一种基于BRISK改进的SURF红外图像拼接方法

在红外图像拼接技术的实际应用中,除了追求较高的拼接精度外,还应尽可能地提高拼接速度以满足实时性的要求。本文结合红外图像拼接技术的实际应用需求,将BRISK二值描述子和Canny边缘检测应用于SURF红外图像拼接,提出一种改进的SURF红外图像拼接方法。改进的红外图像拼接方法在特征点提取阶段将SURF特征点检测、Canny边缘检测和BRISK二值描述子有效结合,生成边缘SURF-BRISK特征点;在特征点匹配阶段采用自适应阈值的层次聚类方法作为搜索策略,并采用RANSAC算法剔除误匹配的特征点;在图像融合阶段采用渐入渐出的融合方法消除图像拼接缝隙。实验证明,本文所用红外图像拼接方法在对复杂场景下的红外图像进行拼接时,有效地提高了配准精度和拼接速度。     

基于ROI的高精度红外全景拼接算法研究

针对红外图像空间分辨率低、视场窄,导致图像配准率低、实时性差的问题,提出一种基于感兴趣区域(ROI)的高精度红外全景拼接算法。该算法首先根据两张相邻图像的近似位置关系,求取图像间的ROI;接着,在ROI窗口中提取尺度不变特征变换(SIFT)特征点并将其作为运动目标,结合KLT(Kanade-Lucas-Tomasi)实时跟踪算法确定待配准图像中特征点的位置信息并进行匹配;然后采用随机采样一致性(RANSAC)算法剔除误匹配点对;最后利用像素级融合法消除拼接痕迹,合成一幅分辨率稳定、视场宽的红外全景图像。经实验验证,该算法与传统SIFT算法相比,配准率提高了3.491%,运行时间约提高了50%,能够准确、有效地实现多帧红外图像的无缝拼接。     

压缩传感条件下红外和可见光图像融合技术的研究

为了提高夜间对目标的识别能力,红外和可见光图像融合技术被广泛应用到夜视系统中。使用压缩传感技术可以通过获取信号的少量线性投影来保留信号的完整信息,解决红外成像中红外探测器件与图像分辨率之间的矛盾。以压缩传感测量值作为图像内容特征,直接进行图像融合,可以减少重构误差和计算量。因此本文提出一种压缩传感条件下的红外和可见光图像融合算法。首先,本文算法同时考虑融合图像和原始图像的相似度和对原始图像特征的保留程度,提出一个新颖的代价函数。然后,采用L₁范数优化求解该代价函数,得到融合图像对应的稀疏系数。最后,利用字典和该稀疏系数重构为融合图像。通过和几种压缩传感条件下的融合算法比较,可以看出本文算法在主观视觉效果和客观评价方面均具有显著优势。该算法为压缩传感条件下的图像融合提供一种新的有效手段。      

一种基于改进RANSAC的红外图像拼接方法

在一般的红外图像拼接过程中,采用传统随机抽样一致(RANSAC)方法,耗时往往会稍长。为了缩短图像拼接所耗费的时间,提出了基于尺度不变特征转换(SIFT)和改进RANSAC的图像拼接方法。先通过SIFT得到特征点和特征描述,然后用改进的RANSAC对不匹配的特征点进行剔除,通过得到的变换矩阵完成图像的融合。在改进RANSAC中,设置0.95和0.85两个阈值,少量迭代后,选择跳出循环、重新选择或者计算出新的迭代次数,新的迭代次数必定比传统迭代次数小,因而达到减少时间的效果。红外图像拼接后,把实验结果与采用传统RANSAC算法的结果进行多方位比较,可以发现本文方法能够达到减少时间的目的。     

基于特征点和泊松融合的红外序列图像拼接

提出了一种基于特征点和重叠过渡泊松融合的红外序列图像无缝拼接方法。该方法首先采用简化的SIFT特征提取方法获得图像特征点,然后利用双向互匹配的方法提高特征点的匹配精确度,再通过引入随机抽样一致性（RANSAC）算法剔除误匹配点对并求出图像间的变换矩阵,最后将改进的重叠过渡的泊松融合完成图像间的无缝拼接。该算法具有很好的鲁棒性,允许图像有旋转变换和缩放变换,且不受图像噪声影响。实验结果表明:该方法简单有效,可以在保持图像清晰度的前提下,明显消除拼接缝隙,提高拼接图像的质量。     

