基于3点匹配的图像拼接算法

提出了一种基于3点匹配的图像拼接算法。该算法以有效的选取准则为基础，选取种子模板，按照预定的搜索策略，匹配出对应的特征点，利用误匹配消除准则，消除可能出现的误匹配，为后续的优化算法提供初值。为验证算法的有效性，将算法应用于运动轨迹拼接。结果表明，该算法拼接效果比较理想，鲁棒性强，具有较高的实用价值。     

一种基于特征的全自动图像拼接算法

提出了一种基于特征的图像自动拼接算法，本算法采用Harris角点检测算子提取特征点，并对特征角点进行初始匹配与求精，利用最小中值法去除局外点，使变换矩阵计算精确。最后进行颜色融合，生成无缝拼接图像，在大多数情况下，算法可自动完成，实验结果表明，该算法取得了理想的拼接效果。     

基于灰度塔评分的匹配模型构建在无人机网络视频拼接中的应用

对于复杂非配合情况下，视频拼接中特征匹配对的数目和特征匹配准确率无法同时达到后续稳像和拼接的要求这一问题，提出一种基于灰度塔对特征点进行评分后构建匹配模型来进行精准特征匹配的方法。首先，利用灰度级压缩后相近灰度级合并这一现象，建立灰度塔来实现对特征点的评分；而后，选取评分高的特征点建立基于位置信息的匹配模型；最后，依据匹配模型的定位进行区域分块匹配来避免全局特征点的干扰和大误差噪点匹配，选择误差最小的特征匹配对作为最终结果匹配对。另外，在运动的视频流中，可通过前后帧信息建立掩模进行区域特征提取，匹配模型也可选择性遗传给后帧以节约算法时间。实验结果表明，在运用了基于灰度塔评分的匹配模型后，特征匹配对准确率在95%左右。相同帧特征匹配对的数目相较于随机采样一致性有近10倍的提升，在兼顾匹配数目和匹配准确率的同时且无大误差匹配结果，对于环境和光照有较好的鲁棒性。     

序列图像拼接中的交互调整方法

为了弥补序列图像自动拼接中可能出现的误匹配，提出了基于图形界面的交互调整拼接精度的方法。在描述序列图像拼接算法的基础上，解决了在交互调整中的坐标转换及匹配点对修正等关键问题。在实验部分，以序列图像拼接的运行时间为依据，验证了该方法的正确性及有效性。     

仿射不变轮廓匹配的视频拼接研究

为了解决复杂场景变换时视频拼接的精度问题,提出了一种仿射不变轮廓匹配的拼接算法——利用场景中主要区域的轮廓信息对视频图像进行匹配,然后利用匹配点求解运动参数进行拼接。该方法克服了传统拼接算法在复杂的场景变化以及重叠区小的情况下拼接精度低的问题。与基于SIFT的拼接算法对比表明,该算法实现了图像序列的高精度拼接,不仅能适应仿射变换,并且对于重叠区域小,存在运动遮挡的视频具有一定的鲁棒性。     

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。     

基于改进SIFT的图像拼接算法

针对基于SIFT算法的图像拼接中算法复杂度过大和特征点匹配不准的问题,提出了用CS-LBP算子结合SIFT特征点生成特征描述符以及特征双向匹配的图像拼接算法。首先提取SIFT关键点,对每个关键点生成81维的CS-LBP特征描述子,然后利用特征向量双向匹配策略寻找符合特征匹配关系的匹配点对完成粗匹配,最后再利用RANSAC算法计算待拼接图像之间的变换矩阵,从而实现图像的拼接。实验结果表明,该方法能够有效地减少运算量,加快运算速度,拼接效果也较为理想。     

三维模型的空间匹配与拼接

为获得敦煌莫高窟第172窟的全景三维模型,实现文化遗产数字化保护,提出一种三维模型的空间匹配与拼接方法。首先通过基于四目立体视觉系统的复杂场景三维重建方法,获取单一场景的三维模型;然后以场景真实三维点云数据的对应图像坐标为约束条件,进行高精度特征点匹配;最后以两对同名点在相邻两场景中的空间距离应该一致为条件,保留匹配精度高的点,用于计算旋转矩阵和平移矩阵,进行三维模型间的空间拼接。实验结果表明:与传统拼接方法相比,本文的模型拼接处无明显错位现象,视觉效果更好,传统方法与本方法的匹配误差分别为0.008 2和0.001 6,拼接精度得到显著改善。     

一种鲁棒的序列图像自动拼接方法

针对传统图像拼接方法中鲁棒性差、计算量大及自动化程度低等问题,提出一种鲁棒性高的序列图像自动拼接方法。该方法首先采用Harris角点检测算子对经Wallis滤波后的序列图像进行特征点提取,并结合Forstner算子对特征点进行精确定位。然后基于所提取的特征点,采用邻域灰度互相关法进行序列图像的特征点匹配,得到粗匹配点集,并运用RANSAC算法对粗匹配点集处理得到精匹配点集,由精匹配点集求出较高精度的基础矩阵及极线,并由极线约束引导匹配得到高精度的匹配点对,再运用双向松弛整体匹配算法进一步剔除少数位于极线上的误匹配点。最后利用所得的高精度匹配点对,求解序列图像间的仿射变换关系,并进行图像的坐标变换和融合,从而实现序列图像的自动拼接。实验结果表明,该方法拼接效果理想,鲁棒性高,整个拼接过程全自动,不需要人工干预,具有较高的实用价值。     

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。