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目的 为了复原存在平移、色彩差异、旋转、形变等问题的全景图,提出一种结合SIFT(尺度不变特征变换)和RBF神经网络的彩色全景图拼接算法。方法 通过SIFT算法匹配出两子图中对应的特征点,利用仿射变换解决图像间的旋转和形变问题,采用RBF神经网络纠正子图的色彩差异,最后利用权值矩阵融合技术实现重叠区域的融合。结果 文中算法在拼接效果上优于其他算法,其拼接效果DoEM值为0.902,图像重叠区域过度平滑,有效地避免了融合区域的亮度块或亮度线。结论 该算法效果好,可解决全景图复原过程中多方面的难题。 相似文献
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针对航拍图像拼接中,因为航带中航片拼接误差积累导致拼接后期图像发生扭曲问题,本文提出一种利用捆绑调整技术削弱航片拼接过程中误差累积。该算法采用SIFT(Scale Invariant Feature Transform)进行特征点提取和匹配;结合改进的RANSAC(Random Sample Consensus)对特征点进行提纯,剔除外点;由过滤后的特征点通过最小二乘法计算图像间的单应性矩阵,在此基础上运用捆绑调整法整体优化单应性矩阵进行图像间的拼接,解决了拼接后期图像扭曲问题。最后,通过动态加权的融合方法实现图像接缝处平滑过渡。为验证该算法的有效性,选用真实无人机航拍序列图像进行拼接实验,取得良好的拼接效果。 相似文献
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提出了一种基于图像绘制的多边形柱面全景图的虚拟漫游方法。利用普通的手持相机在一个多边形区域内沿某一路径拍摄并拼接多幅全景图,通过基于SIFT的特征点检测来计算深度,用狭缝图像插值来实现整个区域内的平滑漫游。该方法具有采样简单、虚拟场景真实感强,支持连续大范围漫游的特点。 相似文献
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基于运动相机的运动目标检测是计算机视觉领域的热点与难点。基于仿生复眼结构的相机运动条件下的运动目标检测方法利用仿生复眼结构模拟多相机运动状态下的图像采集;使用SIFT特征点匹配与图像差分结合的方法提取运动区域,不需要建立背景模型,使用SIFT特征点匹配完成图像的配准,利用图像差分的方法得到运动目标,使用颜色值归一化,利用前景像素与背景像素的插值与比值确定该像素是否为阴影区域的方法。实验证明,该方法在不进行背景建模的条件下成功去除了阴影,实现了相机运动状态下的运动目标检测。 相似文献
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基于改进 SIFT的图像快速自适应匹配算法 总被引:7,自引:6,他引:1
目的分析SIFT算法特征点描述子生成比较缓慢和匹配过程距离比阈值无法自适应调节的问题,探索一种改进SIFT的图像快速自适应匹配算法。方法通过简化特征点描述子的生成过程,提高算法效率,并通过自适应地调节距离比阈值参数,提高算法的鲁棒性。结果与原算法相比,图像快速自适应匹配算法的匹配点数减少,匹配准确度高,计算时间缩短。结论该算法在匹配效率和准确度方面具有明显优势,能够将计算机视觉用于工业无损检测、印品图像检测、印刷网点图像检测和包装图像检测中,具有较好的推广价值。 相似文献
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According to the features of the inspection images for the steel rotary parts with defects, a novel image mosaic method, using Scale Invariant Feature Transform (SIFT) feature tracking with purifying feature points based on slope probability measure and RANSAC algorithm, is proposed. First, the method preprocesses the captured sequence images, and then implements projection transformation for these images. Then, the registration parameters for two adjacency images, using the SIFT algorithm and removal algorithm of the pseudo matching feature point pairs based on slope probability measure and RANSAC algorithm, can be solved to mosaic the defect inspection images of the parts with enough characteristic information. On this basis, a hardware-based method is used to perform image stitching of the measured parts. Experimental results show that the method can produce a large number of the correct matching feature point pairs, and can get a seamless, clear surface image of the parts, which will settle the foundation for automatic accurate inspection of the surface defects on metal parts. 相似文献
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基于包装件智能分拣的视觉尺寸测量技术 总被引:1,自引:1,他引:0
目的快速实现包装纸箱尺寸的机器视觉测量。方法采用机器视觉技术方法,运用双目摄像机的成像原理,通过SUSAN角点提取算法结合棋盘标定法求取摄像机内外参数,修正图像畸变,采用SIFT匹配算子对左右2幅图像进行匹配,找到对应的匹配特征点,利用匹配点对的视差值恢复图像深度信息,进而求解出包装箱的长宽高值。结果对不同摆放姿态的包装箱均能实现快速测量,机器视觉检测值与实物值相比,其误差均在1 cm左右,满足检测要求。结论文中方法具有匹配精度高、鲁棒性强的特点,能快速实现对不同摆放姿态的包装箱尺寸测量。 相似文献
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设计了一种基于图像匹配技术的缺陷检测算法,实现了字符缺陷的自动化检测.介绍了检测装置的总体框架和检测算法,算法的核心是提出的改进的基于形状模板的图像匹配算法,利用加权归一化向量点积相似度量计算方法,采用图像金字塔分层搜索策略,与常用的SIFT(Scale-invariant feature transform)匹配算法比较,该匹配算法具有较短的匹配时间和较高的匹配精度.通过实验,算法能够准确有效地检测出字符缺陷,避免了人工检测的误判. 相似文献
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目的为了解决当前图像匹配算法因主要利用特征点之间的距离来实现特征匹配,从而忽略了特征点的结构特征,导致算法存在较多的漏匹配点以及错误匹配点等不足的问题。方法提出基于不变矩特征模型耦合相似度量规则的图像匹配算法。通过对待检测像素点构造的邻域圆上的点进行分类,制定检测规则,对FAST算子进行改进,利用改进的FAST算子快速、精准地检测图像的特征点。随后,构造不变矩特征模型,取代SIFT算法中获取特征向量的方法,生成低维度的特征描述符。通过Euclidean模型和SSIM建立相似度量规则,对特征点之间的相似度进行度量,完成图像的特征匹配。最后,引入随机抽样一致性(RANSAC)算法剔除错误匹配点,完成图像的匹配。结果仿真结果显示,相较于当前的图像匹配算法,所提算法具有更高的匹配正确度和鲁棒性,其查全率最高可达95%左右,且匹配效率较快,约为3.75 s。结论所提匹配方法具备良好的匹配精度,在图像信息安全、包装条码识别与拼接等领域具有一定的参考价值。 相似文献
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针对移动机器人导航过程中基于尺度不变特征变换(SIFT)算法图像匹配速度较慢,提出了基于减法聚类和特征描述符二值化的改进SIFT算法。通过减法聚类消除大量特征点中的冗余特征点,在不影响原SIFT算法稳定性的前提下有效降低了特征点数量,然后将生成的特征描述符进行二值化,依据Hash函数生成索引,以汉明距离作为度量准则。实验结果表明:与原SIFT算法相比,改进的SIFT算法中特征点数量下降30%~40%;匹配对数基本维持不变;匹配率上升6%~12%;匹配时间下降60%~70%。与基于颜色矩的改进SIFT分级图像匹配算法相比,改进的SIFT算法中特征点数量下降15%~25%;匹配对数基本维持不变;匹配率上升5%~10%;匹配时间下降45%~55%。 相似文献