一种基于特征点匹配的图像拼接算法

本算法首先采用边缘检测缩小了待提取的特征点的寻找范围,然后根据图像中各列边缘点的梯度最大值提取特征点,进而确定两幅图像的缝合点及其匹配位置,最后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。实验表明,本算法能较好的实现图像拼接。     

一种全自动稳健的图像拼接融合算法

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。     

一种改进的Harris角点图像拼接算法

主要研究图像拼接的优化问题,针对传统的Harris角点检测算法进行了改进。避免了角点响应函数中的k 值和检测过程中的阂值T的选取对角点检测带来的影响。在图像拼接过程中通过NCC对图像进行配准,采用加权 平均法对拼接后的图像进行融合并消除拼接缝隙,从而提高了运算的速率。为验证其有效性,该算法被应用于一个图 像拼接的实例中,仿真结果表明,该算法缩短了图像拼接所消耗的时间,提高了图像拼接的精度和效率,能够达到无缝 拼接的效果,具有良好的实用性。     

一种图像自动拼接的快速算法

针对现有基于灰度级相似的图像拼接方法的缺点,提出了一种图像自动拼接的快速算法。该算法综合考虑了图像拼接的精度和速度,在基准特征块的提取上,采用简单的边缘信息阈值法,实现了基准块的自主选取,提高了图像拼接的精度;在块搜索上,采用金字塔式分层搜索策略,提高了图像拼接的速度。实验证明,该算法扩展了传统拼接算法的适用范围,具有较好的性能。     

一种基于特征的全自动图像拼接算法

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。     

一种柱面全景图像自动拼接算法

提出了一种基于特征块匹配的柱面全景图像拼接算法.首先将360度环绕拍摄的序列图像投影到柱面坐标系下;然后以一幅图像为基准图像,选择基准图像中边缘信息丰富的块作为基准块,利用特征块匹配法在待配准图像中找出与基准块匹配的配准块,进而实现两幅图像的配准;再根据配准结果计算出图像间的变换参数;最后采用平滑因子对两幅图像的重叠区域进行图像无缝拼接.实验证明,算法可以快速自动地生成柱面全景图像,具有良好的鲁棒性.     

一种基于曲率尺度空间的图像拼接算法

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。     

一种三维人脸图像的快速拼接算法

三维人脸扫描仪使用双眼式正弦波光栅移相法三维成像原理．经过计算得到左右两幅在同一坐标下的三维数据图像．再将这两幅图像拼接成一幅完整的人脸正面图像．针对该系统,提出一种基于人脸固有特征的快速三维图像拼合算法．实验验证了该算法的有效性．     

一种消除图像拼接缝和鬼影的快速拼接算法

由于提取SIFT特征进行图像拼接的算法复杂度较高且不能很好地处理拼接缝和鬼影等问题,提出了一种消除拼接缝和鬼影的快速图像拼接算法.该算法首先划定提取SIFT特征的范围,计算出匹配特征点后使用RANSAC算法求取两幅图像间的坐标变换关系矩阵H,然后结合最佳缝合线算法和改进的加权平均融合算法实现无缝拼接.实验结果表明,提出的算法不仅有效地消除了拼接缝和鬼影,也提高了图像拼接的效率.     

图像配准技术研究

图像配准技术是图像拼接技术最关键的步骤,图像配准的好坏直接决定了图像拼接结果的优劣。对图像配准工作进行了总结,介绍了基于区域的图像配准和基于特征的图像配准方法,并分析了各个方法的优缺点,同时指出了现有图像配准算法存在的问题和发展的方向。     

一种消除图像拼接痕迹的新方法

图像融合是消除拼接痕迹的关键技术之一,已有的众多图像融合算法大都是针对完全重合图像的,忽略了针对图像拼接痕迹消除的图像融合方法的研究,从而影响了图像拼接技术的应用发展。为了高效、高质量地完成图像拼接,利用缝合线搜索技术结合小波多分辨率分析融合技术,给出了一种消除图像拼接痕迹的新方法。实验结果表明,该方法在保证较好实时性的同时,高质量地消除了图像拼接的痕迹。     

