一种改进的变网格模板数字图像快速拼接算法

针对工程上需要对大量序列图像拼接,并实时显示的要求,提出了一种改进的基于变网格模板匹配的快速拼接算 法(VGMA),该算法将网格模板在匹配过程中不断调整尺寸,克服了原有网格匹配算法的缺点。在保证拼接速度的情况 下,可以大幅度提高拼接精度,适用于大量序列图像的快速拼接。     

基于区域分块与尺度不变特征变换的图像拼接算法

针对图像匹配算法计算量大,实时性差的问题,提出了一种基于区域分块与尺度不变特征变换(SIFT)相结合的图像拼接算法。该算法利用图像能量的归一化互相关系数快速分割出匹配图像与待匹配图像间的相似区域,利用SIFT算法在重叠区域中搜索出能用于匹配的图像特征点并实现快速精确配准。然后,通过对图像进行了几何校正和图像融合来实现图像序列间的无缝拼接。实验结果表明,该算法减少了传统SIFT算法的大量无用搜索,改善了图像的几何失真,降低了算法复杂度,提高了图像匹配的速度,在保证90%以上的匹配准确率的基础上,计算时间较传统SIFT算法减少了近50%。提出的算法可准确、快速地实现有形变和尺度变换图像的无缝拼接。     

轧辊外表面的曲面图像拼接算法设计

针对轧辊外表面的曲面性及摄像头视角较小的情况,为了能够准确分析轧辊表面缺陷,提出了一种全景拼接技术对轧辊表面图像进行拼接,获得完整的全景图像。首先对摄像头采集到的图像进行了图像预处理,由于拍摄轧辊的外表面,图像会产生桶型畸变,采用了柱面反投影,对产生畸变图像进行了曲面校正,然后使用了SURF特征点提取,之后通过快速近似最近邻和（FLANN）匹配算法进行匹配并运用RANSAC算法去除误匹配点,提高了变换矩阵的精度,对拼接后的图像采用了加权平均融合算法对两张图像进行了融合,消除了两张图像的拼接线,实验表明,该轧辊外表面的曲面拼接算法达到了想要的拼接效果。     

一种改进的基于形变方法的图像拼接算法

为实现存在形变和曝光差异的图像之间的无缝拼接,提出一种改进的基于形变方法的图像拼接算法.该算法对已经配准的待拼接图像的重叠区域进行图像融合,先利用直方图匹配法使两幅待拼接图像分别生成符合对方曝光程度的图像,然后利用基于水平集的序列图像生成算法得到在两种曝光程度下的融合图像,再结合多分辨率图像拼接算法和动态规划最佳缝合线查找法对得到的融合图像进行拼接,最终获得拼接图像.通过对合成图像和标准数字图像的模拟拼接实验表明,该算法能同时实现图像形变和曝光差异的平滑过渡.     

图像自动拼接融合的优化设计

为了扩大摄像机拍摄图片的视场范围,提出了一种结合频域和空域进行图像序列自动拼接融合的优化算法。基于频域相位相关方法改进排序并确定重叠区域,使用改进的Harris算子在空间域提取图像角点(无需人工设定阈值),并通过双向最大互相关系数匹配获得初始特征点对;然后,用RANSAC法实现精确匹配;最后,利用图像均值结合线性加权函数实现图像的整体亮度调整和融合拼接。实验结果表明,该优化算法排序过程简单有效,特征提取匹配过程不仅提高了拼接成功率,其单次拼接时间较现有算法也提高了40%左右;另外,该算法较好地解决了图像间对应点难以确定的问题,对光照变化图像的拼接融合取得了满意的效果。     

基于CUDA的眼底图像快速自动配准与拼接

针对眼底图像对比度低、光照不均匀、视场局限及不同视场间存在几何畸变等特点,提出一种基于CUDA的眼底图像快速自动配准与拼接算法。该算法利用CUDA加快了各视场眼底图像同态滤波增强的速度及增强后各有效视场的SIFT特征提取与相互匹配的速度,并加快了结合透视变换模型的RANSAC算法进行的匹配点对提纯速度、周围视场与中央视场变换矩阵的计算速度,配准、融合后得到了眼底全景图像。实际的眼底照相机获取图像的自动配准与拼接表明,该算法可以快速、高精度地实现不同视场眼底图像的自动配准与拼接,算法速度是未采用CUDA的算法的10～30倍,精度达到像素级,具有很好的鲁棒性。     

