基于垂直边缘处理的全景图像的拼接

基于图像的绘制技术是虚拟现实中建立虚拟环境的重要方法，而全景图像是基于图像绘制的关键。该文提出了一种基于图像垂直边缘处理的全景图像拼接方法，通过边缘检测方法锐化图像的主要垂直边缘，增强图像的匹配特征，实现了图像有效的自动拼接。     

USM增强的边缘羽化拼接图像检测方法

图像拼接过程中,经过羽化模糊处理的图像边缘特征是不同于自然图像边缘特征的。因此,可利用图像边缘羽化特征来进行图像拼接区域的检测。然而,当图像中某些边缘与羽化边缘特征相似时,直接提取边缘羽化特征的方法会导致误判。如果能够扩大拼接区域的边缘与自然图像边缘之间的差异,则可以更准确地检测出图像中的篡改区域。因此,提出了一种基于USM增强的边缘羽化拼接图像检测方法。首先,对待检测的拼接图像进行UMS增强,扩大拼接图像中羽化边缘与自然边缘特征的差异性。然后,计算增强后图像边缘像素的羽化半径。最后,寻找半径相似的边缘像素,定位图像中的拼接篡改区域。实验结果表明,在拼接图像中存在与羽化边缘相似的边缘时,该方法能更准确地检测出拼接区域。     

图像拼接的检测

图像拼接是图像合成的一种最基本最常用的手段。不少人恶意利用图像拼接技术篡改、合成图像,因此迫切需要一种可靠的方法来验证图像的真实性。这里,我们从研究图像拼接技术入手,寻找检验图像真实性的特征,并利用这些特征来检测恶意利用图像拼接技术篡改、合成图像。经过试验证明这是一种有效的方法。     

基于局部失焦模糊的拼接图像盲检测研究

针对图像中失焦模糊的存在会影响人工拼接图像检测效果的问题,论文提出了一种通过去除失焦模糊区域对人工拼接区域进行检测的理论研究方法。该算法主要通过计算相关性和局部标准差来检测图像中的失焦模糊区域,然后根据自然图形边缘宽度与人工模糊边缘宽度的特征的差异性,通过计算图像边缘宽度检测出图像中的伪造区域。实验结果显示,该方法可有效解决局部失焦模糊存在对图像检测造成影响的问题。     

信息背景下AR动态图像轮廓特征匹配拼接仿真

为提升AR动态图像轮廓特征匹配准确性,扩展图像拼接技术的应用领域,满足信息背景下的计算机视觉与图像处理需求,提出一种AR动态图像轮廓特征匹配拼接方法.通过滤波处理、平滑与边缘锐化以及几何校正阶段,完成图像预处理,划分图像为左边缘及右边缘,搜索不间断边缘点上的全部轮廓点,基于方向性约束与灰度相关性约束获取最优轮廓匹配点,利用特征向量信息实现匹配检验与轮廓特征匹配,根据图像梯度场,引导插值拼接区域,转换图像拼接问题为最小化目标函数问题,采用泊松融合完成AR动态图像轮廓特征匹配拼接.从无标准参考与有标准参考两种图像角度,使用不同的评估指标来评价拼接图像质量,仿真结果表明,所提方法具有明显的配准优越性与较好的拼接效果,有效性与适用性相对理想,能够满足信息背景下图像处理需求.     

