一种基于特征点匹配的图像拼接方法研究

针对图像间因具有旋转及光线强度差异等现象而导致的拼接效果不佳及拼接速度慢的问题,提出一种基于特征点的配准算法;在特征点提取阶段,尺度不变的特征变换方法 (SIFT)具有对图像尺度缩放、旋转、放射变换以及亮度变化保持不变的优点,文章采用了改进的SIFT特征点提取算法;在特征点匹配阶段,采用改进的RANSAC算法对特征点匹配对提纯;最后用加权平均法实现拼接图像的融合;实验证明,该算法有效提高了图像拼接的效率和准确性,拼接精度可以达到亚像素级。     

一种基于特征点的稳健无缝图像拼接算法

针对传统的基于区域图像拼接方法中,计算量大、鲁棒性差以及不能很好地解决拼接后的接缝等问题,提出了一种稳健的基于特征点的无缝图像拼接算法.在SIFt(scale invariant feature transform)提取图像特征点并匹配的基础上,通过优化的随机采样一致性(random sample consensus)算法过滤匹配点,去除误匹配点,并用过滤后的匹配点求解两对应图像间单应性矩阵初值;然后利用L-M算法优化单应性矩阵对图像序列进行拼接;最后通过改进线性加权函数法进行图像融合,很好地解决了接缝问题,实现了图像拼接处的平滑过渡.实验表明,该方法对存在旋转、尺度缩放、视角以及光照变化的图像都具有良好的拼接效果,拼接精度可以达到亚像素级.     

基于改进KAZE的无人机航拍图像拼接算法

为了更好地解决航拍图像易受光照、旋转变化、尺度变化等影响,KAZE算法实时性较差以及基于K近邻的特征匹配算法耗时较长等问题,该文提出了一种基于改进KAZE的无人机航拍图像拼接算法.该方法首先利用加速的KAZE算法提取图像的特征点,采用二进制特征描述子FREAK（Fast retina keypoint）进行特征点描述,然后使用Grid-KNN算法进行特征点粗匹配,利用随机一致性算法对匹配的特征点进一步提纯并计算几何变换模型,最后采用加权平均算法对图像进行融合.实验结果表明,该文所提算法使图像在光照变化、旋转变化及尺度变化下具有较好的性能,且处理速度较KAZE算法与K近邻特征匹配算法有较大提升,是一种稳定、精确度高、拼接效果良好的无人机航拍图像拼接方法.     

基于改进SIFT的图像拼接算法

针对基于SIFT算法的图像拼接中算法复杂度过大和特征点匹配不准的问题,提出了用CS-LBP算子结合SIFT特征点生成特征描述符以及特征双向匹配的图像拼接算法。首先提取SIFT关键点,对每个关键点生成81维的CS-LBP特征描述子,然后利用特征向量双向匹配策略寻找符合特征匹配关系的匹配点对完成粗匹配,最后再利用RANSAC算法计算待拼接图像之间的变换矩阵,从而实现图像的拼接。实验结果表明,该方法能够有效地减少运算量,加快运算速度,拼接效果也较为理想。     

含噪无人机图像拼接方法

为解决传统图像拼接方法对含噪无人机(UAV)图像的拼接存在严重图像畸变的问题,提出一种基于欧拉弹性模型与加速稳健特征(SURF)算法的含噪无人机图像拼接方法.将欧拉弹性能量模型应用在无人机图像拼接的去噪预处理环节,通过SURF算法进行特征点的提取、描述与匹配,通过随机抽样一致性(RANSAC)算法进一步去除错误的特征匹配点,运用加权平均融合算法实现对含噪无人机图像的无缝拼接.实验结果表明,相比传统拼接算法,该方法能有效实现对含噪无人机图像的拼接,消除拼接图像的畸变现象,显著改善拼接图像质量.     

基于结构信息的图像拼接算法

研究了纹理较多、噪声较大的两幅或多幅的图像拼接问题.两幅图像拼接时,提取图像特征点的好坏对图像拼接结果有很大影响.经典的SIFT算法是一种较好的局部特征点提取算法.而对于纹理较多,噪声较大的图像中,SIFT算法会提取数量较大的特征点,影响匹配的准确性和速度.本文提出基于结构信息的图像拼接算法（SKM,Structual Keypoint Matching）,利用RTV算法提取图像的信息结构,有效地去除图像中的纹理噪声.去噪后,利用SIFT算法提取特征点进行匹配,最后利用RANSAC算法对匹配点对进行筛选,提高准确度.通过由SKM算法得到的变换矩阵H作用于原始图像,完成图像的拼接.     

高斯二阶差分特征算子在图像拼接中的应用

为了将同一场景中具有重叠区域序列的图像快速准确合成一幅具有宽视角、高分辨率的图像,提出了基于高斯二阶差分(D2oG)特征检测算子的SIFT算法.采用高斯二阶差分(D2oG)金字塔的过零点检测提取图像尺度不变特征点,并选用RANSAC算法对特征点匹配对进行提纯,在此基础上计算不变换矩阵H,最后,用渐进渐出平滑算法完成图像的无缝拼接.实验中分别采用所提方法和SIFT算法对具有典型变换的4种图像进行拼接与测试,结果表明:所提方法提取的匹配点数、拼接所消耗时间明显低于采用SIFT算法,同时匹配效率也高于后者.此方法降低了运算复杂度的同时,图像拼接实时性也得到提高.     

