一种全景图生成的改进算法

全景图是目前较为有效的基于图像的渲染方法之一。论文介绍了全景图生成过程,并且对其中最关键技术全景图像的拼接算法进行了归类、总结和比较,在此基础上提出了一个改进的全景图拼接算法,最后给出了实验的结果和结论。     

一种快速的柱面全景图像拼接算法

基于等距离匹配思想，提出一种快速的柱面全景图像拼接算法。对于相邻两幅待匹配图像，设定相同大小的比较区域，从两幅图像中心垂线开始向重叠方向同步长移动并进行比较。在比较区域中采取随机取点的方式，计算对应点的颜色差值并累加，若达到某一设定阈值，则停止计算，移动比较过程中，计算次数最多的比较区域中心位置即为最佳匹配位置。该算法可以尽早排除非匹配位置，减少计算量，提高全景图像生成速度。利用该算法思想对随机顺序输入的场景图像序列进行排序，可以获得按照实际场景内容排列的图像序列，然后进行全景图像匹配拼接，实验结果表明该算法快速有效。     

改进的全景图拼接融合算法

在全景图像理论的基础上,对现有的拼接算法进行研究和改进,采用基于像素点颜色变化特征和序列相似性检测拼接算法相结合的图像拼接融合方法对柱面全景图进行拼接。实验表明,与原有的算法相比,采用改进后算法的全景图拼接效果得到了改进,对柱面全景图像的拼接融合能取得满意的视觉效果。     

基于圆柱面映射的快速图像拼接算法

针对现有基于圆柱面映射的全景图像拼接算法无法实现自动估计焦距的问题,为满足实时性要求,提出了一种基于预测的快速特征点匹配算法,在基于纯旋转运动的自动焦距估计算法基础上,提出了一种基于单应矩阵的焦距修正算法。该算法首先从待拼接图像中提取Harris角点,然后提取方向梯度直方图(Histogram of Oriented Gradient, HOG)描述子进行特征点匹配,基于前一帧图像获得的图像映射关系采用一种基于预测的快速特征点匹配算法,然后使用简化的基于纯旋转运动的焦距估计算法估计出焦距初值,并采用基于单应矩阵的焦距修正算法得到更精确的焦距值,最后将平面图像投影至圆柱平面,使用加权平均融合算法进行拼接,合成全景图像。采用多个测试序列图像对算法进行测试,特征点匹配速度较传统方法提高了10倍以上,自动焦距估计算法能够准确估计摄像机焦距,且耗时仅50毫秒左右。实验结果表明,提出的算法能够快速地合成高质量的全景图像,拼接后的图像畸变小,具有较高的实用价值。     

局部特征及视觉一致性的柱面全景拼接算法

目的 传统的基于平面拼接算法生成的全景图像存在严重的失真问题,很难保证良好的视觉一致性;而普通柱面拼接算法无法较好地满足实时性要求。为此,提出一种基于改进SIFT（scale-invariant feature transform）特征描述子的柱面全景图像拼接算法。方法 首先将待拼接的图像序列进行柱面投影,利用改进的SIFT特征检测器获取图像中的特征点,生成64维SIFT特征描述子;然后根据特征描述子之间的欧氏距离提取初始特征点对,利用RANSAC（random sample consensus）方法进一步剔除伪匹配特征点对并建立待拼接图像之间的空间变换矩阵;最后根据图像之间的空间变换矩阵进行图像配准,采用加权平均融合的方法完成图像的无缝拼接。结果 本文全景图拼接算法,可以有效地克服平面拼接算法存在的失真问题,保证了全景图像的视觉一致性。同时,相比普通柱面拼接算法,本文算法的拼接速度提高了近一倍。结论 通过对不同尺寸和数量的图像序列构建全景图,相对于平面拼接算法和普通柱面拼接算法,本文算法可以有效实现图像之间的拼接,生成宽视野、高分辨率的全景图像,且能够应用于对实时性要求比较高的图像拼接场合。     