一种基于特征点匹配的图像拼接算法

本算法首先采用边缘检测缩小了待提取的特征点的寻找范围,然后根据图像中各列边缘点的梯度最大值提取特征点,进而确定两幅图像的缝合点及其匹配位置,最后通过对图像的重叠区域进行平滑过渡处理,实现了待拼接图像的无缝拼接。实验表明,本算法能较好的实现图像拼接。     

基于边缘平滑性的图像拼接定位盲取证算法

为在像素级上提高对图像拼接区域的定位精度,分析图像中自然边缘像素点和拼接边缘像素点与其邻域像素点之间存在的平滑过渡关系,提出一种有效的图像拼接盲取证定位算法。对图像中所有的边缘像素点提取平滑度相关性标量值,将其与判决阈值进行比较,得到拼接边缘,定位拼接区域。在标准拼接图像数据集中的实验结果表明,该方法能够有效提高图像拼接区域的定位精度。     

基于光源颜色和噪声的图像拼接篡改检测方法

数字图像拼接篡改是一种常见的图像伪造手段。在图像取证中,检测拼接伪造仍然是一项艰巨的任务。现有的拼接伪造检测方法多根据一种图像特性的不一致检测并定位篡改区域,而实际拼接篡改伪造往往会造成多种图像特性的改变。针对现有单一特征提取不能充分反映拼接图像特性导致检测精确率低的问题,提出一种通过提取光源颜色和噪声的混合特征来定位并显示拼接区域的高效图像拼接检测方法。实验结果表明,混合特征提取方法较单一特征提取方法能取得更高的检测精确率。     

基于非抽样Contourlet变换的图像模糊取证

数字图像被动盲取证技术是对图像的完整性和真实性进行鉴别.图像遭受篡改操作后,为了消除图像伪造在拼接边缘产生畸变,伪造者通常会采用后处理消除伪造痕迹,其中,模糊操作是最常用的手法之一.因此提出了一种针对人工模糊的取证方法.首先,利用非抽样Contourlet变换分析图像边缘点特征进行边缘点分类;然后通过统计正常边缘点与模糊边缘点之间的差异鉴别模糊边缘;最后引入局部清晰度来区分人工模糊与离焦模糊,从而最终标定人工篡改边缘痕迹.实验表明该方法能够有效地检测出图像人工模糊篡改操作,较为准确地定位图像篡改边界.伪造图像边缘模糊越严重方法的检测效果越好.与其他模糊检测方法相比所提方法具有像素级别定位能力.     

基于小波变换与形态学的一种边界叠图像的拼接算法

针对噪声环境下的图像拼接问题,本文给出了一种基于小波变换与数学形态学的方法。该方法首先是通过小波变换的多尺度分析提取出不同边缘方向的边缘图像,然后将其混合,利用形态学方法寻找可能的拼接物再进行拼接。     

基于嵌入式系统的全景图像拼接系统设计

图像拼接是制作全景图的关键技术,但目前图像拼接算法主要应用于PC机。PC机虽然处理速度较快,但体积较大,不易携带也不灵活。本文基于嵌入式系统实现了全景图像的自动拼接系统,该系统能自动采集图像,并利用基于区域相关的图像拼接算法对采集的图像进行拼接,最终得到全景图像。实验证明,本文设计的基于嵌入式系统的全景图像拼接系统对静止环境下的图像拼接具有较好的效果。     

基于SIFT算法的图像拼接技术研究

随着人们在生产、生活过程中对获取更加优质视觉信息的要求逐步提高,图像拼接技术成为数字图像处理领域中的热点与重点研究内容。先采用SIFT这一图像特征点检测与匹配的基础算法对图像进行特征点的粗匹配,再使用RANSAC算法对特征点进行提纯,得到最优特征点。仿真试验验证了该图像拼接技术可以提高图像的拼接效果,增强算法的鲁棒性。     

海事监管中无人机航拍图像快速拼接算法

针对海事监管中航拍图像拼接生成大视场图像的时效性较低以及配准准确性不高的问题,提出了一种快速高效的无人机(UAV)航拍图像拼接算法.根据海事监管辖区航拍图像特点缩小了角点搜索范围,通过设定自适应的梯度阂值和角点响应函数阈值筛选角点,通过局部最大角点响应函数值取舍准则实现了角点均匀化分布;采用基于相位相关的模板粗匹配方法和带有特征约束的RANSAC细匹配方法求出最优变换矩阵;利用人眼的视觉特性改进传统加权平均融合算法的加权因子使图像拼接过渡自然.实验结果表明:算法具有较好的自适应性,在拼接效率和准确率上较传统算法有了很大改善.     

