高分辨率瓷砖图像实时拼接算法

为了解决不同纹理瓷砖图像的快速拼接问题，研究了图像拼接算法。首先，分析了图像拼接中速度和精度的关系，通过构建高斯金字塔尺度空间以减少程序的运算时间。然后，采用相位相关法配准瓷砖图像。在这个过程中，结合亚像素细化补偿分辨率下降引起的配准误差，并提出一种基于拉普拉斯算子的高频特征凸显策略以增强相位相关法鲁棒性。在多种颜色和纹理的瓷砖图像拼接实验表明，所提出的算法相比于基于SIFT和ORB算法，拼接成功率提升了60%和65%;相比于SURF、H-SURF和FFT算法，SSIM提升了9.04%、7.58%和4.02%。在运行速度上，所提出的方法相比于SIFT、SURF和H-SURF算法提升了4倍、3倍和2倍，仅为传统基于傅里叶变换的相位相关法的52%。该算法实现了快速和高质量的图像拼接，满足了工业应用中对高分辨率瓷砖的成像要求。     

一种CNG储气井井壁腐蚀的视频检测系统

本文将光学成像和图像处理技术应用于压缩天然气（CNG）储气井的井壁腐蚀检测,介绍了检测系统的基本组成和测井的基本方法,并对摄像头近距离相对运动造成的模糊图像进行了矫正,通过滤波、锐化等处理提高图像质量。在此基础上,本文针对CNG储气井检测的特点,采用了一种图像拼接算法——相位相关算法,把多幅图像拼接成连续的井内壁图像。实验表明,本文的检测系统和方法有助于在役CNG储气井内壁腐蚀的检测。     

基于块匹配与多级采样的薄片孔隙图像拼接

微观驱替实验中为了模拟非均质分布的情况,需要将多幅不同的孔隙二值图像拼接为一幅完整图像,而这些拼接图像没有重叠区域,需要根据待拼接图像的纹理信息进行图像拼接修复。针此类问题,本文通过对图像邻域的相关性问题进行研究,提出一种基于块匹配和多级采样的图像拼接方法,该方法结合5个判决准则,以修复孔隙图像边界间的弯曲轮廓和不规则纹理,并通过粗尺度到细尺度的图像拼接过程,使得最终拼接完成的薄片孔隙图像能够更加真实地反映岩心特征。为了验证本研究方法的有效性,将本文所提算法与现有的传统图像修复算法和基于深度学习的图像修复方法进行对比,并通过主观视觉与客观指标对图像拼接实例的结果进行评估,结果表明本研究提出的算法在PSNR和SSIM指标上优于现有的图像修复算法,分别提高了6.08dB和0.015,并且在图像纹理的自然过渡以及整体结构的一致性方面有更好的表现。     

粒计算在图像拼接中的应用研究

应用粒计算理论提出了一种新的基于特征的图像拼接算法.图像拼接技术的关键在于图像配准问题,采用的配准方法是首先建立图像的粒计算模型,对图像进行边缘检测得到边缘图;在边缘图中利用梯度信息提取图像特征点;对两幅图像的特征点进行相关操作找出匹配特征点.实验结果表明文中所提算法的运算效率和拼接结果优于传统算法,且算法稳健,取得了良好的效果.     

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。     

基于样本块的图像修补系统设计

图像修补技术已经广泛的应用于各个领域。为了寻找在编程中容易实现且能够对常规的局部受损图像进行快速修复的算法,研究了大量的算法,通过实验对比选择了一种基于样本块的图像修补算法,并做了改进,最后利用MATLAB语言开发了基于样本块图像修复系统。对该系统进行了测试,实验结果表明该系统对于局部受损的纹理图像和结构图像有很好的修复效果且修复速度比现有的图像修复系统更快、信噪比更高,特别对于移除障碍物后所造成的图像受损区域其视觉修补效果更佳,值得推广。     

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.     

基于特征点概率模型与匹配的图像拼接算法

为了解决图像内容单一、特征点不明显且数量少而导致其难以拼接准确的问题,提出了基于特征点概率与匹配的图像拼接算法.首先,利用图像重叠区域特征的单应性,开发出对旋转、尺度及光照不变的可靠特征几何结构,计算焦距矩阵与旋转矩阵,实现特征点检测;利用随机抽样一致性算法,完成特征点匹配.然后,利用伯努利分布特性和贝叶斯计算,建立内点和离群点的模型概率,剔除错误匹配点,从而提高图像匹配精度,准确完成图像拼接.最后以条码对接是否准确为图像拼接质量判断基准,实验测试结果显示:与当前图像拼接技术相比,该算法拥有更高的拼接准确率与鲁棒性.     

