基于灰度相关特征点的图像拼接算法

提出了一种基于特征点的图像拼接算法,首先利用Harris角点检测提取两幅图像中的特征点,用特征点邻域灰度相关性将特征点进行匹配,并在此基础上根据变换参数向量的欧式距离对误匹配进行剔除,进而实现图像拼接.实验表明,这种算法能有效的排除误匹配的干扰,降低误匹配率,拼接效果良好.     

基于特征点的图像拼接算法

通过对常用图像拼接算法的研究,提出一种基于图像特征点的拼接算法,利用梯度方向特征点的数据,确定一组最合理的特征匹配,利用这一数据给出两幅图像间矩阵变换的初值,再利用迭代的方法校正,最终得到精确值,通过仿真结果验证算法的有效性。     

一种似然曲线的图像拼接的改进算法

本文在大量调研国内外的相关算法的基础上,介绍了图像拼接的算法分类,并提出了一种基于灰度似然曲线的寻找匹配点的改进算法.其算法原理为首先进行匹配点的粗匹配,再进行改进后的似然曲线快速拼接,其不但保持了原始算法的精度,而且大大的加快了速度.通过仿真实验,在精度不变的情况下,对应于不同图像,速度较原始方法提高了约60%.     

一种序列图像的自动拼接算法

图像拼接它己成为基于图像绘制(IBR)方法中的一项重要技术；它也是虚拟现实，计算机视觉，计算机图形学，图像处理等领域的重要研究课题。本文在Levenberg-Marquardt非线性最小迭代算法的基础上提出了一种新的非线性最小迭代算法。算法在大多数情况下能自动完成，适宜于任何大小的图像并且不需要知道任何相机参数(如焦距等)；对相邻帧之间相机运动没有严格的限制。从实验结果看，该算法获得了理想的拼接效果。     

基于SIFT特征匹配的全景图像拼接算法

基于尺度不变SIFT(Scale Invariant Feature Transform)特征匹配思想[1],是一种鲁棒性、准确的图像拼接算法。SIFT特征匹配算法是当前图像配准工程领域最优先采用的技术之一,因其具有极强的匹配能力,可解决在多尺度、多拍摄视角、多光照条件下图像之间配准问题。算法在大多数情况下实验结果证明采用此方法提高普通图像拼接速度,减少因图像差异化的影响,使结果图像自然逼真。     

结合三角几何约束的局部自相关性图像拼接算法研究

针对工业零视觉精密检测中高分辨率镜头固有的小视场问题,本文提出一种利用特征点之间的三角几何约束关系对特征点的局部领域进行自相关分析的算法,该方法根据重叠图像间的相关性,采用改进的图像配准方式实现了小视场高分辨率小模数齿轮图像的快速准确拼接。实验结果表明,拼接图像与原图像的结构相似度超过0.98;与现有通过区域配准及特征点配准的图像拼接算法相比,在拼接性能和运算复杂度之间取得了较好的平衡,适合在快速、精密的工业零部件视觉检测中的应用。     

靶标角点自动匹配世界坐标通用算法

为了提高相机标定自动化水平,针对各种样式靶标,提出了一种角点匹配世界坐标的通用算法.分析了影响角点匹配世界坐标的主要因素:镜头畸变和投影变换导致的几何形变.算法利用“区间方差和”搜索极坐标系下最佳投影角,自动选择区间划分方式进行“二次分类”.仿真分析并验证了该算法有效抵抗几何形变和镜头畸变的能力.通过实验验证算法可稳定...     

基于特征点匹配的图像拼接算法研究

通过查找待拼接两幅图像的对应特征点以确定两幅图像的缝合点，进而确定两者的匹配位置，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。实验结果表明，文中所提算法合理，取得了良好的效果。     

微小型飞行器航空图像拼接算法

针对微小型飞行器所拍摄图像的特点,提出了一种稳健的航空图像拼接算法.此算法首先使用相位相关法估计平移参数并初步确定重叠区域,在重叠区域采用Harris角点检测算法进行特征点提取得到初步的伪匹配集合,并运用稳健的RANSAC算法将伪匹配点集合划分为内点和外点.在内点域内运用透视变换模型精确地估计出图像间的点变换关系.最后采用双线性插值对交接处进行颜色过渡.实验结果表明,该拼接结果比较理想,能有效去除错误配准点     

一种全景图像拼接算法的实现

图像拼接在制作全景图的过程中具有重要作用。对多幅图像进行特定模式投影后,用约束的相位相关度法求取水平垂直偏移量,然后寻找最佳缝合线,实现图像拼接,最后采用多分辨率算法对全图进行拼接处理去除曝光差异和鬼影。整个过程用VisualC 加以实现,实验结果验证了算法的有效性。     

卫星图像配准及匹配曲线特征评估法

由于卫星图像来自于不同的传感器、由不同的视角和光谱、在不同的时间获得,图像间存在较大差异。为了有效配准图像,提出一种"先粗后精"的配准算法,首先采用Fourier-Mellin变换算法实施快速的粗配准,然后采用以修正的结构相似度为测度的优化算法实施精确配准。对于真实的卫星图像配准,由于没有准确的衡量标准,很难给出定量的评估结果。本文提出一种新的配准评估方法?匹配曲线特征评估法,以匹配曲线的峰度、峰偏、峰值以及峰值间均方根误差(RMSE)为定量评估指标,以峰值间RMSE最小为准则自动调整配准参数。结果表明,"先粗后精"的配准算法能够实现相当精确的配准;匹配曲线特征评估法不仅能够从曲线的光滑度、尖锐度等特性直观描述配准性能,并能由曲线的特征指标定量评估配准效果,而且还能自动调整配准参数,使配准更加精确。     

