一种新的彩色图像自动拼接方法研究

针对彩色图像拼接过程中模板选择局限性的问题,提出一种改进彩色图像自动拼接方法。基于边缘检测得到的彩色图像结果,首先,从指定图像的重叠区域内自动选择并获得有效的特征模板;然后,依据最大相似性准则从另一幅图像中找到并获得最佳图像匹配点,进一步实现两幅相邻的彩色图像之间的匹配计算;最终,利用平滑算法法则对两幅图像的重叠区域进行融合处理,从而达到彩色图像的快速自动拼接的效果。通过实验表明,该算法能够有效提高图像之间的匹配精度,并且对大部分彩色图像具有很好的拼接效果。     

一种改进的基于模板匹配的显微细胞图像拼接算法

医学显微图像的拼接是后序医学图像处理和医疗诊断的关键。基于对医学显微图像拼接的研究,提出了一种改进的基于模板的图像拼接算法。该算法将一幅图像的模板在另一幅图像上平移,对两幅图像重叠区域作相关性计算,从而获得最佳匹配位置,实现图像的拼接。实验结果证明该算法精度高、速度快。     

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。     

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。     

基于比值法和模板匹配法的灰度图像拼接

提出一种改进的基于比值法和模板匹配法的灰度图像拼接算法。对两幅具有重叠区域的灰度图像，先通过设置拼接参数对话框，在另一幅图像中找到最佳匹配点，最后利用平滑因子对两幅图像的重叠区域进行数据融合操作，实现了灰度图像的快速自动拼接。实验证明．该方法对大部分灰度图像具有很好的拼接效果。     

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。     

一种消除伪匹配的图像拼接算法

在图像拼接中进行图像配准,模板特征选取与大小选取在很大程度上影响图像配准的准确度和速度.当相邻两幅图像重叠区域缺乏显著特征,或者存在多个特征相似的部分,就会发生伪匹配而导致拼接失败.该文对图像拼接的伪匹配情况进行分析,提出一种消除伪匹配的图像自适应拼接算法,该算法在匹配上具有更高的相似性特征判别的可靠性,在自动图像拼接中体现出很强的实用性,可以实现重叠图像的正确、平滑的无缝拼接.实际运用结果表明,该方法简单易行.     

基于手持相机的文档图像拼接算法

为了把手持相机拍摄的多幅文档图像拼接成一幅大的图像,提出了一种基于全局对准模型的文档图像拼接算法。该算法首先通过估计文档图像的消隐点坐标来校正透视失真,使相邻图像的几何关系可以用仿射变换表示;然后采用随机采样方法调整特征点之间的距离,使其尽可能均匀地分布在整个重叠区域内;接着利用所有重叠图像对的局部对准约束通过建立文档图像拼接的全局对准模型来有效地消除误差积累;最后利用二值函数对图像进行剪切,以减小重叠区内的对准误差。实验结果表明,该方法无需事先标定摄像机的内外参数和限制相机的位置,不仅具有较高的对准精度,且可有效地拼接手持相机拍摄的各种文档图像。     

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.     

基于十字模板的特征点匹配方法

针对传统模板匹配中矩形模板计算量大、容易造成误匹配的问题,对矩形模板进行改进,提出了十字模板匹配算法;对待匹配的两幅图像进行边缘提取,结合两幅图像的灰度图像获得灰度边缘图像,并利用十字模板匹配方法匹配选定的模板区域;最终在连续性约束的条件下,利用欧氏距离完成特征点匹配。对比实验结果表明十字模板匹配速度快,准确度高;基于十字模板的特征点匹配方法简单可靠,具有一定的实用性。     

序列图像的目标识别方法

针对灰度差绝对平均值算法匹配次数多,不具有旋转不变性等缺点,提出一种新的序列图像目标识别方法。首先,分别在模板图像和目标图像中进行特征点检测,然后将模板图像中检测到的特征点附近区域作为特征模板。利用特征模板与目标图像中的特征点相应区域进行环形模板匹配操作,从而在目标图像中找到与模板图像相匹配的特征点。对于因遮挡而丢失的特征点,可根据已匹配特征点之间的相对关系来重新确定,从而实现目标识别的功能。仿真实验验证了该算法的有效性。     

定位图像匹配尺度与区域的摄像机位姿实时跟踪

目的 提出一种定位图像匹配尺度及区域的有效算法,通过实现当前屏幕图像特征点与模板图像中对应尺度下部分区域中的特征点匹配,实现摄像机对模板图像的实时跟踪,解决3维跟踪算法中匹配精度与效率问题。方法 在预处理阶段,算法对模板图像建立多尺度表示,各尺度下的图像进行区域划分,在每个区域内采用ORB（oriented FAST and rotated BRIEF）方法提取特征点并生成描述子,由此构建图像特征点的分级分区管理模式。在实时跟踪阶段,对于当前摄像机获得的图像,首先定位该图像所对应的尺度范围,在相应尺度范围内确定与当前图像重叠度大的图像区域,然后将当前图像与模板图像对应的尺度与区域中的特征点集进行匹配,最后根据匹配点对计算摄像机的位姿。结果 利用公开图像数据库（stanford mobile visual search dataset）中不同分辨率的模板图像及更多图像进行实验,结果表明,本文算法性能稳定,配准误差在1个像素左右;系统运行帧率总体稳定在2030 帧/s。结论 与多种经典算法对比,新方法能够更好地定位图像匹配尺度与区域,采用这种局部特征点匹配的方法在配准精度与计算效率方面比现有方法有明显提升,并且当模板图像分辨率较高时性能更好,特别适合移动增强现实应用。     

