全景图配准算法在虚拟课堂场景中的应用

随着图像拼接技术的发展,图像配准技术在虚拟现实课堂场景中发挥着越来越重要的作用。文章简单归纳了虚拟现实全景图拼接步骤及其核心问题;针对虚拟现实领域全景图配准算法研究现状,提出了一种基于特征点提取和频域变换(相位相关)的柱型图像配准算法,并通过实例说明了该算法在收敛速度、精度、绘制工作量方面均有不错效果;总结了图像配准算法在虚拟课堂场景中的应用价值。     

一种改进的降低扭曲误差的快速图像拼接算法

通过提取SIFT特征进行图像拼接得到的全景图存在一定程度的扭曲误差,尤其当序列图像集合很大时,全景图扭曲现象更为严重。为提高全景图拼接质量,对Song Fuhua等人提出的图像拼接算法进行改进,首先改变参考图像的选取方式,提出图像序列中任意图像映射到与参考图像相同坐标系下的变换模型计算方法,并且在拼接过程中根据匹配特征点数目动态选取下次待拼接图像。与Song Fuhua等人提出的拼接算法相比,改进的图像拼接算法增加了图像重叠区域中SIFT特征点匹配对数,减小了参考图像SIFT特征检测区域。实验表明,提出的改进拼接算法提高了全景图拼接的时间效率,同时全景图扭曲现象也得到极大改善。     

基于拼接缝自适应消除和全景图矫直的快速图像拼接算法

针对图像拼接存在色差过渡不均匀、图像倾斜扭曲及拼接效率低的现象，提出一种基于拼接缝自适应消除和全景图矫直的快速图像拼接算法。首先，用尺度不变特征变换（SIFT）提取图像指定区域特征点并用双向K近邻（KNN）算法进行图像配准，有效提高算法效率；其次，利用动态规划思想提出自适应公式找到最优拼接缝并用图像融合算法对其自适应消除，解决拼接缝色差过渡不均匀问题；最后，针对累积拼接误差形成全景图倾斜的现象，利用边缘检测算法提出自适应拟合四边形矫直模型，把原始全景图矫直为一个全新的全景图。所提算法与分块图像拼接和二叉树图像拼接算法相比，图像质量提升了5.84%~7.83%，拼接时间仅为原来的50%~70%。实验结果表明，该算法不仅通过自适应更新机制减少不同图像背景下拼接缝色差过渡不均匀的现象，从而提高了图像质量；而且提高了拼接效率，降低了全景图倾斜扭曲程度。     

基于二维透射变换的视频全景图拼接算法

视频序列全景图拼接技术是视频图像分析的关键技术之一。针对帧间运动模型为二维投影变换的常见视频序列,提出了一种全景图拼接算法.该算法首先采用改进的基于RANSAC的特征点匹配算法对相邻帧的运动参数进行估计,接着采用直接法对各帧与全景图间的运动参数进行精确调整,最后运用自适应中值滤波绘制出全景图。实验结果表明,该方法能够生成较高质量的全景图,基本能实现无缝连接。     

一种适于移动设备的全景图快速拼接方法

针对传统移动端全景图生成方法存在拼接速度慢、消耗内存以及存在接缝和“鬼影”等问题,提出了一种适用于移动设备的全景图生成算法。算法首先对源序列图像进行色彩校正,从而保证色彩及亮度均匀,以缩短后期图像融合时间;然后在全景图拼接过程中检测“鬼影”,同时运用梯度域目标移除和区域填充方法移除“鬼影”,利用泊松融合进行拼接后的平滑处理;同时在图像拼接过程中优化了内存分配机制,以减少在图像拼接过程中的内存消耗。通过编程实现了该算法,在配置为332MHz处理器和128MB内存的手机上对不同光照下拍摄的分辨率为1280×720的照片进行测试,并与传统的全局全景图拼接算法进行对比,若利用全局全景图拼接算法对2至9张源序列图像进行拼接,内存消耗为12.3~23.6MB,而提出的算法占用更少内存,分别为9.9~14.5MB。实验结果表明该方法消除图像接缝及“鬼影”较彻底,拼接速度快且节省内存,生成的最终全景图质量较好,可用于移动设备上的全景图拼接。     

