铁路视频监控中基于多算法结合的图像拼接

针对铁路视频监控系统中单个监控摄像头视角范围有限的问题,提出一种用于扩大监控视角的图像拼接方法。首先提出一种简单的输入图像排序算法,对输入的两张具有部分重叠的图像进行自动排序,可以提高监控系统的可靠性和图像的配准精度;然后采用尺度与旋转不变的SURF算法提取特征点,并用改进的RANSAC算法剔除误匹配点,进一步保证了图像配准的精度,使正确匹配的特征点达到总数的80%以上;最后以渐入渐出法进行图像平滑过渡融合,消除了由于光照引起的图像拼接缝隙。实验表明,本方法在图像拼接的速度和精度上取得了较好的效果,适用性较强。     

基于尺度限制SURF的图像配准

图像配准是数字图像处理中一个重要研究领域,是图像拼接、图像超分辨率重建的基础,基于尺度不变特征的图像配准已成为最近几年的热门研究领域,SURF算法是其中之一.对于具有尺度差异（SD）同时满足仿射变换的图像,传统SURF算法存在较大误匹配,从而影响最后的配准精度.针对误匹配问题,采用基于尺度限制（SR）的SURF算法并利用样本统计的方法来剔除误匹配,实验结果表明基于尺度限制的SURF算法能够有效的剔除误匹配,从而提高图像配准的精度.     

基于降采样和改进Shi-Tomasi角点检测算法的PCB图像拼接

针对大型多重复单元PCB图像拼接耗时长、拼接错误率高等问题,提出了一种快速鲁棒的图像拼接方法.对采集到的高分辨率PCB图像进行降采样,基于人工选点精准获取含重叠区域的图像单元作为配准区域;引入抑制半径的方法对Shi-Tomasi角点检测算法进行改进,使提取出的区域特征点分布更加均匀;使用暴力匹配方式分别对区域特征点进行粗匹配并通过RANSAC算法剔除误匹配点对后获得配准系数矩阵;结合仿射变换公式推导计算出原图像的配准系数矩阵,根据配准系数矩阵对待拼接的图像进行融合,得到完整的PCB拼接图像.实验结果表明,所提出的PCB图像拼接方法,加快了PCB图像拼接的速度同时也提高了特征点匹配精度,在对图像降采样8倍下,改进的Shi-Tomasi算法较传统的Shi-Tomsi算法和Harris算法在匹配正确率上分别提高了7.8％和4.0％,验证了该方法的可行性.     

基于SURF算法的HIFU治疗前后超声图像配准研究

高强度聚焦超声(HIFU)治疗过程中,医生通常将治疗前后的超声监控图像直接相减,得到治疗区域的图像来判断治疗效果。由于治疗后病人的体位可能会变化,导致治疗前后采集的图像发生偏移,通常需要先将HIFU治疗前后的超声监控图像进行配准。提出了一种基于加速鲁棒性算法(SURF)和超声监控图像散斑特征的快速图像配准方法。首先利用经典的SURF特征检测器分别提取治疗前和治疗后超声图像中的特征点,采用欧式距离匹配提取的特征向量,通过超声图像的固有属性散斑特征的分布规律优化配准参数并用RANSAC算法去除错误匹配点对,最后利用最小二乘法求出图像之间的映射关系完成配准。实验结果表明,该算法能自动搜索治疗前后超声监控图像中的对应特征点,比传统的人工筛选特征点效率更高,且利用散斑特征的分布规律优化后的SURF算法相比标准的SURF算法配准精度更高。     

地球同步气象卫星图像三维球面拼接

传统图像拼接的目标是实现图像间无明显接缝的效果.而地球同步气象卫星遥感图像三维拼接的目标则是获得像素与经纬度的对应关系.提出了一种地球同步气象卫星图像三维球面拼接的方法:首先基于拓扑位置关系的轮廓配准方法,以GSHHG数据库为载体,得到初始的配准结果.然后利用基于几何拓扑一致性的特征提纯来去除误匹配.接着通过匹配点集来拟合多项式映射模型得到图像间的映射关系.在建立最佳缝合线搜索准则之后使用动态规划算法来搜索最佳缝合线,最后加权融合完成三维球面拼接.     