基于小波的多尺度SUSAN角点检测

SUSAN角点检测是一种经典的角点检测算法,但不具有尺变化特性.利用小波变换的多尺度特性,即在小尺度下的定位准确和大尺度下的抗噪性强,该文把多分辨分析的思想引入到该算法中,从而构建了一种新的基于小波变换的SUSAN多尺度角点检测算法.新的角点检测可以在不同的尺度下获取角点,克服了单一尺度的SUSAN角点检测可能存在的角点位置偏移和易受噪声干扰而提取出伪角点等问题.为了综合利用各个尺度下的角点信息,该文提出了由粗到细的角点筛选方案.通过对比实验,新算法明显地提高了图像角点检测性能.     

印刷电路板表观检测中光电图像的快速配准方法

印刷电路板(PCB)表观缺陷检测是机器视觉检测领域的一个重要问题,为了有效地利用参考法对印刷电路板光电图像进行检测,需要提高图像配准精度.本文提出了一种基于随机Hough变换(RHT)和空间数据坐标变换理论相结合的配准方法,该方法在寻找配准目标和完成配准效率方面均有很大提高.利用PCB光电图像进行实验,结果表明:在提高检测精度,降低内存空间,减少计算时间等方面,该配准算法的优势明显.     

一种基于轮廓配准的包装缺陷检测方法

提出了一种基于包装图像轮廓配准的包装缺陷检测方法.该方法先对包装图像进行轮廓提取,计算目标轮廓的质心,从而得到配准平移参量.围绕目标质心每隔一定角度抽得质心到轮廓的距离值,得到一个距离值的序列.通过计算标准图像和待配准图像的距离值序列的圆周相关的最大值来确定旋转的角度.然后对已配准的包装图像进行缺陷检测,实验证明,本方法对包装缺陷的检测是快速的,有效的.     

基于图像迹的快速配准算法研究

针对基于灰度的图像配准速度较慢的弊端,给出了"图像迹"的定义,通过计算图像的迹差,求累积误差的最小值进行图像配准.通过实验验证,这种方法在保持高的配准概率的前提下,大大地提高了配准速率,降低了算法复杂度,不仅抗噪能力强,而且仅仅只有和差运算,也易于硬件实现.     

基于图像配准的药用玻璃瓶印刷字缺陷检测

目的准确检测出药瓶印刷字的缺陷。方法采用目前流行的SIFT特征点提取算子,选用欧氏距离进行初匹配,RANSAC进行精确匹配。结果药瓶在传送过程中不管发生怎样变化,都能被检测出其印刷字的缺陷,成功剔除不合格药瓶。结论实验结果表明该方法能够精确地提取图像特征点,准确地匹配图像特征点对。     

可见光和红外反相图像的SURF特征双向匹配

特征匹配的准确率影响图像配准的精度,是基于特征配准方法的重点和难点之一。为了解决单向最近邻/次近邻法所导致特征点一对多的误匹配问题,提出了一种红外和可见光图像的特征双向匹配方法。首先,对红外图像进行反相和直方图均衡化处理,增强两类图像的相似性,提取数量更多重复率高的共有特征;其次,对提取的SURF(Speed-up Robust Feature)特征进行双向最近邻/次近邻粗匹配,确保特征匹配的一致性,降低误匹配率,并利用RANSAC(Random Sample Consensus)算法对特征点进行二次匹配,实现特征点精确匹配。实验结果表明,该算法在正确匹配率和配准精度方面都优于传统SURF的单向最近邻/次近邻匹配方法,具有有效性。     

基于伺服控制的自动快速图像拼接算法

针对目前图像拼接中计算量大、精度低两大难题,本算法应用高精度伺服控制平台、边缘信息阈值分割和模板匹配图像处理方法,实现了PCB图像的快速拼接。由于高精度伺服控制平台的引入,使得图像重合区域的参数获取变得容易。实验表明：应用伺服控制平台以后,提高了算法的实时性,达到较高的精度。     

改进型相位相关法在药液图像配准中的应用

针对瓶装药液微小异物视觉检测系统中,由于平台和相机振动所导致的序列图像中瓶体出现不同程度的随机偏移问题,提出了一种基于改进型相位相关法的药液图像配准方法。首先,引入图像投影将原始相位相关配准算法分解为两个一维配准算法,显著提高算法实时性。其次,引入Hanning窗函数滤波,克服图像边缘"不连续性"对配准精度的影响。最后,针对原始相位相关配准算法只能达到像素级配准精度的缺点,引入峰值估计技术,将配准精度提高到亚像素级。实验结果表明,本文方法配准精度可达1/100像素级,并对于亮度变化、噪声干扰具有一定免疫性,能满足瓶装药液微小异物视觉检测系统的实际生产要求。     

图像配准的统计数值分析

从图像的灰度信息出发,对联合概率分布进行计算分析,通过最大化联合概率分布在二维平面上的聚集度来完成图像的配准过程,并就图像在完全配准、不完全配准、相互独立的情况下其灰度值的联合概率分布进行了数值统计分析.文中以长波红外图像、中波红外图像、短波红外图像为例进行了仿真.分别对5种配准情况的不同配准测度进行了数值和图表分析对比,分析了不同配准测度之间的评价一致性问题.