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为了提高无人机航拍图像配准的实时性,通过分析无人机巡航高度相对稳定及图像缺乏高频的细节信息的特点,提出了一种改进SIFT特征点检测方法,显著提高了图像的配准速度,并构建了一个用于图像拼接的航空影像数据集进行实验验证.首先分析了SIFT(Scale Invariant Feature Transform)算法关于特征点尺度不变性的理论依据及实现方法,提出了消除冗余性能的策略;然后采用减少高斯金字塔阶数与层数以及选择在每阶的第三层图像开始检测极值点,以减小差分尺度空间规模的方法;最后在数据集上进行了与现有图像配准方法的对比实验.实验结果证明,所提方法能够获得匹配稳健、鲁棒性高的特征点,匹配耗时只有经典SIFT的1/10,该方法为无人机航拍图像快速拼接提供了技术支持. 相似文献
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为了提高无人机航拍图像配准的实时性,通过分析无人机巡航高度相对稳定及图像缺乏高频的细节信息的特点,提出了一种改进SIFT特征点检测方法,显著提高了图像的配准速度,并构建了一个用于图像拼接的航空影像数据集进行实验验证.首先分析了SIFT(Scale Invariant Feature Transform)算法关于特征点尺度不变性的理论依据及实现方法,提出了消除冗余性能的策略;然后采用减少高斯金字塔阶数与层数以及选择在每阶的第三层图像开始检测极值点,以减小差分尺度空间规模的方法;最后在数据集上进行了与现有图像配准方法的对比实验.实验结果证明,所提方法能够获得匹配稳健、鲁棒性高的特征点,匹配耗时只有经典SIFT的1/10,该方法为无人机航拍图像快速拼接提供了技术支持. 相似文献
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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。 相似文献
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《计算机工程与应用》2017,(18)
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。 相似文献
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基于全局拼接的航拍图像拼接算法研究 总被引:3,自引:0,他引:3
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。 相似文献
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序列图像拼接过程中误匹配的消除 总被引:2,自引:0,他引:2
序列图像拼接过程中困难之一是当重叠区域内存在多个相似部分时,就会发生误区配而导致拼接失败。在采用图像特征区域配准算法中,基于同名区域面积差、区域重心同位、区域重心距离比及配准参数复用提出了四种误区配的消除方法。实验表明,这些方法能有效地消除误匹配,提高序列图像拼接的配准率。 相似文献
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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。 相似文献
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针对图像拼接存在色差过渡不均匀、图像倾斜扭曲及拼接效率低的现象,提出一种基于拼接缝自适应消除和全景图矫直的快速图像拼接算法。首先,用尺度不变特征变换(SIFT)提取图像指定区域特征点并用双向K近邻(KNN)算法进行图像配准,有效提高算法效率;其次,利用动态规划思想提出自适应公式找到最优拼接缝并用图像融合算法对其自适应消除,解决拼接缝色差过渡不均匀问题;最后,针对累积拼接误差形成全景图倾斜的现象,利用边缘检测算法提出自适应拟合四边形矫直模型,把原始全景图矫直为一个全新的全景图。所提算法与分块图像拼接和二叉树图像拼接算法相比,图像质量提升了5.84%~7.83%,拼接时间仅为原来的50%~70%。实验结果表明,该算法不仅通过自适应更新机制减少不同图像背景下拼接缝色差过渡不均匀的现象,从而提高了图像质量;而且提高了拼接效率,降低了全景图倾斜扭曲程度。 相似文献
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在无人机平台上采用低重叠方式成像能够大大提高数据获取效率,可满足包括应急救援和航空侦察等时效性要求很高的特殊领域应用需求。然而,此类影像具有重叠度低和旋转角大的特点,利用常规正射影像镶嵌的方法进行拼接往往带来较大的拼接误差。提出了基于ASIFT算法的低重叠图像配准方法,并对序列影像做光束法平差处理,得到最优变换矩阵后,结合多分辨率样条融合算法进行全景影像输出。实验结果表明:该方法可以获取足够数量稳定的匹配点对,较好地约束了序列影像之间的几何关系,得到的拼接影像无缝清晰,适应于低重叠度无人机影像的快速拼接。 相似文献
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目的 肌骨超声宽景图像易出现解剖结构错位、断裂等现象,其成像算法中的特征检测影响宽景图像的质量,也是超声图像配准、分析等算法的关键步骤,但目前仍未有相关研究明确指出适合提取肌骨超声图像特征点的算法。本文利用结合SIFT (scale invariant feature transform)描述子的FAST(features from accelerated segment test)算法以及SIFT、SURF(speeded-up robust features)、ORB(oriented FAST and rotated binary robust independent elementary features(BRIEF))算法对肌骨超声图像序列进行图像拼接,并对各算法的性能进行比较评估,为肌骨超声图像配准、宽景成像提供可参考的特征检测解决方案。