基于小波变换的新型SURF图像拼接方法

针对传统图像拼接算法特征点计算量大、耗时较长等问题,提出了一种基于小波变换的新型加速鲁棒特征算法(SURF)图像拼接方法。首先通过Haar小波函数对图像进行二阶分解以获取图像低频成分,并利用小波梯度矢量对低频图像重合区域进行特征点提取,从而实现低频图像下快速获得特征点的变换参数以指导高频图像下的特征点提取;在此基础上,提出一种SURF图像匹配改进算法,利用特征点约束的单向匹配和方向一致等性质,有效剔除误匹配点对,以提高特征点匹配精度和实时性。最后,通过两组实验验证了所提出方法的有效性和可行性。     

基于改进SURF算子的彩色图像配准算法

为了解决传统SURF算法存在的问题,提高彩色图像配准的精度和准确率,提出一种双向邻近匹配的彩色图像配准算法。该算法对传统的SURF描述符进行改进,将图像的色彩信息叠加在只包含灰度信息的传统SURF特征描述符上,组成改进的SURF特征描述符,以增强彩色信息对配准的影响,提高配准的准确率;采用FLANN算法搜索匹配点对,并对匹配点对进行双向邻近匹配,以提高搜索效率和匹配精度;利用改进RANSAC算法剔除匹配错误的特征点对,以进一步优化匹配结果。实验结果表明,该算法能够有效地提高彩色图像配准的精度和准确率,具有较好的鲁棒性和图像变换适应性。     

基于比值法图像拼接算法研究

本文在讨论比值法进行图像拼接的基础上,针对比值匹配算法误匹配的问题,提出了一种改善比值匹配配准精度的算法。通过增加比值模板的列数来确定选取特征线的最佳匹配,从而增加了模板的信息量,从而提高了图像拼接的准确性。实验表明,该改进算法可以有效的进行图像拼接,并改善了原有比值法的配准精度。     

基于灰度冗余和SURF算法的电气设备红外和可见光图像配准

为了对电力设备故障进行更为有效和直观的诊断,提出了一种基于灰度冗余和SURF算法的红外和可见光图像的配准方法.该算法对红外图像和可见光图像进行基于灰度冗余的处理,利用SURF方法分别找到两幅图像的特征点并求出其描述子,通过RANSAC(随机采样一致性)对这些特征点进行精确配对,通过最小二乘法求得仿射变换参数并实现两幅图像的配准.实验表明,该方法与其他配准方法相比,具有速度快,鲁棒性高等优点,具有较高的实用价值.     

基于SURF特征的多机器人栅格地图拼接方法

实现地图拼接是多机器人协作创建地图的一项关键技术。研究了一种基于加速鲁棒特征(SURF)的多机器人栅格地图拼接方法,该方法通过对机器人运动坐标系进行刚体变换,将栅格地图拼接问题用图像配准的最小化问题来表示并建立数学模型。首先利用一种改进的SURF算法从待拼接地图中提取特征,然后利用随机抽样一致性(RANSAC)算法剔除误匹配得到初始拼接参数,并将拼接参数作为ICP算法的初值来求解目标函数。最后分别利用公开数据集和Turletbot2移动机器人进行了实验,结果表明该方法能对多机器人建立的栅格地图实现可靠拼接,鲁棒性好且精度高,拼接速度快适用于较大规模环境栅格地图拼接。     