基于特征点匹配的全景图像拼接技术研究

提出了一种基于特征点匹配的全景图像拼接算法,首先提取各图像中的SIFT特征,通过特征点匹配完成两幅图像的配准;再根据图像配准结果计算出图像间的变换矩阵;最后采用渐入渐出加权平均的融合方法对两幅图像进行无缝拼接。实验表明,该算法具有匹配精度高、鲁棒性强等特点,可以快速而自动地生成全景图像。     

柱面全景图像自动拼接算法

提出了一种基于特征点匹配的柱面全景图像拼接算法。首先将360°环绕拍摄的序列图像投影到柱面坐标系下;然后提取各图像的SIFT(Scale Invariant Feature Transform,尺度不变特征变换)特征点,通过特征点匹配完成两幅图像的配准;再根据配准结果计算出图像间的变换参数;最后采用加权平均的融合方法对两幅图像进行无缝拼接。实验表明,算法可以有效、快速地自动生成柱面全景图像。     

一种新的基于特征区域的图像配准算法

全景拼图是近年来兴起的基于图像的绘制技术（IBR）中的一个重要研究方向。在全景视图的实现过程中，关键技术是实现重叠图像正确、平滑的无缝拼接。本文在原有图像配准技术的基础上，提出了一种新的基于特征区域的配准算法，该算法利用两幅重叠图像对应特征区域的相似性，经过特征选择、特征提取和特征匹配三个阶段，实现两幅图像的拼接。实验结果证明，该算法在拼接速度和效果方面的表现均令人满意。     

一种新的基于特征区域的图像配准算法

全景拼图是近年来兴起的基于图像的绘制技术(IBR)中的一个重要研究方向。在全景视图的实现过程中,关键技术是实现重叠图像正确、平滑的无缝拼接。本文在原有图像配准技术的基础上,提出了一种新的基于特征区域的配准算法,该算法利用两幅重叠图像对应特征区域的相似性,经过特征选择、特征提取和特征匹配三个阶段,实现两幅图像的拼接。实验结果证明,该算法在拼接速度和效果方面的表现均令人满意。     

旋转不变的X线图像相关度拼接

针对现有X线图像拼接方法中分别存在的需要固定标志物、鲁棒性差及全景图像存在伪影等问题,提出一种旋转不变的图像自动拼接方法.基于特征点配准,结合改进的、旋转不变的相关度法进行特征匹配,对图像重合度要求较低.在图像融合中则采用2维动态权值和平衡曝光度等策略.经实验验证,本文配准算法在保证结果准确性的同时提高了鲁棒性;本文融合算法可有效地平衡曝光度差异,并避免拼接伪影,极大地提高了全景图像质量.     

图像拼接技术

Image mosaics have been an active area of research in the fields of computer vision,image processing and computer graphics in recent years.The automatic fast construction of unlimited field of view,high-resolution image mosaics is a main research task of this area.According to the procedure of image mosaics,the paper introduces and discusses image acquisition,geometric corrections,image register and image blending in detail.In the last part of the paper,we make a discussion on some problems of research and point out the future research directiions.     

图像拼接技术综述*

给出了图像拼接的一般流程,在此基础上将图像拼接技术分为两个关键技术——图像配准技术和图像融合技术,并分别对图像配准技术和图像融合技术的经典算法及最新算法作一概述和比较。     

采用显著区域匹配的图像拼接算法

将视觉关注模型和均值无缝克隆(MVSC)算法相结合,提出了一种采用显著区域匹配的图像拼接算法。新算法通过改进视觉关注模型提取显著区域,同时利用区域匹配技术实现重叠显著区域的匹配,结合MVSC具有良好的图像融合特性,对图像拼接进行了研究。实验结果表明,该算法不仅可以自动准确地提取显著区域,而且提高了图像匹配的精确度,改善了图像拼接的质量。     

一种自适应的Harris角点检测算法

分析Harris角点检测算子的实现原理及其不足,提出一种基于图像分块和邻近角点剔除策略的自适应Harris角点检测算法,检症测出的角点均匀分布,有效避免了角点聚簇现象。实验结果表明,该算法检测出的角点分布更均匀合理,能很好地适应图像拼接等实际 应用。     