改进图像配准算法在无人机遥感图像拼接中的应用

针对传统图像拼接方法的不足, 提出一种基于改进SIFT算法的图像拼接方法, 并将其应用于无人机遥感图像拼接算法中。首先, 采用Harris算子角点检测遥感图像的特征点, 然后用改进的SIFT算法进行特征点的描述, 通过对高维数据进行降维处理, 减小运算量; 匹配完成后, 采用随机抽样一致性(RANSAC)算法消除误匹配; 最后采用渐入渐出加权平均融合法进行图像融合。实验结果表明: 采用所提出算法能有效剔除遥感图像之间的误匹配, 减小时间复杂度, 更好地消除拼接缝隙。     

改进图像配准算法在无人机遥感图像拼接中的应用

针对传统图像拼接方法的不足,提出一种基于改进SIFT算法的图像拼接方法,并将其应用于无人机遥感图像拼接算法中。首先,采用Harris算子角点检测遥感图像的特征点,然后用改进的SIFT算法进行特征点的描述,通过对高维数据进行降维处理,减小运算量;匹配完成后,采用随机抽样一致性(RANSAC)算法消除误匹配;最后采用渐入渐出加权平均融合法进行图像融合。实验结果表明:采用所提出算法能有效剔除遥感图像之间的误匹配,减小时间复杂度,更好地消除拼接缝隙。     

基于Sobel算子和改进SURF算法的图像拼接方法

针对基于SIFT算法的图像拼接算法计算量大、算法复杂、匹配效率低的问题,提出一种基于Sobel算子和改进SURF算法的图像拼接方法。首先采用Sobel算子快速检测图像兴趣点,然后利用改进的SURF算法进行图像匹配,采用随机抽样一致性算法消除错误匹配点。最后对图像通过加权平均法进行图像融合,消除拼接缝隙。实验结果表明,与基于SIFT算法的拼接方法相比,该方法具有较好的匹配精度,方法容易实现,且在匹配阶段具有更好的匹配效率,同时能够更好地处理拼接缝隙。     

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。     

图像融合与拼接算法在无人机电力巡检系统中的应用

图像融合与拼接技术是数据综合处理过程中的新兴技术,该技术在军事领域和民用领域都有广阔的发展应用前景。无人机电力巡检系统中的图像处理算法包括图像预处理、图像配准、图像拼接和拼接缝消除算法。首先运用改进后的图像预处理算法对获取的图像进行优化,其次应用图像融合与拼接算法对多角度图像进行拼接,最后利用新型拼接缝消除算法消除拼接缝。实验结果表明,将整套算法应用于无人机巡检系统中,可对存在一定重叠和旋转的多幅图像进行自动拼接,获得无缝、清晰的大视场图像。     

基于多分辨率图像融合算法的岩心图像拼接

针对岩心图像由于光照不均,及其自身因素导致的拼接图像出现明显拼接缝的问题,对比分析了多种图像融合算法,并将多分辨率图像融合算法引入到岩心图像拼接中,该算法利用拉普拉斯金字塔结构将图像按频率进行分解,对各个频率上的带通图像分别进行融合,再利用金字塔反变换还原出融合结果图,最终实现了岩心图像无缝拼接。     

双分布孔径红外系统的协同定位与精度分析

针对城市防空背景下利用两个分布孔径红外系统(DAIRS)对目标进行测距的问题,从目标成像的角度,构建了双DAIRS协同定位模型,推导了定位误差公式。误差分析除了考虑目标投影点的测量误差外,还增加了红外告警单元标定不准确等原因造成的系统误差。当目标在不同传感器上依次成像时,通过对定位误差延续性的分析表明在忽略视场限制的情况下,可以用其中的一个配对组来对处于不同视场交叠区的目标进行误差分析。最后,仿真分析了影响目标定位的主要因素,结果表明:减少组成DAIRS传感器数目对定位精度影响较少,该方面可以在一定程度上降低系统的高成本,另外当两个DAIRS之间的距离增加1/3时,定位误差可以降低一半。     

Video image mosaic implement based on planar-mirror-based catadioptric system

Planar-mirror-based catadioptric method is one of the most hot topics in recent years. To overcome the disadvantages of the planar-mirror-based catadioptric panoramic camera, described by Nalwa (1996, 2001, 2000), such as the requirement for high-precision optical device designing and the stitching lines in the resulting images, we proposed a planar-mirror-based video image mosaic system with high precision for designing. Firstly, we designed a screw nut on our system, which can be adjusted to locate the viewpoints of the cameras’ mirror images at a single point approximately. It provides a method for those who have difficulties in their designing and manufacturing for high precision. Then, after the image distortion correction and cylinder projection transforms, we can stitch the images to get a wide field of view image by template matching algorithm. Finally, nonlinear weighting fusion is adopted to eliminate the stitching line effectively. The experimental results show that our system has good characteristics such as video rate capture, high resolution, no stitching line and without affection by the depth of field of view.     