在线检测系统中的图像快速拼接技术

针对汽车车架纵梁在线检测系统中序列图像的自动拼接问题,提出了一种稳健、快速、精确的自动拼接算法.利用基于特征的算法提取特征区域,并在待匹配模板中确定候选模块,考察序列图像间的运动特点,将搜索限制在一个小范围内,利用基于像素的方法在此范围内确定候选模块中的真实匹配块.此方法在满足图像拼接精度的前提下,大幅度提高了拼接速度.     

织物图像拼接技术

在织物图像的拼接处理中,采用了一种基于幅度排序的快速匹配法进行图像配准。结果表明,该算法可以缩短配准时间,在织物图像拼接的精确度上有较好的效果。     

基于最小生成树和TPS变换模型的图像拼接

本文针对图像拼接方法中的特征点匹配和变换参数求解问题,提出了一种基于最小生成树和TPS变换模型的图像拼接算法。该算法在每次迭代过程中,利用最小生成树的Laplace矩阵获取待拼接图像中特征点的匹配关系,然后估算待拼接图像之间的TPS(thinplatespline)变换参数,再利用这些参数使特征点集相互逼近,最终获得匹配关系和精确的TPS变换参数,实现图像的拼接。实验结果验证了该算法的有效性。     

基于特征的包含大运动物体的图像拼接

针对传统的基于特征的图像拼接算法不能很好地解决大运动物体造成的场景误匹配问题,提出了一种基于特征的包含大运动物体的图像拼接算法。在SIFT提取特征点并匹配的基础上,通过随机采样一致性算法去除误匹配点,并通过观察特征连接线角度的波动值,自适应判断场景中是否出现大运动物体以及场景匹配是否出现错误,最后通过改进的加权方法实现图像融合,很好地解决了运动物体的干扰。试验表明,该方法有良好的效果和鲁棒性。     

Automatic seamless mosaicing of microscopic images: enhancing appearance with colour degradation compensation and wavelet-based blending

In order to observe the fine details of biomedical specimens, various kinds of high-magnification microscopes are used. However, they suffer from a limited field of view when visualizing highly magnified specimens. Image mosaicing techniques are necessary to integrate two or more partially overlapping images into one and make the whole specimen visible. In this study, we propose a new system that automatically creates panoramic images by mosaicing all the microscopic images acquired from a specimen. Not only does it effectively compensate for the congenital narrowness in microscopic views, but it also results in the mosaiced image containing as little distortion with respect to the originals as possible. The system consists of four main steps: (1) feature point extraction using multiscale wavelet analysis, (2) image matching based on feature points or by projection profile alignment, (3) colour difference adjustment and optical degradation compensation with a Gaussian-like model and (4) wavelet-based image blending. In addition to providing a precise alignment, the proposed system also takes into account the colour deviations and degradation in image mosaicing. The visible seam lines are eliminated after image blending. The experimental results show that the system performs well on differently stained image sequences and is effective on acquired images with large colour variations and degradation. It is expected to be a practical tool for microscopic image mosaicing.     

基于黄金分割法的超视场零件图像拼接优化算法

为解决超视场零件的测量问题,必须获取待测大尺寸零件的全景图像。针对基于相似性测度的模板匹配算法在图像拼接过程中的耗时问题,提出了利用黄金分割法快速收敛配准区域,大大提高了模板搜索的效率,为超视场零件的图像测量奠定了基础。     

Mosaicing of microscope images with global geometric and radiometric corrections

Image mosaicing has found a number of applications such as panoramic imaging, digital terrain mapping, ophthalmology and virtual microscopy. In this study, we present an automated mosaicing technique for generating virtual slides from microscope images. We carried out robust image feature matching and global geometric and radiometric parameter estimation. The input images were transformed using the estimated geometric and radiometric parameters and mosaiced together, producing accurate registration of overlapping regions without visible seams.     