基于特征点的图像拼接方法

提出了一种基于特征点匹配的全景图像拼接方法.该方法首先利用sift算法提取各图像中的特征点并利用Harris算法对图像特征点提取进行了优化,然后采用基于K-d树的BBF算法查找和确定初始匹配点对,完成特征点的粗匹配,再根据图像配准结果使用稳健的RANSAC算法对粗匹配的特征点进行筛选,计算出图像间变换矩阵H,最后采用渐入渐出的加权平均的融合算法对两幅图像进行无缝拼接,形成一幅完整的全景画面.实验结果验证了该方法的有效性,拼接效果较好.     

基于特征点的全自动无缝图像拼接方法

提出了一种基于特征点的全自动无缝图像拼接方法.该方法采用对于尺度具有鲁棒性的SIFT算法进行特征点的提取与匹配,并通过引导互匹配及投票过滤的方法提高特征点的匹配精确度,使用稳健的RANSAC算法求出图像间变换矩阵H的初值并使用LM非线性迭代算法精炼H,最终使用加权平滑算法完成了图像的无缝拼接.整个处理过程完全自动地实现了对一组图像的无缝拼接,克服了传统图像拼接方法在尺度和光照变化条件下的局限性.实验结果验证了方法的有效性.     

一种SAS图像拼接改进算法

SWF算子提取的特征点对图像尺度和旋转具有不变性,对环境变化、噪声以及仿射变换都具有很强的鲁棒性。本文在基于SIFT算子和RANSAC算法的图像拼接算法的基础上,根据SAS图像分辨率高、相邻帧图像重合度大且只存在平移和旋转变换的特点,对提取稳定特征点和计算拼接图像之间特征点匹配对的过程进行了改进。实际的SAS湖试图像拼接处理结果说明,改进算法提高了拼接算法的速度和图像之间的配准精度,增强了算法的鲁棒性。     

基于拉普拉斯金字塔融合的岩心图像拼接算法

针对岩心图像拼接效率低以及易出现鬼影现象的问题,提出了一种基于最佳缝合线的拉普拉斯金字塔融合的岩心图像拼接方法.首先将待拼接的两幅岩心图像进行灰度变换,根据ORB算法计算并描述特征点;其次使用改进的random sample consensus (RANSAC)算法对特征点进行提纯,完成特征点匹配;根据匹配的特征点计算图像间的配准关系,最后根据最佳缝合线实现岩心图像的拉普拉斯金字塔融合,完成拼接.实验结果表明,改进的RANSAC算法能在保证正确率的同时提升速度,而且本文提出的图像融合方法避免了鬼影的产生,在融合区域的PSNR、SSIM和DoEM客观评价指标上与另外两种图像融合算法相比都有所提升.     

一种基于兴趣点匹配的图像拼接方法

针对基于图像特征点的配准方法中对应特征对难以准确提取的问题,提出一种基于兴趣点匹配的图像自动拼接方法。该方法首先利用Harris角检测器提取两幅图像中的兴趣点,并在此基础上采用比较最大值法提取出对应兴趣点特征对,最后利用这些匹配特征对来实现图像的拼接。实验结果表明,这种方法能有效地去除伪匹配特征对的干扰,同时降低了误匹配的概率,对于全景图的拼接具有良好的效果。     

一种快速去除大尺寸工件鬼影图像的精密拼接算法

为了提高大尺寸工件测量的精度和效率,针对现有拼接方法复杂度高且不能很好处理图像鬼影的问题,提出了一种快速去除大尺寸工件鬼影图像的精密拼接算法。该算法先通过SURF算法检测出相邻图像对应特征点,然后结合最近邻匹配法匹配特征点,零均值归一化互相关算法（ZNCC）判断、检测出图像是否存在鬼影;若存在鬼影,则用小波变换融合算法去除鬼影,并求出相邻两幅图像之间的单应性矩阵H,最后实现大尺寸工件精密拼接。结果表明,该算法不仅能有效地去除大尺寸工件图像鬼影,同时提高图像拼接精度和效率。     

基于网格运动统计算法和最佳缝合线的密集重复结构图像快速拼接方法

针对常用的图像拼接算法对具有密集重复结构的图像会产生大量误匹配点从而出现明显鬼影且耗时较长的问题,将网格运动统计（GMS）算法与最佳缝合线算法相结合,提出了一种密集重复结构的图像快速拼接方法。首先,在图像的重叠区域提取大量粗匹配点;接着,采用GMS算法进行精匹配,然后在此基础上估计变换模型;最后,采用基于动态规划思想的最佳缝合线算法完成图像拼接。实验结果表明,将所提算法应用于两组具有密集重复结构的图像上,不仅可以有效消除鬼影,得到理想的拼接效果,而且显著减少了拼接时间;平均拼接速度分别是传统尺度不变特征变换（SIFT）和加速稳健特征（SURF）算法的7.4倍和3.2倍,分别是结合区域分块的SIFT算法和SURF算法的4.1倍和1.4倍。所提算法能够有效地消除密集重复结构拼接时的鬼影,同时缩短了拼接时间。     

