基于改进Harris的图像拼接算法

针对传统Harris角点检测算法进行改进,提出了一种基于改进Harris的图像拼接算法.首先,通过修改角点响应函数,引进8邻域比较以及圆形非极大值抑制窗口,采用NCC算法对检测出的Harris角点进行粗匹配,采用RANSAC算法剔除误匹配,最后对匹配图像进行图像融合,完成图像拼接.仿真结果表明,该算法提高了图像拼接的准确性、稳定性和鲁棒性,能够达到无缝拼接,具有优良的实用性.     

基于特征点检测的重叠图像拼接算法

为提高铁道车辆工程应用中自动监测与故障诊断的准确性,对5种常用的特征点检测方法进行了对比研究,采用SIFT（Scale-Invariant Feature Transform）特征点检测实现重叠图像的拼接算法。在较宽松的条件下准确地匹配两幅图像。实验证明,该算法能有效地拼接普通相机拍摄的照片,消除图像扭曲、交叠和旋转对图像拼接的影响,并获得高分辨率的场景照片。     

基于无人机航拍图像拼接算法的优化

目的为了提高无人机航拍图像拼接的精度,深入研究了航拍图像拼接中提取特征点的算法,并对原算法加以优化.方法在图像特征点提取的SIFT算法中,设计了一种将Harris角点检测算子融入SIFT特征点提取的优化算法,优化后可以突显获取到的特征点的独特性.结果利用优化算法获取图像特征角点,可以降低实验过程中所消耗的检测时间,有效地改善了SIFT算法中匹配数据量大及过程繁琐的弱点,同时优化算法简化了图像特征点匹配的计算过程,降低了计算量,提高了实验效率.结论优化算法可以去除大量的类匹配点,使图像特征点的独特性更加明显;也提高了图像的配准精度,增强了关键点的稳定性,在关键点的匹配速度和准确率上有积极的影响.     

基于边缘扩展相位相关的图像拼接算法

针对图像拼接算法中计算量大的问题,提出了一种基于边缘扩展相位相关的图像拼接算法。该算法采用迭代阈值分割法对图像进行边缘检测,并对检测出的边缘进行扩展相位相关计算,得出图像间的平移、旋转和尺度变化。利用这些参数拼接图像,用渐进渐出的方法实现拼接图像的融合。实验证明,该算法能够简化计算,并有效地实现图像的拼接。     

颜色传递在图像拼接中的应用

针对图像拼接技术中存在拼接缝的问题,将一种直接在RGB颜色空间中进行颜色传递的算法应用于图像拼接技术中,实现拼接缝的消除。首先利用Harris角点检测器提取图像的特征点,并用BRISK描述子对特征点进行二进制比特串描述;然后利用汉明距离对特征点进行匹配,用RANSAC算法求出变换矩阵,再用高斯加权法进行融合;最后使用颜色传递算法对拼接图像进行色度调整。试验表明,该算法对图像拼接缝的消除具有较好的效果。     

基于角点分层匹配的织物图像拼接

针对一些织物图像,该文提出了一种新的基于角点分层匹配的图像拼接方法。该算法首先采用harris角点检测,然后用归一化互相关法进行初步的匹配,再运用稳健的RANSAC算法进行精匹配,最后对相关性最高的4对点求单应性矩阵,从而实现对图像的拼接。整个算法自动完成,采用二次匹配,鲁棒性强。实验结果表明,该方法能准确找到图像间的重叠位置,且融合效果比较理想。     

基于特征点的图像拼接方法的研究与应用

图像拼接技术是图像处理的热点领域,图像配准和图像融合是图像拼接的两个关键技术. 本文研究了基于特征点的配准方法,使用SURF算法完成特征点的检测和描述. 在此基础上,调用OpenCV的API,实现了图像拼接,完成了柱面全景图的拼接和分析. 实验证明,该方法在自动化程度、运算速度和鲁棒性方面效果理想.     

基于双遍历和膨胀滤波的图像拼接定位算法

针对图像拼接操作会对边缘像素的连续性造成破坏等问题,本文提出了一种基于双遍历峰值和膨胀滤波的彩色图像拼接定位算法.该算法首先对待检测图像进行行列差分,确定双遍历峰值,同时再进行R,G,B三通道拼接点融合,从而全面获取拼接点信息,并利用数学形态学的膨胀滤波,强化拼接边缘,削弱噪点的影响.仿真结果表明,彩色图像拼接定位算法,时空复杂度小,能够有效地检测图像拼接伪造区域、大小及形状,可以对伪造区域进行准确定位.该研究可应用于图像取证等相关行业.     

基于SIFT-ACO的图像拼接算法

针对具有一定旋转角度的多幅图像拼接问题,提出了一种基于SIFT-ACO的图像拼接算法。对拼接图像进行预处理后,用SIFT算法提取图像特征,将经典的生物智能优化算法ACO加入到图像配准中,对图像特征点进行配准,最后将多幅图像融合,得到一幅宽视角、无缝、高精度的图像。对多组不同角度拍摄的图像进行拼接试验。试验结果表明：在不影响整体视觉效果的前提下,该算法能有效地提高图像拼接精度。     

基于无人机航拍图像快速拼接方法的研究

无人机航拍图像拼接已经针对无人机航拍图像特征不明显、拼接速度较慢等问题,提出了一种基于无人机POS系统数据的快速拼接方法.针对无人机POS系统会受到地理环境、风速等影响以及无人机POS数据的精度较低等问题,引入光束区域网平差方法建立优化参数方程,对优化后的数据进行一系列的坐标变换计算出影像的四个角点的地理坐标,以第一张影像地理坐标为基准,进行航拍图像的快速拼接.拼接结果与基于SURF图像拼接算法进行对比,算法在拼接的速率比基于SURF算法更高.     

