基于特征块与小波变换的图像拼接算法

为了改进现有的基于灰度的图像拼接方法速度过慢的缺点,综合考虑了图像拼接过程中速度与精度两个因素,提出了一种基于小波变换和特征块的图像拼接算法.该算法对图像进行小波变换,在高频信号上利用简单边缘阈值法提取特征块,在低频信号上进行配准,并根据低频图像配准位移完成原始图像的配准.最后将实验结果与传统的基于灰度的图像拼接方法进行比较,结果表明了该算法在保证图像拼接精度的同时,大大提高了图像拼接速度.     

改进的实时图像拼接方法

通过分析比较不同配准算法的优缺点,提出一种基于灰度相关与特征点相结合的实时图像拼接方法。算法首先对图像进行自适应缩放,调整为需要输出的大小,然后用基于特征边缘点方法确定配准方向和大体位置,用基于灰度相关方法准确定位最佳匹配点,最后通过加权平均法对重叠图像进行融合处理。实验结果表明,算法能准确地对图像进行拼接,具有实时性和高效性。     

一种用于钣金零件视觉测量的图像拼接方法

在钣金零件视觉测量中,大尺寸零件超出图像采集摄像机的视场范围,不能一次性获得该零件的完整图像,需要将存在一定重叠区域的图像进行图像拼接。针对特征稀少、灰度信息少、轮廓对称的钣金零件图像不易拼接问题进行了分析和研究,提出了一种在待拼接图像中选择包含重叠部分的等大小区域作为待配准区域,并对其提取轮廓,然后对轮廓图利用相位相关法求待配准区域的配准参数,再根据待配准区域图像与待拼接图像的坐标关系转换求待拼接图像的配准参数并对图像进行配准,实现钣金零件图像拼接的方法。通过实验表明,该拼接方法对特征稀少、灰度信息少和轮廓对称的钣金零件图像具有速度快、较好的准确性和抗干扰能力,能够满足工业应用的要求。     

基于邻域信息的红外与可见光图像互信息配准

基于互信息的配准方法以其自动化程度高和配准精度高的优点被广泛应用在图像配准中。文中针对红外与可见光图像配准中采用传统的互信息,仅考虑图像像素的灰度信息,而没有考虑图像像素之间空间信息的情况,提出了一种基于邻域信息的互信息配准算法。该算法充分利用图像像素之间的空间信息,在互信息计算中图像中每个像素的灰度值由其邻域像素的灰度值按照距离分配不同的权值共同得到。实验表明该算法使配准曲线更加光滑,配准过程中极值更易找出,提高了配准精度和抗噪能力。     

基于邻域信息的红外与可见光图像互信息配准

基于互信息的配准方法以其自动化程度高和配准精度高的优点被广泛应用在图像配准中.文中针对红外与可见光图像配准中采用传统的互信息,仅考虑图像像素的灰度信息,而没有考虑图像像素之间空间信息的情况,提出了一种基于邻域信息的互信息配准算法.该算法充分利用图像像素之间的空间信息,在互信息计算中图像中每个像素的灰度值由其邻域像素的灰度值按照距离分配不同的权值共同得到.实验表明该算法使配准曲线更加光滑,配准过程中极值更易找出,提高了配准精度和抗噪能力.     

图像拼接方法探讨

本文系统的阐述了图像拼接技术的由来、现状,应用领域以及拼接方法,对图像拼接的两个主要过程:图像配准和图像融合分别进行了详细介绍.图像配准是图像拼接的核心技术,本文还对现有的图像配准方法进行归类总结,对每个配准算法进行优缺点描述。对目前现有以及常用的图像融合方法也进行了详细的介绍。最后提出了图像拼接技术的不足.     

医学图像配准算法研究

研究图像配准精度优化问题,医学图像由多种图像结合,利用图像各自的特点进行融合.图像配准技术一直被广泛应用在医学图像和遥感图像领域中,针对传统的图像配准算法效率和精度较低等不足,为了提高医学图像配准的准确度,提出了一种将改进的最大熵算法并应用到图像配准的优化过程中,算法首先将输入的待配准图像进行灰度处理,对灰度值进行初始化,然后采用遗传算法的选择、交叉和变异操作对图像进行平滑,并选择最优值,最后采用最大熵算法对图像进行配准选择,算法有效克服了传统遗传算法容易陷入局部最优的缺点.仿真结果表明了改进的算法有效的提高J图像配准的精确度,验证了改进算法是有效的图像配准方法.     

图像拼接技术综述*

给出了图像拼接的一般流程,在此基础上将图像拼接技术分为两个关键技术——图像配准技术和图像融合技术,并分别对图像配准技术和图像融合技术的经典算法及最新算法作一概述和比较。     

基于区域的图像拼接算法

为了在实时视频监控中能够有效地检测和跟踪目标,提出了一种基于区域的图像拼接算法.该算法根据空间几何知识建立摄像机旋转投影模型,对需要拼接的图像进行二维空间坐标变换,使所有的图像都转换到同一坐标系下.最后,根据已知的云台旋转参数来设定配准特征空间,进而对图像进行配准和拼接.算法中建立了一种新的摄像机旋转投影模型,可以有效地进行图像的空间坐标转换,并且通过设定配准特征空间,有效地改进了配准和拼接算法.在PC机上的实验结果表明了该算法的准确性和有效性.     

