基于SURF算法的水下图像实时配准方法

为实现水下图像拼接实时性和鲁棒性的要求,提出一种基于SURF算法的水下图像配准方法.首先针对水下图像进行预处理;然后采用SURF算法获取参考图像和配准图像的特征点,采用kD树方法找出潜在的配准点对,再结合RANSAC和最小二乘法求出图像之间的映射关系,在取出外点的同时迭代计算出最终的精确解,并使用双线性插值方法对待配准图像进行重采样,得到配准后的图像;最后使用加权平均算法进行图像融合,完成水下图像拼接.实验结果显示,该方法明显地改善了水下图像质量;与基于SIFT算法的图像配准方法相比,两者准确度相当,但其特征点提取速度快10倍左右,总的配准速度快5倍左右,极大地提高了实时性,并具有相当的鲁棒性.     

一种柱面全景图像自动拼接算法

提出了一种基于特征块匹配的柱面全景图像拼接算法.首先将360度环绕拍摄的序列图像投影到柱面坐标系下;然后以一幅图像为基准图像,选择基准图像中边缘信息丰富的块作为基准块,利用特征块匹配法在待配准图像中找出与基准块匹配的配准块,进而实现两幅图像的配准;再根据配准结果计算出图像间的变换参数;最后采用平滑因子对两幅图像的重叠区域进行图像无缝拼接.实验证明,算法可以快速自动地生成柱面全景图像,具有良好的鲁棒性.     

使用线约束运动最小二乘法的视差图像拼接

目的 图像配准是影响拼接质量的关键因素。已有的视差图象拼接方法没有解决匹配特征点对间的错误配准问题,容易引起不自然的拼接痕迹。针对这一问题,提出了使用线约束运动最小二乘法的配准算法,减少图像的配准误差,提高拼接质量。方法 首先,计算目标图像和参考图像的SIFT（scale-invariant feature transform）特征点,应用RANSAC（random sample consensus）方法建立特征点的匹配关系,由此计算目标到参考图像的最佳单应变换。然后,使用线约束运动最小二乘法分别配准两组图像：1）第1组是目标图像和参考图像;2）第2组是经单应变换后的目标图像和参考图像。第1组用逐点仿射变换进行配准,而第2组配准使用了单应变换加上逐点仿射变换。最后,在重叠区域,利用最大流最小割算法寻找最优拼接缝,沿着拼接缝评估两组配准的质量,选取最优的那组进行融合拼接。结果 自拍图库和公开数据集上的大量测试结果表明,本文算法的配准精度超过95%,透视扭曲比例小于17%。与近期拼接方法相比,本文配准算法精度提高3%,拼接结果中透视扭曲现象减少73%。结论 运动最小二乘法可以准确地配准特征点,但可能会扭曲图像中的结构对象。而线约束项则尽量保持结构,阻止扭曲。因此,线约束运动最小二乘法兼顾了图像结构的完整性和匹配特征点的对准精度,基于此配准模型的拼接方法能够有效减少重影和鬼影等人工痕迹,拼接结果真实自然。     

图像拼接方法探讨

本文系统的阐述了图像拼接技术的由来、现状,应用领域以及拼接方法,对图像拼接的两个主要过程:图像配准和图像融合分别进行了详细介绍.图像配准是图像拼接的核心技术,本文还对现有的图像配准方法进行归类总结,对每个配准算法进行优缺点描述。对目前现有以及常用的图像融合方法也进行了详细的介绍。最后提出了图像拼接技术的不足.     

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。     

基于区域的图像拼接算法

为了在实时视频监控中能够有效地检测和跟踪目标,提出了一种基于区域的图像拼接算法.该算法根据空间几何知识建立摄像机旋转投影模型,对需要拼接的图像进行二维空间坐标变换,使所有的图像都转换到同一坐标系下.最后,根据已知的云台旋转参数来设定配准特征空间,进而对图像进行配准和拼接.算法中建立了一种新的摄像机旋转投影模型,可以有效地进行图像的空间坐标转换,并且通过设定配准特征空间,有效地改进了配准和拼接算法.在PC机上的实验结果表明了该算法的准确性和有效性.     

