VB6.0图象动态显示技术及实现

图象动态显示的基本思想是从源图象向目标图象复制象素 块,即把一个图象框控件上的象素块移动到另一个图象框控件上。介绍了图象形式、图象文 件格式、图象动态显示编程技术,应用VB6.0实现扫描、百叶窗、马赛克等的动态显示,并 给出了其程序的主要代码。     

基于语义的图象检索方法研究综述

对于当前基于内容的图象检索（CBIR）系统来说,在用户的信息需求和千丝万缕诉功能之间存在着重大的差距,要进一步提高现有图象检索系统的能力,需要对图象的内容进行语义描述,对图象的多层语义模型和图象语义的知识表示作了概括性介绍,重点讨论了一些将图象的低层视觉特征映射到图象高怯事义的方法,并指出了利用语义进行图象检索急需解决的一些问题。     

BMP图象快速显示文件制作

BMP图象格式文件是Windows下最为常用的一种图象文件,笔者通过对BMP图象存储格式的分析,利用宏汇编语言编写了一个简短的程序来处理BMP图象数据及与控制有关的VGA显示寄存器,然后用DEBUG把BMP图象文件装入宏汇编程序预留的数据存储空间,这样就组成了一个新的有BMP图象数据的可执行文件,从而成功地实现了在DOS状态下,直接快速地显示BMP图象,为处理图象文件提供了一种可行的方法。     

基于PCA变换与小波变换的遥感图象融合

针对多光谱图象与全色图象的融合问题,提出了一种基于PCA变换和小波变换的遥感图象融合方法.新方法通过对多光谱图象作PCA变换,首先得到3个主分量;然后,利用小波变换融合方法融合多光谱图象的第1主分量与全色图象,并用融合后的图象替代多光谱图象的第1主分量;最后,作PCA反变换来得到新的多光谱图象.主观视觉效果分析和客观统计参数评价分析表明,新方法的性能优于PCA变换融合方法、IHS变换融合方法和小波变换融合方法,该方法不仅较大地增强了结果图象空间细节的表现能力,而且很好地保留了多光谱图象的光谱信息.     

图象压缩编码方法及其在遥控机器人图象传输中的应用

本文概述了第1代和第2代图象压缩编码的原理和方法,并针对遥控机器人图象传输高压缩比的要求提出了一种改进的基于方向分解的图象压缩编码的方法.这种方法首先将原始图象分解成一个低通图象和一个高通图象,并进一步将高通图象分解成8个具有方向性的高通分量,然后针对低通图象和高通图     

基于骑士巡游变换的数字图象细节隐藏技术

为了研究一种不致引起他人破解欲望只置乱图象细节。而不破坏图象总体形象的数字图象隐藏技术,首先给出了骑士巡游问题及骑士巡游矩阵的概念,并提出了一种新的图象置乱变换--骑士巡游变换,同时分析了该变换方法隐藏图象细节的原理;然后,给出了图象细节隐藏的实验结果,实验结果表明,该方法不仅达到了隐藏图象细节而不破坏图象总体形象的目的,而且使隐藏图象看上去像受到某种噪声干扰一样,从而不易引起别人破解的欲望,同时该变换还可以很好地将文字信息隐藏在图象之中;最后,对骑士巡游变换在图象伪装与隐藏方面的特性进行了分析,表明该变换具较高的保密度和较强的免疫性。     

图象理解的应用与发展

图象理解是关于图象工程中的关键环节,介绍了图象理解的概念,基本理论和方法。并指出了图象理解的应用和发展趋势。     

一种用于图象检索的综合模糊直方图方法

随着多媒体技术的迅速发展,如今虽然在高带宽计算机网络上已能共享传播图象数据,但这也使得信息交换中的可视数据量急剧增加,同时给研究者们提出了有效检索图象的难题,为了能够快速准确地检索图象,提出了一种用综合模糊直方图进行图象检索的方法,该方法综合使用了颜色和纹理特征,首先将图象分块处理,得到了图象在HSI空间的颜色模糊直方图,然后用纹理特征对颜色模糊直方图进行扩展,从而得到综合模糊直方图,同时还给出了抽取图象颜色和纹理特征的方法和建立图象综合模糊方图的计算过程,并用上述方法对一个200幅彩色图象的图象库进行检索,实验结果表明,使用综合模糊直方图能有效地提高图象检索的准确度。     

SAR与可见光图象匹配方法的研究

由于SAR和可见光成象传感器图象的物理特征不同,因此进行匹配难度很大。本文在深入分析了这两种传感器图象物理特征的基础上,提出了一种图象匹配的新方法。该方法运用形态学滤波方法去除SAR图象斑点噪声,利用图象的边缘特征进行匹配,并采用多分辨率分级搜索技术减少计算量,在对实验结果进行分析的基础上提出了搜索真实匹配位置的原则,大大提高了匹配的准确率。通过实验对SAR图象斑点噪声滤波和SAR与可见光图象匹配算法进行了验证,实验证明本算法的SAR图象去噪效果明显优于传统的Frost方法,图象匹配精度高,稳定性好。     

一种面向图象语义的主要区域提取方法

图象主要区域的提取是图象语义抽取及其应用的基础 .为了更好地进行图象语义的抽取 ,提出了一种面向图象语义的图象主要区域自动提取方法 .该方法首先将图象划分成固定大小的子块 ,并通过对子块特征进行聚类来获得图象的初始区域分割 ;而后 ,经过一系列的后处理来优化分割结果 ,并实现前景和背景区分 ;最后通过分析每个背景区域的重要程度 ,去除掉不相关的背景区域 .通过对包含有显著对象的户外图象进行的实验表明 :该方法不仅可以去除图象中 ,大量与图象语义不相关的内容 ,而且能保留图象的主要信息 ,这就为进一步的图象语义应用打好了基础 .     