基于Order-Aware网络内点筛选网络的电力巡线航拍图像拼接

电力巡线图像纹理复杂且具有视差变化,针对传统算法获取成对匹配点数量较少、配准精度较低,严重影响电力巡线无人机图像拼接效果等问题,提出了一种基于改进OANet的图像拼接算法。首先,借助加速“风”（AKAZE）算法对待拼接电力巡线图像进行粗匹配;其次,对OANet中Order-Aware模块添加挤压和激励网络（SENet）,从而增强网络对局部和全局上下文信息的抓取能力,得到更精确的成对匹配点;然后,通过MPA算法配准待拼接图像;最后,借助内容压缩感知算法计算重叠区域的最佳缝合线以完成图像拼接。改进OANet相较原OANet的正确匹配点数量增加了10%左右,耗时平均增加了10 ms;与APAP算法、AANAP算法、MPA算法等配准拼接算法相比,所提算法的拼接质量最好,其待拼接图像的重叠区域的均方根误差为0,非重叠区域未发生畸变。实验结果表明,所提算法可快速、稳定地拼接电力巡线航拍图像。     

结合变形函数和幂函数权重的图像拼接

针对图像拼接算法存在效率低下、特征点错误匹配、重影和拼接缝等问题，提出一种基于尺度不变特征变换、薄板样条函数和幂函数的图像拼接方法。该方法通过对输入图像进行采样匹配，计算输入图像间的点映射关系和重合区域，使用点映射关系对重合区域内的特征点进行定向配准，利用特征点集合计算出图像的局部扭曲模型，使用图像插值方法对图像进行变形映射；采用幂函数权重模型对变形图像中的像素进行平滑过渡，完成图像拼接。实验结果表明，在拼接相同图像的情况下，所提方法与传统的尺度不变特征变换算法相比，特征点配准效率提高了约59.78%，而且得到了更多的特征点对；与经典的图像拼接算法相比，该方法解决了图像的重影和拼接缝的问题，同时提高了图像的质量评估指标的得分。     

一类完备正交函数系下的轮廓曲线匹配算法

轮廓曲线包含了图像中大量的关键信息,主要用于探讨基于轮廓曲线的图像匹配问题.在假定图像间具有相似关系的前提下,借助于一种完备正交函数系V系统,提出一种新的曲线匹配算法.首先由V描述子评估曲线间的相似度,以此确定匹配曲线段,然后求得曲线间的变换参数,最后进行了图像拼接测试.该算法着眼于轮廓线的整体特征且不需要提取曲线的局部特征,避免了特征选取这一难点.大量的模拟及真实图像实验结果表明,从图像中提取的2条曲线间即使不严格满足相似变换关系,依然可取得比较满意的结果,从而验证了文中算法的可行性.     

基于改进SIFT算法的山谷地形影像匹配

针对山谷地形的低空影像中地貌单一且特征不易提取的问题,本文对SIFT算法改进,融合Harris特征提取算法优势,得到一种可用于山谷地形下低空无人机影像特征提取与匹配的算法。算法首先利用Harris算法和SIFT算法分别提取特征点,对两种算法提取的特征点进行合并,然后运用SIFT算法对合并后的特征点进行描述,再利用特征点特征向量的欧氏距离进行粗匹配,最后利用RANSAC算法进行精匹配来提高匹配精度。为了验证该算法的有效性,选用一组山地影像数据进行实验并与SIFT算法进行比较,结果表明:算法有效地提升了山谷地形影像上特征点匹配精度。     

基于SIFT的三视图像特征匹配算法

提出一种基于SIFT的三视图像特征匹配算法。采用SIFT算法对三视图像进行特征匹配,引入计算机视觉中的三线性关系和基于三焦张量的像素转移误差计算方法,对SIFT算法的匹配结果进行筛选,剔除匹配过程中产生的误配点。真实图像数据实验表明,该算法有效剔除了SIFT算法产生的97％以上的误配点,提高了三视图像匹配的准确度。     

基于红外热图像的分区域RANSAC匹配算法

RANSAC是一种鲁棒性估计算法,常用于可见光图像的匹配。文章将其用在红外图像的匹配过程中,并根据红外图像清晰度差,纹理信息少等特点,改进了该算法,提出了一种分区域的RANSAC算法。应用HARRIS算子提取特征点,在匹配过程中将人脸划分为不同区域,应用RANSAC算法进行匹配。实验仿真结果表明,此算法在红外热图像的匹配上,具有准确率高,计算量小的优点,有红外热图像的建模上有较高使用价值。