鱼眼图像校正及拼接的研究与实现

鱼眼图像视角大，两幅图片即可拼接成全景图，但鱼眼图像存在严重变形。该文利用场景中直线的鱼眼投影曲线，使用球面透视投影约束，得到径向和切向变形参数，实现了鱼眼图像的校正。基于待拼接图像之间重叠部分亮度差最小的原理，确定了重叠区域，通过在重叠区域间的融合，实现了图像的无缝拼接。校正及拼接结果表明，该方法能得到较为满意的效果。     

Systems and Experiment Paper: Construction of Panoramic Image Mosaics with Global and Local Alignment

This paper presents a complete system for constructing panoramic image mosaics from sequences of images. Our mosaic representation associates a transformation matrix with each input image, rather than explicitly projecting all of the images onto a common surface (e.g., a cylinder). In particular, to construct a full view panorama, we introduce a rotational mosaic representation that associates a rotation matrix (and optionally a focal length) with each input image. A patch-based alignment algorithm is developed to quickly align two images given motion models. Techniques for estimating and refining camera focal lengths are also presented.In order to reduce accumulated registration errors, we apply global alignment (block adjustment) to the whole sequence of images, which results in an optimally registered image mosaic. To compensate for small amounts of motion parallax introduced by translations of the camera and other unmodeled distortions, we use a local alignment (deghosting) technique which warps each image based on the results of pairwise local image registrations. By combining both global and local alignment, we significantly improve the quality of our image mosaics, thereby enabling the creation of full view panoramic mosaics with hand-held cameras.We also present an inverse texture mapping algorithm for efficiently extracting environment maps from our panoramic image mosaics. By mapping the mosaic onto an arbitrary texture-mapped polyhedron surrounding the origin, we can explore the virtual environment using standard 3D graphics viewers and hardware without requiring special-purpose players.An erratum to this article can be found at     

基于仿射变换的图像序列拼接方法

When Image Mosaics is produced, we optimally solve the registration transformation for adjacent frames with traditional ways. The way is slow, heavy and sometimes gets stuck in local minima. The paper provides the way that solves the transformation with a affine transformation model. The way automatically produces the answer for the frames with larger bias. It greatly speedups the process of image mosaics. It plays important role in quick and real-time making image mosaics.     

一种基于视频的快速图像MOSAICS算法

在制作基于视频序列的图像Mosaics时,传统方法都需要将连续相邻帧(偏差小的图像)进行图像整合变换的优化求解。该方法运算量大,速度慢。文章提出一种分步优化求解该变换方法,即渐近复杂模型。它可对偏差较大帧进行自动求解,可大大加速图像Mosaics的制作速度,对快速实时建立图像Mosaics有重大意义。     

基于分形维数的纹理图像分割

纹理图发割过程一般分为特征抽取和特征划分,文中提出一种新的基于分形维数的纹理图像分割方法,在特征抽取上,以分形作为纹理特征,运用图像变换的思想,结合差分盒计数和基于分形布朗自相似模型的分形估计方法。     

刑事犯罪现场的图像拼接设计与实现

在刑事犯罪现场辅助测量中，图像拼接对于大面积现场来说显得至关重要。本文提出了一种新的图像拼接算法，它根据两幅现场图像样本之间的一种简单的对应点关系，计算图像间的变换矩阵，通过变换矩阵建立从不同拍摄平面到统一的世界坐标的反投影，在统一的世界坐标下使样本图像之间的匹配误差达到最小。这种变换关系保证了图像变换
换平移不变性和规模不变性，从而保证了全局优化的结果。在图像整合中，本算法改进了传统图像整合中“相似距离”的定义，提出了一种“极值点”算法，大大地降低了计算复杂度，使算法具有较高的性能。该方法已用于刑事犯罪现场图像的拼接，并取得了较为满意的效果。