静态图像快速拼接算法研究

在讨论图像拼接的模板匹配法的基础上,针对计算量太大的问题,提出了一种提高效率的改进算法。选取四条线段作为模板,并利用相邻像素差值作为模板进行图像拼接。试验结果表明,该算法不但降低了计算复杂度,还很好地保证了拼接质量。     

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。     

基于加速鲁棒特征的广角图像自动拼接校正算法

广角图像在全景图拼接中优势明显,然而,由于广角图像存在严重的透视畸变,往往导致拼接的效果不理想,甚至导致拼接失败。针对广角图像拼接中的透视畸变问题,提出一种广角图像自动拼接、校正算法。先计算出待拼接广角图像的特征点匹配对,求出图像拼接矩阵,对广角图像进行拼接;然后,根据图像采集时的镜头旋转角度计算出图像校正矩阵,对拼接后的全景图进行透视畸变校正。实验结果表明,基于该算法得到的全景图能够有效地消除透视畸变,达到较好的拼接效果。     

一种全景图快速生成算法及其实现

针对柱面全景图拼接提出一种快速稳定的拼接算法。该方法将待拼接的二维图像的灰度值投影变换到一维数轴上，选择特征明显的灰度段作为模板，通过序贯相似性检测进行匹配，并在匹配过程中能够自适应地调整阀值，最后采用线性加权法对图像进行无缝拼接。采用普通相机拍摄的序列图像进行实验，实验结果证明该方法提高了拼接速度，降低了图像亮度差异的影响，使结果图像自然逼真。     

运用区域标定自动机的文字图像拼接算法

本文提出了一种新的文字图像的匹配拼接算法。运用基于区域标定自动机的方法获得重叠图像的特征匹配点,利用特征点的匹配可成功实现倾斜的灰度文字图像及无倾斜二值文字图像的平滑拼接。实践结果表明,方法拼接效果良好,能有效地克服图像质量的影响,当灰度图像的灰度值相差较大并且图像具有旋转时,也能实现对图像的拼接。     

固定多摄像头的视觉拼接技术

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。     

一种图像自动拼接的快速算法

针对现有基于灰度级相似的图像拼接方法的缺点,提出了一种图像自动拼接的快速算法。该算法综合考虑了图像拼接的精度和速度,在基准特征块的提取上,采用简单的边缘信息阈值法,实现了基准块的自主选取,提高了图像拼接的精度;在块搜索上,采用金字塔式分层搜索策略,提高了图像拼接的速度。实验证明,该算法扩展了传统拼接算法的适用范围,具有较好的性能。     

计算机自动拼图中颜色匹配算法的研究与应用

计算机自动拼图是利用计算机自动完成拼图游戏,它可以作为教育软件展示使用颜色、纹理和形状进行图像匹配的过程,也可以应用于考古中的文物碎片拼接等领域.针对计算机智能拼图中拼块匹配的问题,提出应用拼块的颜色信息进行匹配的方法.颜色作为一种重要的视觉特征可以提高系统的执行效率并提高匹配精度.算法采用符合人类视觉特性的HSV颜色空间,利用人对颜色的感知特性对颜色分量进行非等间隔的量化并形成特征矢量,应用直方图相交距离进行了特征的匹配,并且针对拼块图像自身的特点采用了图像分割技术对拼块图像的背景进行剔除的同时实现了按方向进行匹配的方法.实验表明,该方法可以有效地进行拼块图像的匹配.     

基于抖动的导航路径图像无缝拼接方法仿真

由于传统导航路径图像拼接法受尺寸大小、视觉角度以及光照变换等外界因素的影响,导致抖动图像匹配效果差,无法得到有效图像。因此,提出并设计一种基于抖动的导航路径图像无缝拼接方法。首先使用傅里叶变换方式对初始图像做变换处理,得到经过粗糙拼接的抖动结果,获取导航路径抖动后图像,再采用仿射映射与矩阵分解法对抖动图像做配准处理,修正该图像畸变,并得出两幅图像变换关系,然后使用ASIFT方式对其做特征点匹配计算,同时依据RANSAC原理去除匹配错误点,最后通过加权平滑方式对两幅抖动图像拼接线处理,实现抖动导航路径无缝拼接图像。通过仿真证明,所提方法计算简便、图像清晰、拼接效果具有较高实效性等优点。     

基于ORB算法和OECF模型的快速图像拼接研究

为了增加移动机器人视觉导航中的成像范围,提出了一种基于ORB算法和OECF模型的图像拼接算法,获取的图像进行预处理后,先利用SIFT算法提取特征点,再用ORB算法获取特征点的二进制码串描述子进行匹配,而后通过投影变换模型获取参数,最后估计摄像机的光电转换函数OECF（Opto-Electronic Conversion Function）,利用Laguerre OECF模型参数对拼接图像进行色彩调整,解决了多幅图像拼接中颜色不一致的问题。实验结果表明,该算法能有效地对图像进行拼接,配准速度和拼接视觉效果和优于其他算法。