基于视频拼接技术的无人实况转播系统

介绍了基于视频拼接技术的无人实况转播系统的实现。首先对图像进行预处理,然后使用SURF算法对视频图像进行图像配准拼接,并对拼接图像进行融合。提出了一种基于运动前景提取的全景视频中热点区域确定方法,该方法可平滑追踪热点区域进行提取实现实时转播。本系统的实现节省了视频直播过程中的人力财力。     

织物组织结构自动识别系统拼接算法研究

针对在织物组织结构识别中，在高放大倍率下，无法在一帧显微图像中获取所观测对象全貌的问题，提出了一种对多帧局部织物图像进行无缝拼接的方法。该方法首先确定织物纱线的周期，再通过动态选取模板进行拼接；并且针对拼接图像较多的情况，采用了以第一帧图像的拼接位置来确定后续图像拼接位置的等距图像拼接方法，从而减小了计算复杂度。该方法已成功应用到织物组织结构自动识别系统中，取得了较快的拼接速度和较好的拼接效果。     

一种用于动态场景的全景表示方法

针对全景图无法表示动态场景这一问题，提出一种用于动态场景的全景图表示方法，将视频纹理和全景图结合起来，构造动态全景图。系统首先将一系列定点拍摄的图像拼接成全景图，然后用摄像机拍摄场景中周期或随机运动的物体，提取视频纹理，最后视频纹理与全景图对准并融合，生成动态全景图。动态全景图既保持静态全景图全视角漫游的优点，又使得场景具有动态的特征，极大地增强漫游的真实感。     

视差图像配准技术研究综述

传统图像配准技术受限于严苛的初始输入已难以满足人们的需求,近年来,视差图像的配准逐渐成为图像拼接技术中的研究热点。基于视差形成原理介绍了视差图像配准的难点与一般流程。主要研究了基于特征的视差图像配准技术,对近年来视差图像配准的研究成果进行了归纳梳理,并从基于多平面对齐的图像配准、基于网格变形的图像配准以及缝合线驱动的图像配准三个方面进行阐述。通过对各种典型的视差图像配准算法的算法思想、特点以及局限性进行描述和比较,提供该领域研究现状的系统综述,并对视差图像配准技术的研究趋势进行了展望。     

窄带宽环境下的动态图像压缩

实现窄带宽环境下的动态图像传输需要对图像数据进行有效压缩。提出采用改进的小波零树编码算法，在零树编码过程中，对连续零树根所采用的游程编码以及对非零小波系数的编码采用了一种新的码扩展算法，与通常的码扩展法相比具有单位比特拥有更大信息量的特点，并且运用图像拼接技术缓解了小波图像压缩在小尺寸图像上不理想的问题。     

远程会诊中病理切片图象的拼接算法研究

针对现有图象配准方法存在的问题，提出了一种新的基于特征的图象对准算法，利用差值数据中最大包与次大包偏差的极大值来匹配相邻图象，研究结果表明该算法在获得良好拼接的基础上，大大提高了拼接速度，是一种快速实用的拼接算法。     

基于SIFT算法的全景图像拼接技术研究

全景图像拼接技术即通过将部分重叠区域的图像合成以描述某个场景信息的360度圆形图像.引用一种新型的基于SIFT （尺度不变特征变换）特征匹配的图像排序算法,实现图像的有序排列,针对图像拼接存在的误匹配点较多、耗时较长等问题,结合FAST算法进行特征点提取,接着针对相邻有序图像间的亮度差异采用自动校正操作,削弱了相邻图像间的亮度差异,并结合改进的Ransac算法剔除误匹配点对,最后用加权平衡算法实现图像的快速融合.实验结果表明该优化排序算法稳定、高效.