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。     

基于改进频域配准算法的图像超分辨率重建

图像配准是图像超分辨率重建的必要步骤,也是对重建效果影响最大的关键步骤。频域相位相关的配准算法具有抗噪声性能好和运算量小等优点,本文基于相位相关方法,提出了只对频域未受混叠影响的部分进行参数估计的配准算法。首先利用低通滤波器过滤低分辨率图像的混叠信息,然后对低分辨率图像进行傅里叶变换,再对其变换后的幅值进行极坐标变换,使其互功率谱经傅里叶反变换后为二维脉冲函数,通过二维脉冲函数的位置来得到配准参数。仿真实验表明本文方法有良好的配准精度和重建效果。     

自适应水下彩色图像增强算法

在水下环境中,水体介质对光照的吸收和散射是导致水下成像失真的两大主要成因。水体对光线的吸收导致能量衰退大大降低了清晰度,另水体介质对各波段的散射和吸收的无规律性导致水下成像颜色失真。为了提高对水下成像的认知,本文提出了一种自适应水下图像增强算法。该方法首先对原始图像进行降噪和对比度提升得到两幅输入图;其次,以原始图像的显著图为引导,结合照度和色度图,作为图像融合的权重图;最后,根据权重图对两幅输入图像进行自适应加权求和,从而实现图像增强的目的。实验结果证明本文算法具有良好的实时性和鲁棒性,有效地增强了水下降质图像。     

基于单片机的数字图像采集系统设计

对基于单片机的数字图像采集系统进行了深入研究．为得到能够应用于数字图像处理与识别的实时清晰图像,采用MC9S12XS256单片机和0V6620图像传感器设计出MO图像采集系统,实现了数字图像采集,具有采集简易、速度快、抗干扰性强、采集到的数字图像清晰等优点。在数字图像的处理与识别领域具有广阔的应用前景。     

小波分析在图像处理中的应用

本文比较全面地探讨了小波分析在图像处理中的应用,涉及的范围主要包括图像压缩、图像去噪、图像边缘检测(图像特征提取和识别)、图像目标检测、图像增强、图像配准、图像镶嵌、图像细化、图像融合、图像分解等方面.同时还与其他传统分析方法比较,介绍了小波分析方法的独特优势.最后展望了小波分析的前景.     

有利图像压缩的小波去噪算法

提出了一种有利于图像压缩的小波图像去噪方法及一种小波系数校验方法.首先利用多个阈值在小波域进行硬阈值迭代去噪,然后利用小波子带的方向性对小波系数进行校验,并将保留的非零小波系数乘以一个比例系数,最后利用小波逆变换获得去噪图像.实验结果表明该方法的去噪效果优于常用方法,接近甚至超过BayesShrink方法.该方法可在有效去除图像噪声与保留较少的非零小波系数之间得到较好的折衷.     

旋纹壳体衬层粘接图像处理技术研究

基于粘接质量评价的超声检测,是无损检测长期关注的课题。本文以钢/橡胶多层粘接结构超声成像的图像为处理对象,采用均值滤波和低通窗函数滤波的方法去除图像中的噪声点;采用图像锐化的方法来使图像的边缘和轮廓变得清晰;采用一维、二维、小波包分析的图像处理方法来去除图像中的纹理。采用上述方法,使脱粘点成像更加清晰化,并达到无损精确检测出脱粘点的目的。     

基于TMS320VC5509A的图像采集处理系统

传统图像采集处理系统多以计算机为平台,其图像处理速度不高,且体积庞大、功耗大。为克服这些缺点,介绍了一种成本低、结构简单、体积小、功耗低的图像采集处理系统。以TI公司的TMS320VC5509A为核心器件,采用大容量FIFO完成视频数据存储,利用CPLD完成逻辑控制功能。软件采用C语言对5509A进行编程,完成整个采集过程的系统调度工作及图像处理算法,增强了易读性和可移植性,提高了图像处理的速度。     

一种基于小波变换的夜视图像去噪和融合方法

微光夜视图像使用的像增强器会导致电子噪声和低照度的产生,2种因素会导致图像不清晰,细节不足.该文分析了2种影响因素的产生原理,针对其采用改进的小波变换去噪算法和融合算法进行处理以提高图像分辨率.实验结果表明:经过去噪和融合的微光夜视图像获得了更高的图像分辨率,保留了更多的图像细节.     

图像压缩的分形几何方法研究

本文讨论了图像压缩的分形几何方法,并提出了形成“智能型图像压缩系统”的设想。     

组合NMF和PCA的图像哈希方法

图像哈希函数在内容认证、数据库搜索和数字水印中有广泛的应用。本文提出了一种新颖的基于非负矩阵分解（NMF）和主成分分析（PCA）的感知哈希方法,通过对哈希生成两阶段框架的详细分析,NMF被设计用来捕获图像的局部信息,而PCA用来捕获全局信息和信息压缩,图像之间的相似程度通过哈希的归一化相关值来确定。该方法在两阶段中都采用了伪随机处理,增强了算法安全性。实验表明建议的方法对JPEG压缩、图像滤波等内容保持操作具有较好的稳健性,同时有较好的分类能力。     

图像栈的特征提取以及在线虫分类中的应用

三维多焦距图像栈中的有效信息分布在不同的图像层上,其特征提取及分类跟普通二维图像有很大区别。针对图像栈的分类问题,提出了一种基于多方向图像融合的多线性特征提取和分类方法。首先,通过图像融合获取三维图像栈沿多个正交方向的融合图像,并从中提取特征;然后,通过典型相关分析(canonical correlation analysis,CCA)方法,将不同方向融合图像提取的特征进行融合并抽取组合的典型相关特征用于图像分类;其次,由于图像栈数据包含了样本、类别和方向等多个影响分类的因素,因此将多方向图像融合方法嵌入到多线性分析中,综合考虑多个因素交互作用时对图像栈分类的影响。本文提出的方法在线虫图像栈数据上进行了实验,识别率达到了97.0%,实验结果表明该方法具有较高的准确性。