重叠图象拼接算法

全景视频是一种利用３６０度全景图象建立虚拟环境的新方法。全景图象是通过将普通照相机拍照到的边界部分重叠的图象进行拼接而创建的。本文利用图象重叠部分对应像素的相似性,提出了一种行之有效的拼接算法,使得到的图象无缝平滑。     

边界重叠图象的一种快速拼接算法

针对边界部分有重叠的图象,提出了一种基于网络的快速对准算法,并通过平滑因子对图象实现了无缝拼接。     

图象拼接误差的理论分析

对图象拼接的误差及其对图象质量的影响建立了数学模型，通过对模型的分析得到了图象最佳重叠比例和拼接积累误差期望值的计算公式。通过计算分散积累误差前后的拼接图象质量的期望值，从理论上证明了这种减少积累误差影响的方法的有效性，给出了对比实例。     

一种基于模板匹配的电路照片拼接方法

鉴于实际工作中,经常需要将多幅图象拼成一大幅大图象的问题,提出了一种针对显微照片的新拼接方法。该方法是应用模板匹配技术来实现图象的自动拼接,由于是通过利用图象信息来选择模板,从而为模板匹配的定位创造了条件,该方法分为模板选择、模板匹配和图象拼接3步。实际运用结果表明,该方法简单易行,在电路照片的拼接中,定位较准确,且拼接效果好。     

真实场景的图象拼接方法

由于数字视频,虚拟现实场景经常涉及到多帧图象,且需要将它们拼接起来,为了获得良好的拼接效果,提供了一种基于真实场景的图象拼接方法,即采用Levenberg-Marquardt迭代非线性最小化算法,使相邻图象重叠部分的局部误差达到最小,首先找到图象间正确的几何变换关系来进行图象配准;然后用逆映射方法把图象"缝合"在一起,并采用加权算法对拼接后的图象进行融合,从而消除了拼缝处的缺陷.实验结果满意,拼接效果良好.     

多组视频流的实时图象拼接

此文介绍了一个实时图象拼接系统.该系统从多个录像设备(如网络摄像头)采集的视频流中实时拼接出全景图象.本系统由两个主要摸块组成实时视频采集,实时图象拼接以及自动更新.为有效地实现图象匹配,该系统运用了基于多分辨率特征的方法.此算法较之传统的基于亮度的方法有着更多优点.实验结果显示上述系统实现了高质量图象拼接并明显地提高了实时处理的速度.本系统适合于如视频监控以及虚拟现实等应用.     

航海模拟器视景中沿岸山脉实景纹理图象拍摄

航海模拟器是一种能部分模仿海上真实情况,专门为满足航海教育与培训、航海技术研究等目的而设计研制的装置,其核心技术之一是海上视景模拟。针对航海模拟器视景中岛屿与背景山脉纹理图象的拍摄与影像质量,给出理论依据、具体要求与实现方式,并分析了以实拍照片作为纹理源进行纹理映射的可行性。     

数字图象中重叠圆分割的一种算法

本文介绍了用于分割重叠液滴的一种算法,它定义了二维数字图象中的凹点,按此定义检测一幅图象中的各凹点,然后根据方向匹配原则和最小距离匹配原则,最终确定重叠圆中的分割线,从而解决实际中提出的问题。     

三维曲面图像无缝拼接方法的研究与仿真

研究三维曲面图像的无缝拼接问题。针对三维曲面图像拼接过程中,多个曲面图像之间的重叠区域由于像素的灰度和梯度等特征存在较大差异,像素不匹配,拼接后的重叠区域图像由于这种像素差异的存在,会存在明显图像裂缝的问题。为了解决这个问题,提出了一种基于交叉匹配的曲面图像拼接算法,该算法以互信息作为相似性测度,对待配准曲面图像的空间变换参数进行优化,运用空间曲面图像插值技术完成最后的三维曲面图像的融合,实现三维曲面图像的无缝拼接。实验表明,本文的方法能实现差异较大曲面图像的无缝拼接,取得了不错的效果。     

图象拼接中伪匹配的判别和消解

图象拼接就是把边界部分重叠的多幅图象接成一幅完整图象,图象拼接中的困难之一是：当相邻两幅图象重叠区域缺乏显著特征,或者存在多个特征相似的部分,就会发生伪匹配而导致拼接失败。该文基于均方误差曲线和相邻空间约束关系,提出了一种伪匹配判别方法。实验表明,该方法可以有效的进行伪匹配的判别和消解。     