一种改进的全视角人脸纹理图像生成方法

传统的全视角人脸纹理图像生成方法计算量大、鲁棒性差,不能很好地解决配准和接缝问题。为此,提出一种改进方法。对待拼接的人脸图像进行归一化处理,利用基于列特征向量的灰度值匹配算法实现图像的精确匹配,使用双重融合算法处理重叠区域,使图像平滑过渡。实验结果表明,该方法匹配速度较快、鲁棒性较强,能有效消除误匹配。     

一种基于SIFT和改进RANSAC的稳健图像拼接算法

针对图像间因存在旋转以及采集图像时光线强度的差异等现象而导致的拼接效果不理想和拼接速度慢的问题,作者提出了一种基于SIFT和改进RANSAC的稳健图像拼接算法,具体包括SIFT特征提取、图像配准以及图像的加权平均融合等步骤。其中,该文重点研究了图像配准这一阶段,此阶段包括图像的初始匹配和精确配准两步,实验证明该拼接算法不仅可以很好的拼接存在平移、旋转、尺度缩放、视角以及光照变化的图像,而且较之传统的RANSAC算法,改进的RANSAC算法迭代次数变少了并且运行时间也减少了,拼接效率得到了明显的提高。     

融合SIFT特征的熵图估计医学图像非刚性配准

配准准确性是医学图像配准算法的一项重要指标,像素灰度是目前图像配准中广泛使用的特征,但是灰度特征来源单一,而且忽略空间信息,在一些情况下容易产生误配。针对这个问题,本文提出一种融合SIFT特征的熵图估计医学图像非刚性配准算法。该算法首先使用基于互信息的刚性配准算法对两幅待配准图像进行粗配;然后,在采样点上提取像素灰度和SIFT高维特征,并在此基础上构造k-最邻近图(kNNG);最后,使用k-最邻近图来估计α互信息(αMI)。实验结果表明:和传统的基于互信息和像素灰度的刚性配准算法,基于熵图估计和单一像素灰度特征的非刚性配准算法相比,本文提出的算法具有更高的配准准确性。     

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。     

医学图像配准中基于图像梯度的灰度压缩

基于互信息的医学图像配准,其配准精度可以达到亚像素水平,精度高且鲁棒性好,但互信息的巨大计算量使配准速度较慢,不能达到临床使用要求,而互信息的计算速度与图像的灰度阶数有关。为此,针对互信息由于图像灰度级数过多造成互信息计算量大的问题,提出一种基于图像梯度的灰度压缩算法。算法采用图像的梯度信息,根据图像梯度对图像进行非线性灰度映射,同时利用小波对差异图像进行分解和重构。实验结果证明,该算法能减少图像灰度阶数,同时较好地保留图像的细节信息,在保持配准精度的前提下减少配准时间。     

改进的基于纹理特征的图像配准算法

针对图像纹理规则性与重复性及图像起始纹理分布的不一致性,依据VE4000检测系统的纹理特征配准算法达到配准目的。该算法自行设计标准单一模板,对单一模板进行裁剪与拼接技术达到了图像配准的目的,但是配准效果较差,在此基础上提出了改进的纹理特征配准算法,重新设计模板,拼接生成标准的参考图像,对参考图像进行匹配与裁剪以获取不同配准图像。实验结果证明,改进的基于纹理特征的配准算法运行时间短,配准误差小,能够很好满足缺陷检测的配准需求。     

SAR图像拼接效果的评价方法研究

合成孔径雷达图像拼接效果评价可以用来衡量拼接图像效果和拼接算法的优劣。针对拼接图像的配准效果及融合时拼缝消除效果,基于图像的结构相似度提出新的图像拼接效果评价准则。对不同图像配准算法和融合算法的拼接结果进行评估实验,结果证明了该准则的有效性。     

一种多尺度PHOG特征和最优缝合线的运动场景图像拼接算法

针对运动物体对图像拼接易造成配准误差和合成鬼影的问题,提出一种多尺度PHOG特征和最优缝合线的运动场景图像拼接算法。首先,在多尺度空间角点检测的基础上,引入分层梯度方向直方图(PHOG)描述方法,生成多尺度PHOG特征,进行稳定配准,避免运动物体的局部影响。然后,通过构建能量函数,采用图割算法搜索几何、灰度差异最小的缝合线,去除运动鬼影。实验结果表明,该方法对存在运动物体的场景拼接具有较高的拼接精度,拼接效果良好。     

基于SURF算法的水下图像实时配准方法

为实现水下图像拼接实时性和鲁棒性的要求,提出一种基于SURF算法的水下图像配准方法.首先针对水下图像进行预处理;然后采用SURF算法获取参考图像和配准图像的特征点,采用kD树方法找出潜在的配准点对,再结合RANSAC和最小二乘法求出图像之间的映射关系,在取出外点的同时迭代计算出最终的精确解,并使用双线性插值方法对待配准图像进行重采样,得到配准后的图像;最后使用加权平均算法进行图像融合,完成水下图像拼接.实验结果显示,该方法明显地改善了水下图像质量;与基于SIFT算法的图像配准方法相比,两者准确度相当,但其特征点提取速度快10倍左右,总的配准速度快5倍左右,极大地提高了实时性,并具有相当的鲁棒性.     

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。     

基于局部仿射模型的多模态弹性图像配准

针对目前弹性图像配准方法较难应用于多模态图像的问题,提出了一种转化图像模态的解决方案。计算图像中每个灰度值在另一幅图像中对应像素的灰度均值,使用该均值代替原图像中对应的像素值,两幅图像灰度被转换为基本一致的状态,使用局部仿射模型配准图像。将灰度转换后的图像与目标图像配准,再将图像的形变参数映射到浮动图像中就可以实现多模态的图像配准。实验结果表明该方法可将局部仿射模型成功地用于多模态图像配准。