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相似文献
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1.
一种基于压缩域的视频拼接算法   总被引:1,自引:0,他引:1  
赵彬  陈辉  董颖 《计算机应用》2007,27(11):2781-2785
提出了一种基于压缩域的双摄像机视频拼接算法。首先利用相位相关法估算输入视频的对应第一帧重叠区域,并在重叠区域进行SIFT角点检测和匹配,加快角点匹配速度,提高匹配稳健性,使用RANSAC算法去除外点,采用奇异值分解法配合LM非线性优化方法求解变换参数,得到首帧的对应投影矩阵;对于非首帧的配准,利用压缩视频中的当前帧与前帧的运动矢量,获得全局运动矢量,然后结合对应前帧的投影矩阵,获得相应的当前帧的投影矩阵;最后使用多频带融合算法进行图像混合以改善线性加权融合算法带来的高频细节模糊。与传统算法相比,由于省去了特征提取和匹配方法,从而减少了大量的计算步骤和时间,提高了速度,增加了实用性。实验结果表明该算法具有较好的实用价值。  相似文献   

2.
基于特征点的全自动无缝图像拼接方法   总被引:2,自引:0,他引:2  
提出了一种基于特征点的全自动无缝图像拼接方法.该方法采用对于尺度具有鲁棒性的SIFT算法进行特征点的提取与匹配,并通过引导互匹配及投票过滤的方法提高特征点的匹配精确度,使用稳健的RANSAC算法求出图像间变换矩阵H的初值并使用LM非线性迭代算法精炼H,最终使用加权平滑算法完成了图像的无缝拼接.整个处理过程完全自动地实现了对一组图像的无缝拼接,克服了传统图像拼接方法在尺度和光照变化条件下的局限性.实验结果验证了方法的有效性.  相似文献   

3.
一种基于特征的全自动图像拼接算法   总被引:7,自引:1,他引:7  
提出了一种基于特征的图像自动拼接算法,本算法采用Harris角点检测算子提取特征点,并对特征角点进行初始匹配与求精,利用最小中值法去除局外点,使变换矩阵计算精确。最后进行颜色融合,生成无缝拼接图像,在大多数情况下,算法可自动完成,实验结果表明,该算法取得了理想的拼接效果。  相似文献   

4.
一种改进的快速图像拼接方法   总被引:2,自引:0,他引:2  
为了提高图像拼接的速度,提出了一种快速的图像拼接方法.首先在SUSAN角点检测算法检测出图像角点的基础上,采用图像分块和邻近角点剔除的方法来保证图像角点分布均匀并且避免出现角点聚簇现象,利于提高拼接的精度.其次,利用灰度相关性进行特征角点的匹配并消除伪匹配.然后采用改进的RANSAC算法快速地估计变换矩阵,该算法中采用预检测的方法快速抛弃那些不是候选模型的临时模型,加快了算法的速度.最后进行颜色融合,生成无缝拼接图像.实验结果表明,该方法在得到较高精度的情况下,大大减少了运算量,提高了图像拼接的速度.  相似文献   

5.
运用特征点匹配的柱面全景图像快速拼接算法   总被引:1,自引:1,他引:0       下载免费PDF全文
针对大幅面图像的拼接问题,提出了一种新的基于特征点的柱面全景图像快速拼接算法。该算法在Harris角检测算法提取特征点的基础之上,针对传统RANSAC(random sampling consensus)算法在提纯匹配点时计算极其复杂,难以实现快速拼接的问题,设计了专门的聚类预筛选的方法进行图像特征点的预匹配,显著提高了特征点匹配的效率;在图像融合部分提出了最佳路径与HSI颜色空间的亮度权重函数相结合的算法,既有效消除了拼接图像中的鬼影现象,又使拼接图像达到了平滑融合效果。实验结果表明,该算法具有匹配精度高、鲁棒性强、计算效率高的特点。  相似文献   

6.
为提高红外图像拼接速度和精度,对基于特征点匹配的图像拼接算法进行改进。根据图像空间特性减小角点搜索范围,通过设定梯度阈值,对梯度超过阈值的像素点进行Harris角点检测;改进Harris角点响应函数和角点筛选阈值的设定方式,摆脱了角点检测对筛选经验值的依赖。在相似测度Normalized Cross Correlation(NCC)粗匹配的基础上,采用有约束条件的随机选取方式,增强子集选取的合理性;并根据先局部后整体的匹配策略,基于匹配点的特性进行预检验,降低匹配错误率。算法最后利用最优变换矩阵确定待拼接图像的位置关系,实现自动拼接。实验结果表明,改进后算法在拼接过程中无需人工干预,在保证红外图像拼接质量的基础上,拼接速度提高了65.92%。  相似文献   

