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。     

交互式眼底图像拼接的研究与实现

眼底照相机获取的人眼眼底图像,可以辅助医生对眼底或相关疾病进行诊断。现有眼底相机只能获取局部眼底图像,而全景眼底图像的信息更为有效、全面,可降低医生误诊率。虽然眼底图像自动拼接精度高,人工干预少,但限制因素较多尚不完善。本文提出一种交互式眼底图像拼接方法,并对具有重叠区域的眼底图像在配准时引入模板匹配法提高精度,在VC++编译环境中实现,拼接结果保留了各子图的细节信息,融合接缝区域,是有效的眼底全景图像,并可为眼底图像后续处理提供支持。     

基于SIFT特征的眼底图像自动拼接

针对眼底图像对比度低、不同视场的图像间存在几何畸变等特点,提出一种基于SIFT特征的眼底图像自动拼接算法。该算法分别提取待拼接眼底图像的SIFT特征点,并用向量进行描述,确定两幅图像特征点的匹配关系,使用MLESAC算法去除误匹配点对,提出对特征点对提纯的距离-斜率相似测度方法,计算匹配点之间的透视变换矩阵,最后进行图像配准和拼接。对实际眼底照相机获取的多幅图像拼接结果表明,该算法具有很好的鲁棒性和稳健性,可以实现眼底图像的高精度自动拼接。     

一种基于特征点匹配的图像拼接算法

本算法首先采用边缘检测缩小了待提取的特征点的寻找范围,然后根据图像中各列边缘点的梯度最大值提取特征点,进而确定两幅图像的缝合点及其匹配位置,最后通过对图像的重叠区域进行平滑过渡处理,实现了待拼接图像的无缝拼接。实验表明,本算法能较好的实现图像拼接。     

基于双目相机的图像拼接

提出一种基于双目相机的图像拼接方法,对安放在移动机器人上不同位置的2个相机在同一时刻所拍摄到的图像进行拼接,引入自适应的非极大值抑制技术,只在图像的重叠区域进行Harris角点检测,并结合小波变换和对极几何,对图像进行快速特征匹配。在图像融合中,构造一种非线性的过渡函数,使图像重叠区域之间的过渡更平滑。实验结果表明,与传统方法相比,该方法的效率更高。     

基于全局拼接的航拍图像拼接算法研究

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。     

一种新的彩色图像自动拼接方法研究

针对彩色图像拼接过程中模板选择局限性的问题,提出一种改进彩色图像自动拼接方法。基于边缘检测得到的彩色图像结果,首先,从指定图像的重叠区域内自动选择并获得有效的特征模板;然后,依据最大相似性准则从另一幅图像中找到并获得最佳图像匹配点,进一步实现两幅相邻的彩色图像之间的匹配计算;最终,利用平滑算法法则对两幅图像的重叠区域进行融合处理,从而达到彩色图像的快速自动拼接的效果。通过实验表明,该算法能够有效提高图像之间的匹配精度,并且对大部分彩色图像具有很好的拼接效果。     

基于模板匹配的彩色图像自动拼接方法

实际图像采集处理系统中,经常遇到需要将多幅具有重叠区域的彩色图像自动拼接成一幅大的图像的难题。基于模板匹配的原理,文中提出了一种新的彩色图像自动拼接方法。对两幅具有重叠区域的彩色图像,该方法先利用图像特征信息从一幅图像的重叠区域中自动寻找一小块模板图像,然后根据最大相似性准则在另一幅图像中重叠区域里搜索,直至找到最佳图像配准点,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,实现了彩色图像的快速自动拼接。实践证明,该方法对大部分彩色图像具有很好的拼接效果。     

基于模板匹配的彩色图像自动拼接方法

实际图像采集处理系统中,经常遇到需要将多幅具有重叠区域的彩色图像自动拼接成一幅大的图像的难题.基于模板匹配的原理,文中提出了一种新的彩色图像自动拼接方法.对两幅具有重叠区域的彩色图像,该方法先利用图像特征信息从一幅图像的重叠区域中自动寻找一小块模板图像,然后根据最大相似性准则在另一幅图像中重叠区域里搜索,直至找到最佳图像配准点,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,实现了彩色图像的快速自动拼接.实践证明,该方法对大部分彩色图像具有很好的拼接效果.     

