圆与多边形重叠区域的判定算法

本文提出了一种实用的圆与多边形重叠区域的判定算法，它集判断与确定功能于一体。该算法将多边形的边视为有向线段，通过引入多边形顶点的入边，出边交点的概念，研究了圆与多边形重叠区域的确定问题，并给出了作出其重叠区域的定理。     

宽基线视差图像的拼接算法

针对两幅视差图像的拼接问题，提出了一种新算法，即利用Hessian仿射不变检测算子检测出特征区域，利用SIFT特征描述算子提取特征区域特征矢量，根据特征矢量的欧几里德距离来建立图像间的稀疏对应关系；由这些对应点稀疏地确定场景中的一些点，以这些点为顶点建立场景的三角面片近似，再据此将重叠区域重投影生成推扫式成像的中间部分图像。将中间部分推扫式成像图像和原左图像的左半部分以及原右图像的右半部分一起拼接生成大图像。利用实际图像进行的拼接实验表明该算法是一个有效的视差图像拼接算法。     

高效的多边形布尔计算方法

针对计算机图形学中应用广泛的多边形布尔计算,提出了一种新的、适用于一般多边形的并集、交集和差集算法。算法主要分为计算交点、将交点插入多边形顶点序列、遍历三个步骤。通过采用循环单链表的数据结构、避开复杂的出入点计算、及预先的一些碰撞检测以避开复杂的求交运算与链表遍历等技巧,提高了算法的执行速度、减少了存储单元。算法能够很好地处理一些奇异情形（边界情形）,比如重叠边、交点为边的顶点等情形,具有很好的鲁棒性。与经典的Weiler算法、Vatti算法和Greiner-Hormann算法相比,该算法具有较低的时间复杂度O（（ m+n+k） log d））和空间复杂度。实验结果显示该算法在处理2222×2222个顶点、42个交点时比经典的Weiler算法速度提高了296倍。算法的主要思想对确定两个多面体的交、并、差问题亦有参考价值。     

网格驱动的双向图像拼接算法

图像拼接是将不同视角下的多幅图像合并成一幅宽视角图像的技术。该技术不仅要求拼接后的重叠区域重影尽可能少,而且要求非重叠区域的扭曲尽可能小。在Moving DLT(Moving Direct Linear Transformation)的基础上,文中提出了网格驱动的双向图像拼接算法。对于重叠区域,利用双向Moving DLT做特征点对齐,并通过定量评估的方式来判断图像叠加的方式,进而得到拼接准确、重影少的结果;对于非重叠区域,利用网格在单应变换和相似变换后的顶点插值进行矫正,进而减小非重叠区域的扭曲。实验结果显示,提出的双向拼接算法比单向拼接算法更准确,对应点的MAE(Mean Absolute Error)会下降0.2个点,而且得到的拼接结果更加自然平滑。     

双目立体测量中多视角深度图同时融合算法

提出一种将多次测量得到的深度图数据融合生成完整单一的网格曲面来描述被测物体表面的融合算法.依次将每幅深度图作为基准图,在基准图的基础上定义多幅深度图重叠对应关系;然后合并重叠数据,保留基准图网格;最后将相邻的基准图通过网格缝合连接成单一无缝的曲面.该算法能同时对多幅深度图进行融合,通过对重叠区域的优化,使得最终融合结果更精确地逼近被测物体表面的真实数据.融合实验结果验证了该算法的有效性.     

基于顶点存储类型的多边形填充算法

提出了一种基于顶点存储类型的多边形填充算法。该算法将多边形顶点和新生成的交点划分为三种类型进行存储,然后由过顶点的扫描线将多边形分割成若干个梯形区域分别进行填充。此算法只涉及过顶点的扫描线,且多边行边上的像素点坐标可以直接从边的直线方程中获得,从而使得该算法大大降低了计算的复杂性。     

图像处理技术在硬度测量系统中的应用研究

硬度图像测量问题,针对很多硬度采样图的处理,都是将压痕图边缘认为是直线,造成硬度值最后与实际硬度值误差较大的问题,提出一种改进方法。对硬度压痕图,利用阈值化提取边缘,针对边缘可能近似直线,可能弯曲的情况,利用宽步长霍夫变换,拟合边缘,得到四条较粗直线的四个交点。围绕各交点,划分一定区域。在各区域内,利用聚类分析算法,得到两类点。对每类点,利用最小二乘法,得到两条直线,求解这两条线的交点,得到精准定位的压痕图顶点。根据硬度计算公式,可以精确得到某种材料的维氏硬度精确值。结果证明,方法与标样值相当接近,优于将压痕图边缘处理结果,证明方法真实、有效、精确。     

应用于多功能打印机的自动文件提取打印算法研究

提出一种基于图像处理的打印机自动文件提取算法.通过对经过边缘检测的文件图片进行Hough变换,检测满足条件的直线组合,从而定位出文件在图片中的区域,又通过文件顶点的坐标确定出文件的长宽比,再通过校正从而得出一个矩形的文件图.实验取得了很好的效果.     