改进最佳缝合线的红外图像拼接方法

变电站场景的红外图像受噪声干扰大、纹理信息不明显,拼接过程中易出现拼接痕迹或重影现象。针对上述问题,本文提出一种改进最佳缝合线的红外图像拼接方法。该方法首先采用SIFT算法提取图像区域特征,实现图像配准;然后在两幅图像的重合区域上引入局部权重系数,并对图像颜色差异强度进行形态学操作,减少红外图像的噪声干扰,以此改善能量函数图的纹理信息。最后,利用动态规划改进缝合线搜索准则,在图像重叠区域搜索出最佳缝合线。实验结果表明,与渐入渐出法和最佳缝合线法比较,本文方法在拼接后图像的平均梯度、图像清晰度和图像边缘强度均有所提高,融合区域过渡更平滑自然,拼接痕迹明显减少。     

基于à Trous-contourlet变换的红外与可见光图像融合算法

提出了一种基于à trous-contourlet变换的图像融合新算法。首先利用à trouscontourlet变换对图像进行多分辨率分解,然后针对变换域中各带通方向高频子带系数的选择,提出了一种应用区域能量进行图像匹配度计算的融合规则,并将其应用于红外图像与可见光图像的融合。实验结果表明,该算法能够有效融合红外与可见光图像,与其他方法相比较,取得了更好的融合效果。     

基于改进RANSAC算法的全景图像拼接技术

现实场景中相机获取的图像视角范围往往是有限的,而实际需求又要求得到场景的全 景图,针对日常生活和工业生产中对全景图像的需求以及传统的RANSAC(random sample consensus)算法在图像配准环节因为迭代次数没有上限导致出现误匹配点对且配准 速度不高的缺陷,提出了一种改进RANSAC算法来提高全景图像拼接的效率。改进RANSAC 算法通过检测圆内的点来寻找一个最优数据检测模型,并通过粒子群算法不断更新迭代圆心 的坐标,最终得到一个最佳的匹配模型,消除特征点匹配环节出现的异常值,在提高特征 点配准的准确率的同时降低算法复杂度。在对多组图像进行拼接的实验表明,本文提出的改 进RANSAC算法相较于其他几种算法平均正确匹配率提高了9.057%, 同时算法的平均配准速率提高了5.173 s,实 现了较鲁棒的全景图像拼接效果。     

地基分布孔径红外系统的作用距离模型

分布孔径红外系统（DAIRS）是目前军事强国在红外搜索跟踪系统领域的重点发展方向。作用距离是DAIRS最重要的参数指标之一,其大小由系统参数、目标和背景特性等决定。针对DAIRS的成像与信息处理特点,对系统的作用距离进行了研究,建立了DAIRS作用距离模型,分析了目标方位、探测器积分时间和瞬时视场等因素对DAIRS与传统扫描型系统作用距离的影响。该模型对DAIRS的设计具有一定的参考意义。     

一种改进的可见光与红外图像融合算法

针对红外和可见光图像的特点,提出一种基于加权对比度和局部熵相结合的多分辨图像融合算法.利用小波变换得到待融合图像的多分辨结构,在图像多分辨结构相应各级上采取不同的融合规则,得到融合图像的多分辨结构,利用小波逆变换重构融合图像.实验结果表明,该方法在保留可见光图像高的空间分辨率和丰富的纹理细节信息的同时,融合了红外图像对热目标比较敏感的特点,提高了图像的可判读性.     

面向机载分布式光电的图像拼接算法

随着航空无人系统技术的迅猛发展,分布式机载图像拼接技术已成为备受瞩目的研究领域。本文针对分布式机载图像拼接中存在的视差大和空间几何变换关系复杂等问题,在APAP图像拼接算法基础上提出了一种改进算法。该算法采用变形处理、线性化单应平滑外推至全局性变换以及网格划分法等方法,有效消除了模糊重影、减少边缘处投影失真,提高算法运行效率。在多个场景下的实验中,该算法表现出更小的对齐误差和更高的图像质量指标,包括均方根误差、峰值信噪比、结构相似度和图像熵等。在进行大规模图像拼接时,该改进算法能够实现154张图像的大规模拼接,得到10 k×10 k的高分辨率全景图像,拼接耗时为138 s。因此,该改进算法具有重要的实际应用价值,可用于分布式机载图像拼接的实际应用中。