一种面向密封条长度检测的模板匹配优化算法

针对现有的汽车密封条长度测量设备中使用模板匹配算法检测特征点位置时,密封条自身旋转导致匹配效果差的问题,提出一种基于Hough变换的自适应模板更新算法。该算法在传统模板匹配方法的基础上,通过设定阈值对模板匹配效果进行判断;对于匹配效果不好的图像进行Hough变换,结合特征点的几何特征进行识别;通过特征点的位置与尺寸信息,将其转化为新的模板用于下一次的模板匹配,实现模板的自适应更新。试验结果表明,该算法弥补了传统模板匹配法对图像旋转异常敏感的问题,提高了识别的稳定性,同时保证了检测效率满足现场的要求。     

航空影像上线状地物的半自动提取

提出了一种顾及操作性、稳定性、精度和速度的从航空影象半自动撮线状地物的策略和算法。在人工依次输入的每两个初始点之间，提取连续的抛物线。该方法先通过二模板快速相关和优化计算得到剔除了错误匹配后的初始抛物线参数，然后以其为初值，基于整体最小二乘法模板匹配，解求参数的精确值，以获得更高的定位精度。通过自适应的模板克服了线特征的对比度和线宽度的变化对定位带来的影响。实验结果表明，该算法有较强的抗干扰能力和较高的精度，有较好的实用价值。     

特征提取和匹配的图像倾斜校正

针对图像中不包含明显直线的情况,提出一种基于特征点提取的图像倾斜校正算法.该算法建立在与无倾斜的训练图像比对基础上,利用特征点构造直线,不依赖于原图中是否存在直线,具有尺度、平移无关性.首先使用双向最大相关系数匹配,匹配正确率较高;然后利用大数原理对数据进行处理,去除误匹配的影响,该算法最少可以利用两个匹配对,即可检测出图像倾斜角度.结合应用背景,还设计了一种用于特征提取的圆形模板,具有类似于旋转不变的性质.     

A correlation-relaxation-labeling framework for computing opticalflow-template matching from a new perspective

Optical flow estimation is discussed based on a model for time-varying images more general than that implied by Horn and Schunk (1981). The emphasis is on applications where low contrast imagery, nonrigid or evolving object patterns movement, as well as large interframe displacements are encountered. Template matching is identified as having advantages over point correspondence and the gradient-based approach in dealing with such applications. The two fundamental uncertainties in feature matching, whether template matching or feature point correspondences, are discussed. Correlation template matching procedures are established based on likelihood measurement. A method for determining optical flow is developed by combining template matching and relaxation labeling. A number of candidate displacements for each template and their respective likelihood measures are determined. Then, relaxation labeling is employed to iteratively update each candidate's likelihood by requiring smoothness within a motion field. Real cloud images from satellites are used to test the method     

一种基于模板匹配法的眼底图像拼接方法

图像拼接技术是近年来医学图像处理的研究热点之一,在眼科方面具有广泛的研究价值。笔者根据眼底图像的特点,提出了一种基于模板匹配法的眼底图像拼接方法。首先在两幅图像的重叠区域中分别抓取一对初始匹配点,分别以抓取点为中心取不同大小的模板区域和搜索区域,然后根据模板匹配法的基本原理,确定最佳匹配点,通过平移和旋转变换完成图像之间的配准,最后采用重叠区域线性过渡的图像融合方法消除拼缝,实现图像间的平滑过渡。经实验验证,该方法实现了不同视角眼底图像之间的拼接,且计算速度快,精度高。     

基于区域增长的立体像对稠密匹配算法

该文提出了一种新的基于区域增长的立体像对稠密匹配算法，该算法适用于多种图像对，包括存在较大视差的未经校准的图像对和其中某些纹理稀疏的区域．首先用新的两层算法匹配图像对中的种子点，匹配关系再根据两种策略由这些种子点向图像的其余部分传播．区域增长过程中以新的加权差值平方和准则作为目标函数，模板窗的大小根据其中包含的纹理数量动态变化，而搜索窗的大小与可信系数成反比．对真实立体像对的稠密匹配结果表明了该算法具有良好的性能．     

Scale-invariant template matching using histogram of dominant gradients

This paper presents a histogram-based template matching method that copes with the large scale difference between target and template images. Most of the previous template matching methods are sensitive to the scale difference between target and template images because the features extracted from the images are changed according to the scale of the images. To overcome this limitation, we introduce the concept of dominant gradients and describe an image as the feature that is tolerant to scale changes. To this end, we first extract the dominant gradients of a template image and represent the template image as the grids of histograms of the dominant gradients. Then, the arbitrary regions of a target image with various locations and scales are matched with the template image via histogram matching. Experimental results show that the proposed method is more robust to scale difference than previous template matching techniques.