改进的实时图像拼接方法

通过分析比较不同配准算法的优缺点,提出一种基于灰度相关与特征点相结合的实时图像拼接方法。算法首先对图像进行自适应缩放,调整为需要输出的大小,然后用基于特征边缘点方法确定配准方向和大体位置,用基于灰度相关方法准确定位最佳匹配点,最后通过加权平均法对重叠图像进行融合处理。实验结果表明,算法能准确地对图像进行拼接,具有实时性和高效性。     

基于特征块与小波变换的图像拼接算法

为了改进现有的基于灰度的图像拼接方法速度过慢的缺点,综合考虑了图像拼接过程中速度与精度两个因素,提出了一种基于小波变换和特征块的图像拼接算法.该算法对图像进行小波变换,在高频信号上利用简单边缘阈值法提取特征块,在低频信号上进行配准,并根据低频图像配准位移完成原始图像的配准.最后将实验结果与传统的基于灰度的图像拼接方法进行比较,结果表明了该算法在保证图像拼接精度的同时,大大提高了图像拼接速度.     

旋转不变的X线图像相关度拼接

针对现有X线图像拼接方法中分别存在的需要固定标志物、鲁棒性差及全景图像存在伪影等问题,提出一种旋转不变的图像自动拼接方法.基于特征点配准,结合改进的、旋转不变的相关度法进行特征匹配,对图像重合度要求较低.在图像融合中则采用2维动态权值和平衡曝光度等策略.经实验验证,本文配准算法在保证结果准确性的同时提高了鲁棒性;本文融合算法可有效地平衡曝光度差异,并避免拼接伪影,极大地提高了全景图像质量.     

遥感图像拼接系统

提出和实现了一种图像配准方法,利用OpenCV库开发了一个低空遥感图像拼接系统. 将SIFT作为图像拼接特征向量,实现了图像局部尺度空间中极值点的计算和SIFT特征点的提取. 使用特征向量的欧氏距离实现特征点的粗匹配,结合随机抽样一致RANSAC算法对匹配点进行优化,并精确估算出投影变换矩阵,实现两幅图像的拼接. 最后实现对重合区域的图像融合. 实验结果表明本文方法较好的解决了遥感图像中常出现的图像的平移、缩放、旋转等变换下的配准问题,达到较好的拼接效果.     

图像语义相似性网络的文本描述方法

图像的文本化描述解决图像理解的高级语义问题。由于存在语义鸿沟,导致自动生成的文本与图像内容有较大差异,浅层神经网络构建的语言模型很难生成通顺的语句。为此,提出图像语义相似性神经网络,在递归神经网络的输出层之后添加全连接网络,引入图像间的视觉相似性和文本相似性信息,从而在预测图像的文本描述时保持相似图像的有效语义信息。增加栈式隐层和普通隐层的深度来提高语言模型的学习能力,最终得到接近自然语言的文本。实验结果表明,该方法在BLEU、ROUGE、METEOR和CIDEr等评价指标上均取得较好的效果,能够生成符合图像内容的高质量文本描述。     

面向内容检索的彩色图像分割

稳健有效的图像自动分割是面向内容图像检索中的一个重要问题，适应内容检索的需要，提出了一种融合颜色，纹理特征，采用特征聚类的彩色图像分割新算法，该算法采用线性加权方式融合颜色，纹理特征，并依据图像功率谱分布自适应确定融合权值，它采用提出的基于编码代价的自淬火（self annealing)方法对特征空间聚类，该聚类算法具有可自动确定类别数目，对初始聚类中心选择不敏感的优点，将新算法有于分割多幅自然图像，实验结果证明了算法的有效性。     

