结合SIFT变换与Otsu匹配的彩色眼底图像拼接方法

针对多幅单模彩色眼底图像的拼接问题,提出一种基于尺度不变特征变换（Scale Invariant Feature Transform,SIFT）与最大类间方差（Otsu）匹配的拼接方法。为克服光照不均对特征提取造成的影响,采用SIFT变换提取眼底图像特征点;利用Otsu剔除误匹配点,提高特征点的匹配精度;在此基础上,计算匹配点对之间的仿射变换矩阵,进行图像空间变换实现图像配准,并对配准图像进行融合。结果表明,提出的方法可实现对多幅单模彩色眼底图像的高精度自动拼接,具有很强的鲁棒性。     

多幅图像的自动拼接算法研究

提出一种基于特征点的多幅图像自动拼接算法。根据SIFT或SURF算法在图像的尺度空间中提取特征点,对特征点进行亚像素定位,并赋予主方向。根据特征点邻域信息分布计算得到特征向量后,基于k-d树进行最近邻和次最近邻搜索,利用最近邻特征点距离与次近邻特征点距离之比得到初始匹配点对。使用RANSAC（Random Sample Consensus）算法剔除错误匹配特征点对,同时对图像之间的变换参数进行鲁棒估计,使用多频带融合算法消除拼接痕迹。实验验证了该算法能够完成多幅图像的自动无缝拼接。     

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。     

基于Harris与SIFT算法的自动图像拼接

图像拼接技术被广泛应用于遥感图像处理、计算机识别、医学图像分析及人工智能等方面。本文针对尺度不变特征变换(SIFT)算法特征提取较复杂、计算时间长的缺点,而Harris算法提取特征点快速有效的优点,提出了一种结合Harris与SIFT算法优点的算法,并将这种算法应用于图像的自动拼接。首先利用改进的Harris算法提取图像特征点,再使用SIFT算法来描述特征点,然后利用欧氏距离对所得的特征向量进行匹配,最终实现图像的自动拼接。实验结果表明,该方法能有效提高SIFT的匹配效率,较好地完成对图像的自动拼接。     

基于SIFT特征匹配的图像无缝拼接算法

基于尺度不变(SIFT)的特征匹配思想和像素加权平滑的图像融合思想,提出了1种鲁棒、精确的图像拼接算法,从而解决尺度、视角及光照变化较大情况下图像拼接问题。SIFT特征匹配算法利用128维向量对特征点进行描述,利用最近邻法完成2幅图像特征点的匹配。对于粗匹配产生的误匹配对,应用随机抽样一致性算法(RANSAC)进行筛选,同时估计模型参数,并借鉴加权平滑算法消除拼接图像之间的缝隙,进一步提升拼接效果。实验结果表明,该算法在继承了SIFT算法鲁棒性的同时,进一步提升了拼接精度,降低了图像亮度等差异的影响,使拼接图像自然逼真。     

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.     

基于SIFT特征点的图像拼接技术研究

给出一种基于特征点的图像拼接方法,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,计算出特征匹配点后,使用RANSAC算法剔除误配,并计算出两幅图像之间的坐标变换关系矩阵H.最终使用加权平滑算法完成了图像的无缝拼接.实验证明,该算法有效提高了图像拼接的效率和准确性.     

机载红外搜救成像系统中图像拼接算法研究

由于传统SIFT特征点描述符的复杂性,增加图像拼接的时间,针对这种情况,提出一种快速的红外图像拼接算法。算法首先对序列红外图像提取关键帧;然后对图像畸变和海杂波进行预处理,并限制相邻两幅图像的特征点提取区域,缩短图像拼接时间;最后采用双向匹配法提高配准精度,用高斯渐入渐出法得到无缝拼接的图像。实验结果证明该算法提高了拼接速度,当特征点不是很多时,改进后的SIFT匹配算法在时间上可以达到比较理想的效果。     

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。     

基于SIFT特征匹配的图像拼接算法

基于SIFT特征匹配思想 ,提出一种快速、准确的图像拼接算法.SIFT特征匹配算法是目前国内外特征点匹配研究领域的热点与难点,其匹配能力较强,可以处理两幅图像之间发生平移、旋转、仿射变换情况下的匹配问题,甚至在某种程度上对任意角度拍摄的图像也具备较为稳定的特征匹配能力.在这一匹配思想的基础上结合多分辨率样条提出一种新的图像拼接算法,它采用多分辨率样条来确定拼接区域宽度和加权函数,使图像在不同分辨率下分别拼合,这样使拼合出的图像既清晰又光滑无缝.算法在大多数情况下能自动完成,实验结果证明该方法提高了拼接速度,降低了图像亮度差异的影响,使结果图像自然逼真.     

基于全局拼接的航拍图像拼接算法研究

研究航拍图像的拼接问题,提高图像拼接的准确度。由于当通过航拍获取的图像中部分图像相互存在重叠区域的比例不大时,造成拼接不准确。传统的区域的图像拼接算法无法将具有较小重叠区域的图像准确拼接。为了提高航拍图像拼接的准确率,提出一种全局的图像拼接算法,通过使用SIFT算法提取图像的SIFT特征点,根据位置误差最小的原则完成两幅图像的SIFT特征点匹配,最后利用整体最优化方法对拼接结果进行优化,采用全局特征点的拼接方法,可避免传统方法只利用重叠区域灰度特征而不能准确拼接低重叠度图像的问题。实验证明,改进方法利用图像的全局信息,准确地实现图像的拼接,取得了满意的结果。     

基于SIFT算法的红外图像拼接方法改进

针对红外图像拼接误匹配点过多、耗时过长等问题, 对基于SIFT算法的红外图像拼接方法进行改进. 首先利用高斯差分金字塔建立尺度空间, 然后利用FAST算法对高斯差分金字塔图像进行特征点提取, 提高了算法运行效率, 随后以特征向量的欧式距离作为特征点的相似性度量, 从而找到初始匹配点对, 并利用结合了方向一致性判断的Ransac算法剔除错误匹配点对, 最后用加权平衡算法实现图像的快速融合. 通过红外人物图像拼接实验, 证明改进后的算法在旋转、缩放、光照等情况下更稳定、效率更高, 有较大的理论和应用价值.     

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.     

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。     

一种精确匹配的全景图自动拼接算法

本文提出一种全景图像自动拼接算法,能够实现特征点对的精确筛选和匹配,以及输入图像的自动排序和拼接。首先提取输入图像的尺度不变特征变换SIFT特征点,并采用k-d树搜索得到图像之间所有初始特征匹配对;利用欧氏距离比值和中值滤波器对初始特征点对进行筛选后,再应用随机抽样一致算法RANSAC得到图像间精确匹配的特征点对;计算出图像之间的单应性矩阵,在此基础上完成对输入图像的自动排序和配准,最终拼接合成全景图像。实验结果表明,该算法能获得比结合欧氏距离比值的RANSAC算法更高的配准精度,全景图拼接效果较好,具有良好的鲁棒性。     

面向全景拼接的图像配准技术研究及应用

针对SIFT算法在生成特征向量和进行特征匹配过程中存在的计算量较大、容易产生误匹配等不足,提出一种优化的SIFT配准算法。优化算法首先引入拉普拉斯算子对图像边缘进行锐化处理,结合图像单元信息投影熵原理提取分块图像特征;再依据投影熵矢量欧氏距离最小揣度进行特征匹配;最后利用改进的随机抽样一致性算法删除误匹配。改进算法应用于全景图像拼接中。实验表明,与原始SIFT配准算法相比,优化算法能够有效提高算法效率,减少错误匹配,取得了较好的匹配效果。