Stewart平台动态位姿立体视觉检测中的图像处理

本文提出采用立体视觉检测Ｓｔｅｗａｒｔ平台动态位姿,并着重研究其中的图像处理部分。     

一种适用于特征稀少零件的图像精确拼接方法

针对特征稀少零件的图像精确拼接难题,提出了一种基于相位相关法和闭环运动控制的图像精确拼接方法,以充分发挥软硬件的综合优势。该方法以具有足够特征信息的零件为对象,获取成像系统分别沿X轴和Y轴运动时的零件等距序列图像并预处理,再利用相位相关法求解图像配准参数。在闭环运动控制系统的良好重复定位精度支持下,将上述图像配准参数视为系统配准参数,以进行特征稀少零件的图像拼接。典型零件的图像拼接实验表明,该拼接方法用于特征稀少零件的图像拼接具有无像素级拼接错位和拼接速度快等优点。     

A focusing algorithm for high magnification cell imaging

An algorithm to produce a uniformly focused image in digital acquisition of high magnification light microscopy images is presented. In very high magnification microscopic imaging the specimen surface cannot be considered ideally flat so that capturing a single image frame is usually not sufficient to capture an image that is focused everywhere. An image formation model for light microscopic images is presented, and based on this model an algorithm to construct a uniformly focused image is presented. The algorithm requires that multiple frames of the image at different focal planes be processed to combine their information to obtain an estimated of the desired image which is more completely focused than any of the individual frames. Experimental results show that the proposed algorithm is very effective in approximating the desired image in high magnification microscopic imaging and highly robust comparing to the gradient method.     

改进的OFGA及其在图像匹配中的应用

分析了应用于多峰值多欺骗性适应度函数的快速的遗传算法问题,提出基于性能优良的最优家族遗传算法(OFGA)的改进方法,使其个体的进化仅仅是基于优良家族而不是全部种群以克服早熟。最后,将改进后的算法应用到快速图像匹配以证明有效性,在图像匹配的适应度函数构造中,为减少非匹配点计算量,提出采用序贯相似性检测算法(SSDA),实验结果表明,改造过的OFGA和SSDA相辅相成、互相受益,整体算法对提高图像匹配的速度方面成效显著,且算法稳定,说明算法有应用到类似问题上的潜力。     

模糊遗传图像相关匹配算法

针对遗传算法中交叉概率和变异概率所存在的问题，利用模糊推理系统来自适应估计交叉概率和变异概率，提出了基于模糊遗传算法（FGA）的图像相关匹配算法，并进行了大量实验研究，实验结果证明该方法对解决具有噪声情况下的图像匹配问题十分有效。     

浅地层探地雷达目标探测和定位新方法

提出基于模板匹配的探地雷达目标自动探测与定位新方法，和图像分割方法相结合以减少模板匹配的计算量。将雷达图像分割成可能存在目标的区域和背景数据区域，对可能存在目标的区域进行模板匹配计算。模板根据待匹配点的深度生成。如果探测到金属目标则对模板倒相，实现金属目标的准确定位。所提方法包括图像分割、模板生成、匹配算法、金属目标识别和模板倒相算法。对实测数据处理的结果表明，所提方法探测和定位准确、鲁棒性好。     

一种改进的快速立体匹配算法

提出了一种改进的快速立体匹配算法。对于双目视觉系统采集的2幅图像,首先采用区域匹配算法进行初始快速立体匹配,再采用左右一致性检验剔除误匹配点,得到立体匹配的初始视差图。然后将初始视差作为图割法构图的限制条件,对初始视差图进行二值分割。最后对分割获得的前景区域和背景区域施加不同的限制,并通过修正能量函数,使构图网络大大减小,从而进一步提高了匹配速度。试验结果表明,该算法既提高了立体匹配速度,又保证了匹配精度。