无人机遥感影像自动无缝拼接技术研究

为了实现百幅无人机影像自动无缝拼接技术,以黄淮海平原的3个典型区为实验对象,基于航拍影像质量评价,运用特征的控制点配准算法和图像灰度融合的对比度调制法,开展上百幅多航带影像快速拼接实验。结果表明,航片质量最好的是洪泽湖地区,航带和影像扭曲度不高,其次是白洋淀地区,而黄河口地区的航高差值、航带弯曲度和最大旋转度相比较高,说明航带扭曲度高,航片偏移中心线的程度较大。以江苏省洪泽湖区QuickBird影像和实地监测点与航片做精度验证高达81.26%,说明此技术是可靠和可行的,对无人机航拍影像拼接工作具有一定的实用价值和科学参考依据。     

图像拼接技术研究

随着人们对获取视觉信息的要求的提高,图像拼接技术成为了当前图形图像学领域的研究热点。图像拼接是将若干个具有重叠区域的图像进行拼接最终形成大场景图像的技术,相比单张图像,它能提供更大尺寸的图像画面,从而可以同时展现更多的内容。     

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。     

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。     

图像配准技术研究

图像配准技术是图像拼接技术最关键的步骤,图像配准的好坏直接决定了图像拼接结果的优劣。对图像配准工作进行了总结,介绍了基于区域的图像配准和基于特征的图像配准方法,并分析了各个方法的优缺点,同时指出了现有图像配准算法存在的问题和发展的方向。     

基于GPU的实时图像拼接

大视野、高质量的图像信息对地面移动机器人的遥控操作具有非常重要的意义。提出了一种基于先验信息的自适应图像拼接方法。该方法在图像大致重叠区域中均匀选取待匹配点,利用改进的具有旋转不变性的NCC(Normalized Cross Correlation,归一化互相关)匹配方法进行区域相似性度量,通过RANSAC(Random Sample Con-sensus,随机采样一致性)算法估计图像射影变换模型,采用线性淡入淡出法进行图像融合。利用GPU强大的并行处理能力对算法进行了并行化实现,使图像拼接效率比单独采用CPU提高了60倍以上,稳定的拼接速度可达21.3fps。     

视频图象序列的实时镶嵌技术研究

阐述了一种快速而高效的由视频图象或视频图象序列生成全景的配准方法,为了估计图象配准的校正参数,该方法计算伪运动矢量,这些伪运动矢量是光流在每一选定象素处的粗略估计,使用方法,实现了一个在低价PC上就能实时创建和显示全景图像的软件。     

一种改进的Harris角点图像拼接算法

主要研究图像拼接的优化问题,针对传统的Harris角点检测算法进行了改进。避免了角点响应函数中的k 值和检测过程中的阂值T的选取对角点检测带来的影响。在图像拼接过程中通过NCC对图像进行配准,采用加权 平均法对拼接后的图像进行融合并消除拼接缝隙,从而提高了运算的速率。为验证其有效性,该算法被应用于一个图 像拼接的实例中,仿真结果表明,该算法缩短了图像拼接所消耗的时间,提高了图像拼接的精度和效率,能够达到无缝 拼接的效果,具有良好的实用性。     

一种基于特征的全自动图像拼接算法

提出了一种基于特征的图像自动拼接算法，本算法采用Harris角点检测算子提取特征点，并对特征角点进行初始匹配与求精，利用最小中值法去除局外点，使变换矩阵计算精确。最后进行颜色融合，生成无缝拼接图像，在大多数情况下，算法可自动完成，实验结果表明，该算法取得了理想的拼接效果。     

一种用于图像序列拼接的角点检测算法

分析了Harris角点检测算子的实现原理及其用于图像序列拼接时存在的不足,从几个方面提出了改进:用新的X和Y方向梯度算子求取图像导数,对灰度变化更敏感;改进了角点响应函数,避免了k值选择的随机性;根据图像序列首图像自动确定R阈值,提高了算法的自动处理能力和速度;根据目标像素点的8邻域范围进行亚像素精确定位,角点位置更加准确.实验结果表明,改进算法无需人工干预,特征点提取的速度比传统算法提高了约61.3%,能更好地适应图像拼接的实际应用,是一种快速有效的角点检测方法.