一种光照鲁棒的图像拼接融合算法

针对传统图像拼接方法只能处理光照一致图像的问题,提出了一种对环境光照鲁棒的全景图拼接算法。该算法首先使用圆环投影来获取待拼接图像的匹配特征序列,不仅克服了传统图像特征提取方法中的区域局限性问题,而且较好地实现了光照变化的图像匹配;然后使用统计参数来调整待拼接图像的整体亮度,以解决光照变化问题;最后对于传统图像融合处理中采用线性加权函数通常引起的最终拼合图像重叠区域模糊问题,构造了包含图像梯度的能量函数,用于计算重叠区域的全局最优融合因子。实验表明,该算法对光照变化图像的拼接融合能取得满意的视觉效果。     

鱼眼图像校正和配准算法研究

提出一种对鱼眼图像进行校正和配准的算法。首先把鱼眼图像从相等距离投影模型映射到参数化球面投影模型,使得合成球面全景图成为一个平移求解问题。然后使用非线性优化算法进行图像的配准。在合成场景的球面全景图以后,通过重投影球面全景图到视平面来完成虚拟场景的实时漫游。     

一种全景图生成的改进算法

全景图是目前较为有效的基于图像的渲染方法之一。论文介绍了全景图生成过程,并且对其中最关键技术全景图像的拼接算法进行了归类、总结和比较,在此基础上提出了一个改进的全景图拼接算法,最后给出了实验的结果和结论。     

球面全景图像生成技术的研究

球面全景图可以任意改变观察视角,在场景的构造中具有重要的作用.针对球面投影过程中存在的变形问题,用双线性插值算法求出变换结果图像中的像素值,较好地解决了变形问题.在此基础上,采用基于灰度相关,由粗到精的图像拼接方法进行拼接.实验结果表明,经插值后进行拼接的球面全景图像能达到较好的视觉效果.     

采用分段插值的球状全景图自动拼接方法

目前,能够覆盖所有视觉范围的球状全景图拼接方法较少,而且存在着一定的缺陷,例如迭代优化算法的不稳定性,图像采集设备的特殊性。为了解决这些问题,提出了一种自动的球状全景图拼接方法,它只需使用普通设备进行图像采集。该方法首先采用基于傅立叶变换的相位相关算法近似求解图像之间的变换关系。在拼接过程中,为了避免误差积累,首先生成一系列纵向分块图像,然后通过分段插值策略将它们拼接成无缝的球状全景图。通过对多种场景的实验表明,该方法计算效率高,并且能够达到满意的拼接效果。     

基于块匹配的鲁棒视频图像镶嵌算法

为了获取宽视野的场景表示,提出了一种基于块匹配的视频图像镶嵌算法,该算法首先采用基于相位相关的块匹配方法估计出视频图像间的运动矢量场,并剔除其中由于图像噪声或运动物体的遮挡而导致外点运动矢量,然后根据图像的运动矢量场确定出图像子块之间的对应点对,进而利用得到的对应点对迭代求解图像间的变换模型参数以实现视频图像的自动镶嵌.针对真实场景的视频图像序列进行实验,获得了较好的镶嵌结果,表明了该算法的有效性.     