7.
一种新的彩色图像自动拼接方法研究   总被引:2,自引:0,他引:2  
针对彩色图像拼接过程中模板选择局限性的问题,提出一种改进彩色图像自动拼接方法。基于边缘检测得到的彩色图像结果,首先,从指定图像的重叠区域内自动选择并获得有效的特征模板;然后,依据最大相似性准则从另一幅图像中找到并获得最佳图像匹配点,进一步实现两幅相邻的彩色图像之间的匹配计算;最终,利用平滑算法法则对两幅图像的重叠区域进行融合处理,从而达到彩色图像的快速自动拼接的效果。通过实验表明,该算法能够有效提高图像之间的匹配精度,并且对大部分彩色图像具有很好的拼接效果。  相似文献   

8.
提出一种结合区域检测特征点与极谐变换的图像拼接算法。首先,利用区域检测得到图像中的显著性区域,利用哈里斯(Harris)角检测器提取图像中的特征点,然后计算得出特征点圆形邻域的PHT特征矢量,并通过相似性变换原则消除误匹配对。最后利用正确的匹配对得出映射模型,并利用加权平均法进行图像融合。实验证明该算法提高了图像的拼接效率和准确性。  相似文献   

9.
基于圆柱面映射的快速图像拼接算法   总被引:1,自引:0,他引:1  
针对现有基于圆柱面映射的全景图像拼接算法无法实现自动估计焦距的问题,为满足实时性要求,提出了一种基于预测的快速特征点匹配算法,在基于纯旋转运动的自动焦距估计算法基础上,提出了一种基于单应矩阵的焦距修正算法。该算法首先从待拼接图像中提取Harris角点,然后提取方向梯度直方图(Histogram of Oriented Gradient, HOG)描述子进行特征点匹配,基于前一帧图像获得的图像映射关系采用一种基于预测的快速特征点匹配算法,然后使用简化的基于纯旋转运动的焦距估计算法估计出焦距初值,并采用基于单应矩阵的焦距修正算法得到更精确的焦距值,最后将平面图像投影至圆柱平面,使用加权平均融合算法进行拼接,合成全景图像。采用多个测试序列图像对算法进行测试,特征点匹配速度较传统方法提高了10倍以上,自动焦距估计算法能够准确估计摄像机焦距,且耗时仅50毫秒左右。实验结果表明,提出的算法能够快速地合成高质量的全景图像,拼接后的图像畸变小,具有较高的实用价值。  相似文献   

10.
基于SIFT算法的全景图像拼接技术研究   总被引:1,自引:0,他引:1  
全景图像拼接技术即通过将部分重叠区域的图像合成以描述某个场景信息的360度圆形图像.引用一种新型的基于SIFT (尺度不变特征变换)特征匹配的图像排序算法,实现图像的有序排列,针对图像拼接存在的误匹配点较多、耗时较长等问题,结合FAST算法进行特征点提取,接着针对相邻有序图像间的亮度差异采用自动校正操作,削弱了相邻图像间的亮度差异,并结合改进的Ransac算法剔除误匹配点对,最后用加权平衡算法实现图像的快速融合.实验结果表明该优化排序算法稳定、高效.  相似文献   

11.
针对拼接过程易受图像采集时曝光、尺度变化、旋转、环境噪声、光照等因素的影响,以及多图手动排序出错率高、耗时长等问题,提出了一种基于改进相位相关与特征点配准的多图拼接算法。首先,基于对数极坐标变换的改进相位相关算法来计算缩放、旋转和平移参数,根据冲激函数峰值实现多图自动排序;接着,在重叠位置提取Harris角点,改进的Ransac算法精确提纯匹配点对,优化变换矩阵以完成拼接;最后,通过利用NSCT变换算法多尺度分解低频、高频子带来制定融合策略,从而解决接缝明显的问题。实验结果表明,新算法 建立的模型参数准确且高效,拼接融合效果过渡自然,能较好地解决复杂环境及乱序图像的拼接问题。  相似文献   

12.
在图像角点匹配过程中,目标图像往往存在平移旋转现象,直接影响匹配效果,为此提出了一种平移旋转图像的角点匹配方法。该方法首先利用角点检测生成自相关矩阵的梯度信息与仿射变换相结合,构造确定性退火算法中的自由能函数,然后对该自由能函数进行优化,获取待匹配角点间的仿射变换参数,最后利用该变换参数实现角点匹配。实验结果表明,该方法能够在目标图像发生平移旋转的情况下,有效实现角点匹配。  相似文献   