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。     

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。     

特征提取与模板匹配结合的图像拼接方法

本文提出一种特征点与模板匹配相结合的图像拼接方法,先对相邻两幅图像利用Harris算子提取特征点,然后根据特征点的位置确定模板的大小和位置,大大减小了图像拼接的计算量,提高了拼接速度。用两幅相邻的月球表面图像进行实验,实验结果表明本文算法能取得较好的效果。     

一种新的自动图像配准技术*

提出了一种自动图像配准方法.该方法首先使用模板匹配获得图像间的粗匹配点,然后利用这些粗匹配点估计图像之间的变换参数,并通过统计这些变换参数的适用情况,选取出一组最佳的图像变换参数,从而实现了图像间的自动配准.实验验证,该方法在两幅图像间存在平移、转动且重叠区域较少时,仍能准确得匹配这两幅图像.     

一种结合互信息和模板匹配的配准方法

传统的互信息法直接对大图进行互信息配准,容易出现局部极值并产生误匹配现象,针对该问题,提出一种将互信息与模板匹配相结合的配准方法,采用互信息为相似度准则进行图像的模板匹配,得到候选的匹配子图,通过待配准大图其余部分与模板和子图的空间关系,得到配准后的大图,分别计算按照各个候选子图配准情况下的待配准图的互信息,得到最大的互信息所对应的子图,确定最终的配准结果。实验结果表明,该方法在对灰度差较大的图像进行配准时,能够获得良好的效果。     

基于形状模板的快速高精度可靠图像匹配

为了提高工业检测中图像匹配精度和速度,提出一种基于形状模板的快速高精度图像配准算法：根据定义的图像匹配相似度量,采用图像金字塔搜索匹配策略,利用形状信息进行模板匹配。具体流程为：首先在参考图像上选择感兴趣区域生成模板,使用Canny滤波器对模板和搜索图像进行滤波,并计算边缘点的方向向量;其次,在此基础上构造该模板和搜索图像的图像金字塔,在图像金字塔最高层图像进行完全遍历匹配,获得具有匹配分值的潜在匹配点,然后根据匹配分值大小逐层逐次跟踪潜在匹配点,进行匹配,直至图像金字塔最底层;最后使用最小二乘法调整位姿参数,使其达到亚像素精度。实验表明该方法匹配速度快,匹配精度高,而且匹配鲁棒性高,不受遮挡、混乱、非线性光照变化、离焦、对比度低、全局对比度反转、局部对比度反转等情况的影响,完全可以满足实际工业需求。     

基于Delaunay三角剖分的印鉴识别算法

针对印鉴图像姿势纠正及印鉴匹配处理,引入计算几何中平面点集的三角剖分方法--Delaunay三角剖分方法和基于此的多边形三角剖分方法,并提出一种基于DT网格的印鉴识别方法.通过对两种细节点(基于线条的细节点和基于多边形的细节点)的拓扑结构进行DT三角划分,把空间上位置相近的细节点按照一定的规则相连,得到DT三角形网格,并基于该网格寻找若干参考点对,根据获得的参考点对将两幅印鉴图像进行姿势调整,使用获得的参考点对实现基于点模式的印鉴匹配.经分析该方法可以获得较多的参考点,确保了印鉴旋转、印鉴平移参数计算结果的准确性,有效地提高了最终的识别效果.     

基于局部仿射不变特征的宽基线影像匹配

提出了一种基于局部仿射不变量特征的宽基线影像匹配算法。该算法以影像特征点为定位点，使用分层变尺度窗口内的几何和亮度仿射不变量特征实现立体匹配。由于使用局部特征，在较大窗口范围内构造尺度、旋转不变特征,以及将大窗口划分为较小的子区域，因此，该算法具有较高的匹配可靠性、较高的效率和匹配精度。