一种混杂的图像配准方法

提出一种基于特征和亮度的混杂图像配准方法．首先对源图像进行小波分解,在小波金字塔最顶层的低频近似子图像上进行角点检测,通过仿射变换模型得到初始配准参数,然后将这一参数逐层进行迭代精炼,直至达到金字塔最底层,得到最终精确的配准参数．将这些不同配准方法结合起来,可以克服单独使用任一方法存在的不足,理论分析和实验结果表明,这种混杂图像配准算法精度较高．     

基于改进SIFT特征点匹配的图像拼接算法

基于传统SIFT方法和图像像素加权平滑融合的思想,提出了一种改进SIFT特征点的图像拼接方法;该方法首先利用Canny边缘检测算法获得图像的边缘点坐标,通过和SIFT算法关键点坐标进行对比,去除不稳定响应点;其次通过K-L变换降低算法复杂度,对得到的匹配点对,使用RANSAC算法进行提纯,计算投影变换模型参数;最后使用渐入渐出的加权融合算法平滑图像,消除图像之间的拼接缝隙;该算法的可行性和有效性通过实验结果可以得到证明。     

基于SIFT特征的彩色图像拼接方法研究

针对传统特征提取拼接算法在复杂图像中配准过程中出现的过多误匹配,导致拼接后图像出现鬼影、模糊等问题,从而影响拼接图像的质量,提出一种改进的SIFT配准算法。在对目标图像提取SIFT特征后,利用SIFT描述子的尺度以及梯度方向信息建立最小邻域匹配剔除误匹配点,之后利用局部均方根误差(RMSE)评价映射矩阵与RANSAC算法相结合,迭代出精确变换模型。在对图像进行几何矫正后,提出一种自适应的混合线性算法对重合区域图像变换至HIS颜色空间进行图像拼接,最后得到平滑无缝的完整彩色全景拼接图像。实验结果证明,该算法在拼接复杂场景并且重合区域不多时仍有较好的准确性及稳定性。     

基于比值法图像拼接的等比例改进算法

图像拼按技术是通过将一组具有部分重叠的图像或视频图像进行无缝拼接后而得到的具有高分辨率的图像或全景图,是图像处理技术的一个重要内容。主要介绍了图像拼接技术的主要步骤、比值匹配法的基本原理和优缺点,然后针对此算法容易出现误匹配的问题,提出了一种改进的算法。通过引用等比例数列的思想增加区域像素信息,与传统方法相比,这种方法可以更快更准地找到最佳匹配位置,从而提高了算法的准确性。实验结果证明了此算法可以有效的消除误匹配。     

基于SIFT算法的图像拼接技术研究

随着人们在生产、生活过程中对获取更加优质视觉信息的要求逐步提高,图像拼接技术成为数字图像处理领域中的热点与重点研究内容。先采用SIFT这一图像特征点检测与匹配的基础算法对图像进行特征点的粗匹配,再使用RANSAC算法对特征点进行提纯,得到最优特征点。仿真试验验证了该图像拼接技术可以提高图像的拼接效果,增强算法的鲁棒性。     

基于改进相位相关与特征点配准的多图拼接算法

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。     

一种改进的降低扭曲误差的快速图像拼接算法

通过提取SIFT特征进行图像拼接得到的全景图存在一定程度的扭曲误差,尤其当序列图像集合很大时,全景图扭曲现象更为严重。为提高全景图拼接质量,对Song Fuhua等人提出的图像拼接算法进行改进,首先改变参考图像的选取方式,提出图像序列中任意图像映射到与参考图像相同坐标系下的变换模型计算方法,并且在拼接过程中根据匹配特征点数目动态选取下次待拼接图像。与Song Fuhua等人提出的拼接算法相比,改进的图像拼接算法增加了图像重叠区域中SIFT特征点匹配对数,减小了参考图像SIFT特征检测区域。实验表明,提出的改进拼接算法提高了全景图拼接的时间效率,同时全景图扭曲现象也得到极大改善。