支持基于内容检索的图像数据模型的设计

以面向对象的多媒体数据库系统Jasmine为平台,设计具有基于内容图像检索功能的面向对象数据模型,作为数据库的引擎,实现了一个支持基于内容检索技术的图像数据库系统。     

基于图像中心加权特征的图像检索

本文讨论了基于内容的图像检索系统中特征提取的技术，并提出了一种基于图像中心加权特征提取算法，即对图像不同位置提取的特征采用不同的加权系数，越靠近图像中心加权系数越大。最后使用支持向量机技术作为图像分类器进行图像的检索。实验表明该系统能有效地检索大规模的图像数据厍，并取得了比较好的效果。     

一种基于图像特征的彩色图像水印算法

为了提高水印算法的抗几何攻击能力,提出一种基于图像特征的彩色图像水印算法。首先利用加速鲁棒性特征SURF(Speed-Up Robust Features)算法提取出图像中稳定的特征点,并为其构造SURF特征描述算子,使提取出的特征点具有尺度不变性;然后根据特征尺度的自适应性获得局部特征区域并对其进行归一化处理;之后对局部特征区域进行斜变换,并获得其中频系数;最后结合奇异值分解SVD(Singular Value Decomposition)算法完成水印的嵌入。实验结果表明,嵌入水印后的图像在经过噪声以及几何攻击后,其提取的水印与原水印仍具有较高的相似度,该算法具有较好的鲁棒性。     

基于图像几何形状特征的CBIR算法

张量尺度是一种基于图像几何形状的特征描述子,由于其特征提取过程计算复杂度较高,不适合于快速的基于内容的图像检索。提出一种基于图像森林变换的张量尺度特征提取快速算法,并采用归一化的张量尺度方向直方图作为图像几何形状的特征描述子,与相似性度量标准结合,实现了一种具有图像平移、旋转、尺度变换不变特性的基于内容的图像检索算法。与现有的张量尺度计算方法相比,该算法具有较低的计算复杂度,仿真实验结果证明算法的有效性。     

夜间拍照图像质量增强算法的研究与实现

由于移动智能设备在夜间拍摄图像时,传统的闪光灯和无闪光灯条件下拍摄图像的融合算法在图像配准步骤中存在不准确以及在图像融合步骤中存在效果不佳的缺点。针对上述问题,提出一种夜间拍照图像质量增强算法。该算法首先提出基于ASIFT夜间图像配准算法来对闪光灯和无闪光灯条件下拍摄图像进行配准,避免传统配准方法的过拟合问题,然后用基于细节重构的图像融合算法对配准后图像进行融合,大大增强图像的细节信息。实验结果表明,基于ASIFT的夜间图像配准算法,可以提高夜间图像配准精确度,有效地避免出现重影等问题,而基于细节重构的图像融合算法有效地解决了色偏问题和细节提取问题。经过该算法处理后的图像既保留原来的光照氛围,又增强图像的细节信息,大大提高了图像的主客观质量。     

基于高阶统计量和图像分割技术的图像盲复原

提出一种基于高阶统计量和图像分割技术的改进的非负支持域递归逆滤波算法(NAS-RIF)。该算法应用高阶统计量去噪,解决了原NAS-RIF算法敏感于噪声的特性,提高了退化图像的信噪比。其次,在每次迭代中利用图像分割技术进行图像支持域的自估计,改变了NAS-RIF算法中支持域必须是方形的不利限制。实验结果表明改进的NAS-RIF算法具有更好的噪声抑制和边缘细节恢复效果。     

人像变换的图象处理方法研究

本文研究基于径向函数的图象扭曲算法和边缘检测算法，在Ｗｉｎｄｏｗｓ环境下，编程实现人像变换的图象处理系统。同时，对给出的人像采用了基于知识的控制搜索策略。根据所选择的面部表情，搜索出与之相关的部位边界，对其进行扭曲变形，使之接近于自然的脸部表情。