能。并通过实验,将传统的基于SURF特征的跟踪算法与本文算法在相同条件下进行跟踪误差和运行时间对比;实验表明针对视频中的待跟踪目标,本文算法较基于传统SURF的图像跟踪算法在降低跟踪运行时间的同时保证了跟踪准确度。并通过遮挡实验,说明抗遮挡处理在本文算法中的实用性和必要性。     

基于稀疏特征匹配和形变传播的无缝图像拼接

该文给出了一种基于稀疏特征匹配和形变传播的无缝图像拼接方法。首先,在配准图像的重叠区域中寻找一条结构误差最小的最佳接缝,从一边的图像中选取目标区域;接着,沿着接缝在两边的图像区域中检测出显著的结构特征,并进行特征匹配,获得目标区域中接缝上的匹配特征点及与之关联的边缘特征点的结构形变矢量;然后,通过求解泊松方程,将这些稀疏的形变矢量稳定和平滑地传播到目标区域内部,得到目标区域中各点的形变矢量;最后,由形变矢量通过内插获得目标区域的梯度场,并由梯度场重构出最终结果。该方法执行方便快速,不需要复杂的特征检测,能够统一地纠正图像拼接中较大的结构错位和颜色过渡不自然,在全局上消除结构接缝和颜色接缝。与其它方法比较,该方法获得较明显的改进。     

L—M算法在变换矩阵计算中的应用

基于特征的图像拼接是最受关注的一类拼接方法,它分为特征提取、特征匹配、变换矩阵的计算和图像融合4步。如何利用获得的多对特征点来计算较高精度的变换矩阵是图像拼接中的重要问题。介绍L-M(Levenberg-Mar-quardt,利弗博格-马夸特)算法,并将L-M算法运用于获得较高精度的变换矩阵的计算中。另外,对于应用该算法的过程中出现的矩阵元素过大而无法求逆的问题,也给出了解决的办法。实验结果证明,该方法实用可行,能有效提高拼接质量。     

一种用于图像拼接的改进ORB算法

针对Oriented FAST and Rotated BRIEF(ORB)算法缺少尺度不变特性,误匹配率高,易造成图像拼接质量差等问题,本文提出一种用于图像拼接的改进ORB算法。首先使用一种基于尺度不变的特征检测算法对图像进行特征点检测,然后用ORB描述算法对特征点进行特征描述,用ORB匹配算法进行粗匹配,再用双向匹配和Random Sampling Coherence(RANSAC)算法对匹配点进行精匹配和提纯,进一步提高其正确率,最后使用渐入渐出加权融合完成图像拼接。实验结果表明,本文方法在图像的缩放和旋转、模糊、光照强度、拍摄视角等情况下都具有优秀的鲁棒性和稳定性,是一种实时性强、准确度高、拼接质量优秀的图像拼接方法。     

一种基于兴趣点特征匹配的图像镶嵌技术

提出一种基于兴趣点特征匹配（IPFM）的图像自动镶嵌技术。首先利用混合的角和边检测器获取待镶嵌图像中的兴趣点，通过采用一种双向最大相关系数匹配的方法提取出初始特征点对，然后用空间坐标距判别准则剔除伪特征对，最后利用正确匹配特征点对实现图像的镶嵌。此外，在图像融合技术中引入了域值的概念，从而解决了重叠区域图像平滑过渡问题。实验表明：该方法能够快速准确地提取出两幅图像间的对应特征点，大大降低了误匹配的概率；在图像间存在小的旋转量情形下，仍能有效地实现图像的平滑镶嵌。     

基于离线标定的全景视频快速拼接算法设计

针对实际条码识别系统中全场景监控和传统图像拼接算法速度慢的问题,提出了一种基于离线标定的快速全景视频拼接算法.在实际应用中多台相机位置固定,采用离线标定计算出图像拼接的单应性矩阵,在实时拼接中直接加载该矩阵进行计算,从而省去了大量的特征提取和配准时间.为了提高图像特征的配准精度,设计了一种改进的SIFT(Scale-I...     

一种有效的全景图拼合预处理算法

全景图拼合的预处理主要包括对样本图像的特征提取以及相邻图像的特征匹配.本文首先改进Harris角点检测算子,以便准确提取样本图像的特征点并赋予特征描述符;提出一种基于小波系数的特征索引算法,实现了图像特征点对的快速搜索和两幅图像之间的匹配.实验结果表明,该算法得到的匹配点精确,搜索效率高,能够实现全景图的无缝拼接.     

一种改进的宽基线图像SURF算法

通过对SURF特征点匹配过程的研究,提出一种改进的宽基线图像SURF算法。提取SURF特征点,在特征点匹配过程中采用改进方法计算图像间的尺寸、旋转和平移参数,减少匹配点搜索范围,运用RANSAC算法剔除误匹配点对。实验表明本算法在图像间有较大差别时降低了误匹配率,具有良好的实时性,达到了较好的应用效果。