一种改进KNN的无人机图像快速拼接方法

为了更好解决基于K近邻算法特征匹配速度问题,采用图像像素点经纬度数据加快特征点匹配的无人机图像拼接方法。利用拍摄图片信息里的地理坐标,计算影像像素点经纬度数据,然后计算出两张图像重合部分,利用重合部分特征点经纬度数据大致相同这一特点提高K近邻算法匹配速度,改进后的算法在匹配准确度比传统算法提高了43%左右,最后选用最佳缝合线法对图像进行拼接,获得了质量较好的全景图。     

一种基于块结构特征的病理切片图像拼接算法

提出了一种抽取简单而结构性能较强的块结构特征作为模板的新的病理切片图像拼接算法，由于引入了图片的相关性和它的最优化处理，并利用最大包的分布进行图像配准，所以算法的速度快、稳定性高．图像的重叠区可以只取100列宽度，实验取得了较好的配准效果。     

基于L-M优化算法的多幅岩心荧光图像拼接

在多幅岩心荧光图像的拼接中,为了减小累计误差造成的拼接畸变,提出了一种基于L-M(Levenberg-Mar-quardt)算法的全局优化方法。该方法是在每一幅图像的初始球面投影参数的基础上,采用L-M算法进行迭代计算,在迭代过程中根据增长率δ的取值实时调整阻尼因子μ,从而不断更新迭代方向和迭代步长,求出最优投影参数集,使所有图像的全部的特征点经球面变换后的误差距离总和最小,实现全局配准。把该算法应用到多幅岩心荧光图像的拼接中,解决了累计误差造成的畸变问题,获得了满意的拼接效果。     

一种仿人足球机器人视觉系统环境特征获取与识别方法

环境感知是仿人机器人系统进行决策的前提和基础.提出一种通过图像拼接技术获得完整的环境信息以供决策的方法.首先通过对同一机器人所获得的不同角度的图像进行特征提取,提取SIFT特征点,然后对提取特征点的待匹配图像通过K-D树方法进行初匹配,再通过RANSAC方法剔除错误匹配点,进而利用双线性插值法进行图像融合.最后对融合后的图像利用Canny算法提取边缘线,获得环境特征.实验表明这种方法是有效的.     

基于特征点的球面全景图快速生成算法

提出一种基于球面投影模型的全景图生成算法,对普通相机获取的序列图像,实现了球面全景图的无缝拼接。通过双线性插值算法解决了球面投影变换中的变形问题,提出了一种基于特征点匹配的方法实现了球面全景图的无缝拼接。实验结果表明,该算法生成的球面全景图质量较高,具有良好的鲁棒性。     

局部特征在航拍图像拼接中的应用

针对航拍图像的特点和难点, 提出了一种基于局部特征的航拍图像拼接方法, 以提高拼接的质量和速度. 该方法利用多分辨率技术和局部特征对航拍图像序列进行配准. 通过仿射变换模型将拼接问题转化为像素点空间坐标变换的过程. 采用渐入渐出的图像融合算法, 消除拼接痕迹, 实现了色彩和亮度的平滑过渡. 实验结果表明, 该方法对航拍图像序列和视频图像拼接效果良好, 具有较高的实用价值.     

全景拼图的实现技术

为了成功地实现360°无缝全景拼图,分析研究了图像拼接的现有理论,将基于灰度图像的求灰度值最小误差的方法应用于现实中的彩色图像,实现了图像的配准;并应用图像边缘检测技术,对图像配准的传统方法进行了改进,有效地提高了图像配准的精确度.同时,从理论上探讨了图像缝合技术中色差线性调整这一方法的不足,分析了图像缝合后横向条纹出现的原因,并提出图像中值的色差线性调整方法,消除了图像缝合后的横向条纹.     

基于视频流的图像拼接算法研究

本文提出了一种基于特征行的全自动无缝图像拼接算法。该算法首先利用相关系数法找出两幅图像的最佳匹配位置,然后利用图像融合技术消除两幅图像的差异。匹配算法简单,且具有一定的鲁棒性。该算法最大的特点是其快速性。对工程中需要提高拼接速度的环境,可以达到实时或准实时性的要求。     

基于生成式对抗网络和多级小波包卷积网络的水下图像增强算法

为了解决水下图像的雾模糊和偏色问题,针对水下图像成像模型提出基于生成式对抗网络（GAN）和改进卷积神经网络（CNN）的水下图像增强算法. 利用生成式对抗网络合成水下图像,以对配对式水下图像数据集进行有效扩充. 利用多级小波变换,以不丢失特征分辨率的方式对水下图像进行多尺度分解,然后结合卷积神经网络利用紧凑式学习方式对多尺度图像进行特征提取,并利用跳跃连接以防止梯度弥散,克服水下图像的雾模糊效应. 利用风格代价函数学习彩色图像各通道间的相关性,提高模型的色彩校正能力,克服水下图像色彩失真的问题. 实验结果表明,相较对比算法,在主观视觉和客观指标上,本研究所提算法拥有更优秀的综合性能及鲁棒性.