基于AKAZE算法的图像拼接研究

针对基于KAZE特征检测的图像拼接算法实时性问题,提出一种简单有效的AKAZE拼接算法。该算法首先通过AKAZE算法提取图像特征点,接着计算M-LDB描述符从而生成特征向量。随后计算特征向量之间的汉明距离,提取出匹配的特征点对,然后利用RANSC算法估算全局单应性矩阵,根据动态线性变换算法求取重叠区域局部投影关系,结合两者统一投影平面,最后利用加权融合实现两幅图像的拼接。对KAZE、SIFT、SURF、ORB、BRISK进行性能实验比较,所用算法不仅对于高斯模糊、角度旋转、尺度变换和亮度变化等情况下保持良好的性能,而且处理时间大大缩短,实现了有效的图像拼接。     

SURF和RANSAC在图像拼接中的应用

图像特征检测在计算机视觉带动下得到了快速发展.SURF特征描述能够非常稳定快速地对图像特征进行检测和描述.RANSAC能够在inliers大于50％的条件下很好地估计出模型参数,在特征点匹配上起到了关键作用.本文利用SURF特征描述子对图像特征点进行检测和描述,然后运用交叉匹配的策略有效地消除一些错误匹配点对,然后运用RANSAC算法进行模型估计,最后使用线性加权的方式对图像进行融合.该方法利用了SURF快速检测和稳定性的特点和RANSAC算法时间复杂度小的特点进行特征点快速准确匹配,最终能够实现快速的图像拼接.     

遥感图像的几何精校正研究

几何校正是遥感图像预处理中的关键技术。在ENVI遥感图像分析软件环境下,利用图像-图像几何校正方法对遥感图像进行精校正。仿真实验中,利用该方法从两幅遥感图像上选择控制点配准另外一副栅格文件,使相同地物出现在校正后的图像相同位置。实验结果表明,利用该方法可以获得质量较好的遥感图像。     

模糊B样条基函数神经网络的遥感图像分类器

本文针对遥感图像分类的特点，提出了一种基于模糊B样条基函数神经网络的遥感图像分类器。该分类器采用B样条函数作为模糊隶属函数，将模糊技术与神经网络相结合，利用神经网络实现模糊推理，从而使系统具备了自适应的特性。实验结果表明，这种基于模糊B样条基函数神经网络的分类器经过训练后，可应用于遥感图像的分类，其分类精度明显高于传统的最大似然分类法。     

基于属性剖面和支持向量机的遥感图像检索

围绕形态学属性剖面和SVM分类算法相结合进行遥感图像特征匹配和检索展开研究,提出了基于属性剖面(attribute profiles,APs)和支持向量机(support vector machine,SVM)的遥感图像检索方法。首先,对遥感图像进行形态学属性滤波;接着对滤波后图像提取灰度特征和 Gabor纹理特征;最后,在提取的特征基础上,使用 SVM对候选图像进行预分类,判断待检索图像类别;再从该类别中根据距离度量选择相似度高的图像以完成检索。实验表明,所提方法具有较好的检索性能。     

基于SURF算法的射线底片拼接技术研究

在工业射线技术中,由于其本身技术特点的原因以及射线底片长度有限,一次检测焊缝的长度使得检测往往需要多张底片彼此搭接在一起才能完整显示原有的信息。这样不仅影响了检测后的直观性,还存在着伪造焊缝射线底片的可能。目前,现有的防伪手段之一是由监督检测人员对射线底片进行人工识别,但是由于同一铸件的底片数量较多以及特征不明显等原因,存在着人工识别率和准确率较低的隐患。因此,针对上述问题,采取一种基于SURF算法的射线底片拼接技术,对射线底片的重叠区域进行拼接,将其拼成一幅完整的射线图像,分别对含有缺陷和不含缺陷的射线底片图像进行实验,结果表明,基于SURF算法可以很好的匹配底片重叠区域的特征点,能较快速的实现射线底片的无缝拼接,实现100%的拼接效果,此外,该研究实现的结果还能对底片快速辨识和避免射线底片的伪造现象的发生。