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。     

基于特征不变描述的图像无缝镶嵌技术研究

在图像镶嵌算法中,SIFT算法本身就具有非常强的匹配能力,它可以处理两幅图像之间存在着的平移、旋转、尺度缩放等仿射变换,因此它是现今图像镶嵌中比较常用的方法。但在图像镶嵌中,如果直接使用SIFT算法会使运算量非常庞大,影响速度。针对这一问题,文中首先利用相位相关法来确定图像之间大致的重叠区域,再在大致的重叠区域提取SIFT特征点;其次利用特征点实现配准,并且在全局参数优化时考虑了径向畸变;最后用金字塔融合算法对图像进行融合。实验结果表明该算法能有效提高图像镶嵌的速度和精度,速度约提升三分之一,实现了一幅无缝的全景图像。     

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。     

基于特征聚类的大视差图像拼接算法

针对大视差图像拼接过程中出现的错位、重影等问题,提出一种基于特征聚类的图像拼接算法.首先,以已匹配的特征点分布为依据在目标图像重叠区域构造泰森多边形.然后使用改进的AG-N ES层次聚类算法对特征点聚类,合并对应组内特征点所代表的泰森多边形,得到目标图像重叠区域的各个子平面.最后,求解对应子平面的单应性矩阵,并采取就近...     

针对大视差图像拼接的显性子平面配准

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。     

三维脸部网格模型的交互式调整

脸部网络模型的建立是基于模型的人脸合成技术的关键步骤。提出了一种结合自动和交互方式，利用正交图象的三维人脸模型调整算法，首先利用区域增长法和矩形模板匹配确定正面图象中人脸及各特征区域的位置，利用变形模板自动提取人脸完整特征；然后交互地修正人脸特点的准确正面位置，并从侧面图象提取特征点的深度；最后算法自动确定脸部姿态和利用反向距离内插调整模型非特征点，获得输和人脸模型。实验结果表明，该算法简便实用，费时较少，具有一定的实用价值。     

管道内壁视频图像防抖动算法研究

为了减小抖动对管道内壁视频图像的影响,提出一种在抖动比较小的条件下将横向抖动与旋转分开处理的算法。首先通过选取合适的阈值将灰度化的全景图像二值化为一个圆,利用重心法求出圆心位置,根据与基准帧圆心位置的差别平移全景图像,从而减小横向抖动的影响。之后进行展开,通过求取连续两帧展开图像上重合区域灰度加权重心的差别,对当前帧展开图像平移后再进行拼接,从而减小旋转的影响。实验表明该算法处理速度非常快,可以比较好地减小管道内壁视频图像抖动的影响。     

基于面部动作时空特征的疲劳预警算法

目前疲劳预警算法多采用实时监测报警的方式,这在高速行驶中具有很大的安全隐患。鉴于人类疲劳状态的时序相关性,提出一种基于面部动作时空特征提取的预警算法。首先,构建加入空间变换结构的卷积神经网络,识别人脸区域,对脸部特征点进行检测标记;其次,建立时空特征提取网络,利用采集的人脸图像序列,对未来图像序列进行预测并输出;最后,在输出的图像序列中根据眼部、嘴部综合状态判断是否发出警告。实验结果表明,以15 fps的速率采集图像,预测未来2 s 30帧图像的方式下,该算法能以90%以上的准确率提前26帧（约1.5 s）预警,且提前15帧（1 s）预警的准确率达到97%。在我国高速公路平均100 km/h的车速下,相当于提前40 m预警,能进一步减少交通事故的发生。     

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APAP模型的大视差图像拼接算法

针对待拼接图像具有大视差时,重叠区域会出现重影和拼接效率较低等问题,提出一种基于改进ORB算法的大视差图拼接模型.首先构建尺度空间,借助FAST算法提取特征点并建立主方向,再对特征采样区域建立MLDB描述符,然后采用向量场一致性算法筛选内点,最后通过APAP模型完成配准拼接.实验表明,与ORB算法相比,改进ORB算法的鲁棒性更好,与SIFT算法和AKAZE算法相比,匹配速度更快;本算法拼接与GlobalHomography算法、传统APAP模型和AANAP模型相比,效率更高、拼接效果更好,符合视觉审美.     

基于光流法的定点监控虚拟预置位图像提取方法

大范围定点监控存在摄像头预置位不足以覆盖全部监控区域的问题，而依靠摄像头本身的三维定位功能抓取监控点图像速度太慢，且可能存在定位误差。针对上述问题，提出了一种用于土地违法与违章建筑大范围定点监控的虚拟预置位图像提取及配准方法。对前后两帧图像进行灰度转化和中值滤波去除噪声点，使用基于金字塔的Lucas-Kanade光流算法计算前一帧图像强角点的光流，通过计算仿射变换得到帧间运动矢量；对相邻帧间运动矢量进行积分，得到每一帧图像总的运动矢量；通过提取出运动矢量与虚拟预置位运动矢量最接近的那一帧，得到所需的新时相虚拟预置位图像。实验结果表明，本文算法可以更快速地提取出同一监控点不同时相的监控对比图像，图像重叠率优于95%，不论是重叠率还是图像质量都可以很好地满足日常监控的需求。