方法 采集5组正常股四头肌的超声图像序列,每组再采样10幅图像。利用经典的图像拼接算法进行肌骨图像的特征检测以及图像拼接。分别利用上述4种算法提取肌骨超声图像的特征点;对特征点进行特征匹配,估算出图像间的形变矩阵;对所有待拼接的图像进行坐标变换以及融合处理,得到拼接全景图,并在特征检测性能、特征匹配性能、图像配准性能以及拼接效果等方面对4种算法进行评估比较。结果 实验结果表明,与SIFT、SURF、ORB算法相比,FAST-SIFT算法所提取的特征点分布更均匀,可以检测到大部分肌纤维的端点,且特征点检测时间最短,约4 ms,其平均匹配对数最多,是其他特征检测算法的25倍,其互信息和归一化互相关系数均值分别为1.016和0.748,均高于其他3种特征检测算法,表明其图像配准精度更高。且FAST-SIFT算法的图像拼接效果更好,没有明显的解剖结构错位、断裂、拼接不连贯等现象。结论 与SIFT、SURF、ORB算法相比,FAST-SIFT算法是更适合提取肌骨超声图像特征点的特征检测算法,在图像配准精度等方面都具有一定的优势。 相似文献
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针对图像拼接算法存在效率低下、特征点错误匹配、重影和拼接缝等问题,提出一种基于尺度不变特征变换、薄板样条函数和幂函数的图像拼接方法。该方法通过对输入图像进行采样匹配,计算输入图像间的点映射关系和重合区域,使用点映射关系对重合区域内的特征点进行定向配准,利用特征点集合计算出图像的局部扭曲模型,使用图像插值方法对图像进行变形映射;采用幂函数权重模型对变形图像中的像素进行平滑过渡,完成图像拼接。实验结果表明,在拼接相同图像的情况下,所提方法与传统的尺度不变特征变换算法相比,特征点配准效率提高了约59.78%,而且得到了更多的特征点对;与经典的图像拼接算法相比,该方法解决了图像的重影和拼接缝的问题,同时提高了图像的质量评估指标的得分。 相似文献
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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. 相似文献
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目的 针对图像拼接中大视差图像难以配准的问题,提出一种显性子平面自动配准算法。方法 假设大视差图像包含多个显性子平面且每个平面内所含特征点密集分布。对该假设进行了验证性实验。所提算法以特征点分布为依据,通过聚类算法实现子平面分割,进而对子平面进行局部配准。首先,使用层次聚类算法对已匹配的特征点聚类,通过一种本文设计的拼接误差确定分组数目,并以各组特征点的聚类中心为新的聚类中心对重叠区域再聚类,分割出目标图像的显性子平面。然后,求解每个显性子平面的投影参数,并采用就近原则分配非重叠区域的单应性矩阵。结果 采用公共数据集对本文算法进行测试,并与Auto-Stitching、微软Image Composite Editor两种软件及全局投影拼接方法(Baseline)、尽可能投影算法(APAP)进行对比,采用均方根误差作为配准精度的客观评判标准。实验结果表明,该算法在拼接大视差图像时,能有效地配准局部区域,解决软件和传统方法由误配准引起的鬼影、错位等问题。其均方根误差比Baseline方法平均减小55%左右。与APAP算法相比,均方根误差平均相差10%左右,但可视化配准效果相同且无需调节复杂参数,可实现自动配准。结论 提出的显性子平面自动配准算法,通过分割图像所含子平面进而实现局部配准。该方法具有较高的配准精度,在大视差图像配准方面,优于部分软件及算法,可应用于图像拼接中大视差图像的自动配准。 相似文献
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视频拼接技术是计算机图形学和计算机视觉的重要分支,它的发展基于静态图像的拼接技术,但由于视频信息的复杂性,视频拼接也有区别于图像拼接,针对实际运用中的实时拼接的需要,本文提出了一种基于控制帧的固定摄像头视频拼接方法。首先采集控制帧图像,对摄像头进行参数标定获得相机内参和光心坐标,再使用一种改进的畸变矫正方法去除摄像头畸变带来的成像失真。然后对控制帧图像进行SIFT特征提取并进行粗匹配,再用RANSAC的方法剔除误匹配点并拟合出图像变换单应阵。最后使用查表法将各摄像头的图像同步投影到大场景图片上,对重合区域进行光亮补偿和多带融合。最终实现速度可达25帧/秒的实时视频拼接。 相似文献
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目的 针对图像拼接过程中,缝合线通过运动物体或配准不准确区域等情况导致融合图像出现鬼影、重影的问题,提出了一种基于差异图像加权的改进最佳缝合线算法,采用基于多分辨率和加权平均的分区图像融合算法解决了拼接线问题。方法 首先将两幅图像的重叠区域划分为缝合线区域和过渡区域;在缝合线区域内,使用差异图像加权的最佳缝合线搜索准则构建准则值图像,基于动态规划思想来搜索得到最佳缝合线;基于缝合线生成掩码图像,并对重叠区域图像进行扩展,采用多分辨率融合算法实现了非严格重叠区域的融合;在过渡区域采用加权平均算法来消除拼接线。结果 采用含有大量运动物体的图像序列对算法进行测试,实验结果表明,基于差分图像加权的最佳缝合线有效避开了大部分运动物体,当缝合线难以绕开运动物体时,能够尽量少地穿过运动物体;通过多分辨率和加权平均融合算法消除了拼缝等问题。结论 提出的最佳缝合线算法能够有效地避免缝合线通过运动物体、配准不准确的区域,将多分辨率图像融合算法应用于非严格重叠图像融合,能够合成高质量的全景图像。 相似文献
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针对目前大多数算法在图像拼接过程中仍然存在明显缝隙的缺陷,提出了最佳点平滑方法,首先采用SIFT算法提取特征点,并用PCA-SIFT对特征描述符做降维处理;然后通过RANSAC消除误匹配点,将三基色最为接近的点作为拼接点,之后对拼接点集进行平滑处理;最后得到最佳拼接线。通过仿真实验表明,算法在保证了时间效率的同时,使得彩色图像得到了更好的拼接效果。 相似文献