基于最小路由代价树的大规模显微图像拼接方法

为了对大规模显微图像进行高质量的拼接,首先提出拼接图的概念及获得高质量全景图像的3个原则,然后采用分块-空间聚类算法配准相邻图像,同时评估配准质量,并计算拼接图的边的权值;最后在此基础上,提出了一种基于最小路由代价生成树的图像拼接方法,该方法通过计算拼接图的最小路由代价生成树来确定所有图像的全局位置,并用来生成全景图像。实验结果表明,该方法可获得高质量的全景图像。     

一种改进的柱面全景视图生成方法

研究了相机存在绕光轴转动的情况下柱面全景图的生成，首先对柱面图像进行傅立叶变换，根据图像的傅立叶谱来估算出图像间的初始平移和旋转运动参数，再利用Levenberg-Marquardt非线性最小化方法逐步求精各运动参数，最后根据计算出的运动参数进行图像拼合获得柱面全景视图，实验结果表明该算法可以获得比较理想的拼接效果．     

病理切片图像拼接修正技术

图像拼接技术具有广泛的应用性,是当前图像处理领域的研究热点.由于技术原因,在拼接时会造成误配.目前一般利用全局优化的方法进行图像拼接修正,理论上较为合理,但是速度和效果方面都欠佳.针对图像在拼接过程中,位置之间的相关性,提出一种基于单元拼接理论的修正方法.提出拼接参数的相关公式,分析并证明公式的正确性,并给出修正简化规...     

基于熵的柱面全景图拼接算法及其鲁棒性分析

全景图拼接是基于图像绘制的关键技术之一.本文提出了一种基于熵的全景图拼接算法,它利用现有的基于小波的角点提取算法获得兴趣点,同时保留其所在的边缘信息,并对图像局部熵作改进,以此来获得候选匹配点,然后去除伪匹配进而获得最终精确匹配.文中给出了实验结果和算法的鲁棒性分析.     

基于对数极坐标映射的图像拼接方法

图像拼接在基于图像的绘制、视频检索以及景物匹配等领域有着广泛的应用，为了获取大画面宽视场的场景表示，针对存在旋转及缩放变化的图像，提出了一种基于对数极坐标映射的图像拼接方法，该方法先将图像从笛卡儿坐标空间转换到对数极坐标空间，使得笛卡儿坐标空间中图像的旋转和缩放转换为对数极坐标空间中图像的二维平移，这样可直接利用相位相关法来估算出图像间的旋转角度和缩放因子，然后以此作为初值，再采用非线性最小化优化算法进一步求精图像间的运动参数来实现图像的配准，最后通过图像融合来实现图像的拼接。实验结果表明，该方法是有效的。     

一种自动全景拼图的快速算法

基于柱面坐标的自动拼图方法计算简单快速,被广泛采用,但是该方法存在的两个问题：一是基于微分迭代的参数估计方法依赖于初值,容易落入局部极小;二是未考虑摄像机绕米轴的小角度旋转,导致拼接不准,提出一个改进的自动全景拼图鲁棒性快速算法,对于第1个问题,初始支 用重采样的小图像进行相关匹配,可以迅速得到接近最优欠妥 的参数初值,然后再用基于微分迭代的参数估计方法求精,对于第2个问题,在用基于微分迭代的参数估计方法求精时,增加对摄像机绕 光轴的小角度旋转参数估计,该算法简单快速,经实验适用于手持相机拍摄的图像。     

显微图像拼接的误差分析

针对显微图像拼接中的误匹配和误差积累问题,把图像对准误差划分为第一类误差和第二类误差,并提出了一种新的图像拼接方法.首先利用所有重叠图像对的局部对准约束建立全局对准模型,它可以消除第一类误差引起的误差积累;然后根据全局对准误差的分布特性,提出消除第二类误差的最小回路一致性方法.实验表明,该图像拼接方法计算简单、有效,适用于大规模的显微图像拼接.     

基于复值小波分解的图象拼合

图象拼合是一种基于图象的场景编码方法，它被很多基于图象的绘制IBR（image based rendering）系统采用，用来建立复杂的虚拟场景表示（例如，360°球面和柱面全景图、环境映照及高分辨率图象等）.基于复值小波多分辨率分解(Complex Wavelet Multiresolution Decomposition)提出了一种有效的图象拼合方法，它能同时地、逐步求精地对图象进行匹配和整合.首先，采用复值小波变换不仅可以保证全局优化的结果，还能够满足图象整合的规模不变和平移不变性.其次，基于多分辨