13.
针对基于Time-of-Flight(TOF)相机的彩色目标三维重建需标定CCD相机与TOF相机联合系统的几何参数,在研究现有的基于彩色图像和TOF深度图像标定算法的基础上,提出了一种基于平面棋盘模板的标定方法。拍摄了固定在平面标定模板上的彩色棋盘图案在不同角度下的彩色图像和振幅图像,改进了Harris角点提取,根据棋盘格上角点与虚拟像点的共轭关系,建立了相机标定系统模型,利用Levenberg-Marquardt算法求解,进行了标定实验。获取了TOF与CCD相机内参数,并利用像平面之间的位姿关系估计两相机坐标系的相对姿态,最后进行联合优化,获取了相机之间的旋转矩阵与平移向量。实验结果表明,提出的算法优化了求解过程,提高了标定效率,能够获得较高的精度。  相似文献   

14.
本文针对传统图像角点特征匹配算法的匹配速度慢且准确率低等问题,提出一种基于空间纹理相似性的图像角点特征匹配算法。首先,计算图像目标上角点对应的空间距离矩阵;然后,通过计算图像角点的空间距离矩阵在对应角点邻域LBP特征向量上的瑞利商,将角点在图像灰度特征空间内的度量问题转换为纹理特征空间内幅值的度量问题;最后,根据角点对应的瑞利商的大小,实现不同图像间的角点特征匹配。对不同条件下采集的图像进行角点特征匹配,得到的匹配结果表明本文算法不仅能够很好的适应图像光照、几何变化,得到的匹配正确率较高,同时与传统算法相比本文算法在运行时间上也有大幅度的降低,当处理特征数量较小时平均降低48ms,而匹配特征数量较多时能够降低2408ms。  相似文献   

15.
基于SIFT特征的眼底图像自动拼接   总被引:4,自引:2,他引:2       下载免费PDF全文
针对眼底图像对比度低、不同视场的图像间存在几何畸变等特点,提出一种基于SIFT特征的眼底图像自动拼接算法。该算法分别提取待拼接眼底图像的SIFT特征点,并用向量进行描述,确定两幅图像特征点的匹配关系,使用MLESAC算法去除误匹配点对,提出对特征点对提纯的距离-斜率相似测度方法,计算匹配点之间的透视变换矩阵,最后进行图像配准和拼接。对实际眼底照相机获取的多幅图像拼接结果表明,该算法具有很好的鲁棒性和稳健性,可以实现眼底图像的高精度自动拼接。  相似文献   

16.
We investigate the quantum image matching algorithm proposed by Jiang et al. (Quantum Inf Process 15(9):3543–3572, 2016). Although the complexity of this algorithm is much better than the classical exhaustive algorithm, there may be an error in it: After matching the area between two images, only the pixel at the upper left corner of the matched area played part in following steps. That is to say, the paper only matched one pixel, instead of an area. If more than one pixels in the big image are the same as the one at the upper left corner of the small image, the algorithm will randomly measure one of them, which causes the error. In this paper, an improved version is presented which takes full advantage of the whole matched area to locate a small image in a big image. The theoretical analysis indicates that the network complexity is higher than the previous algorithm, but it is still far lower than the classical algorithm. Hence, this algorithm is still efficient.  相似文献   

17.
基于对数极坐标映射的图像拼接方法   总被引:7,自引:1,他引:7       下载免费PDF全文
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。  相似文献   

18.
提出了一种基于曲率尺度空间的图像拼接算法。该算法利用曲率尺度空间(CSS)角点检测法提取特征点,通过比较各特征点圆形邻域Zernike矩的欧式距离得到匹配点对,然后利用正确的映射模型计算出变换参数,最后采用加权平均法得到图像的拼接结果。实验表明,该算法在图像间存在旋转、平移及噪声干扰的情况下,仍能得到很好的拼接结果。  相似文献   

19.
一种全自动稳健的图像拼接融合算法   总被引:42,自引:4,他引:42  
提出了一种全自动稳健的图像拼接融合算法。此算法采用Harris角检测算子进行特征点提取,使提取的精度达到了亚像素级,然后以特征点邻域灰度互相关法进行特征点匹配得到了初步的伪匹配集合,并运用稳健的RANSAC算法将伪匹配点集合划分为内点和外点,在内点域上运用LM优化算法精确地估计出了图像间的点变换关系,最后采用颜色插值对交接处进行颜色过渡。整个算法自动完成,它对有较大误差或错误的特征点数据迭代过滤,并用提纯后的数据来做模型估计,因而对图像噪声和特征点提取不准确有强健的承受能力。在参数估计时,以特征点的坐标位置误差而不是亮度误差来构造优化函数,克服了以往算法对光照的敏感性,使算法更具有实用性。实验结果表明,该算法融合效果比较理想,鲁棒性强,具有较高的使用价值。  相似文献   

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