基于角点特征的图像自动拼接算法

提出了一种基于角点特征的图像自动拼接方法.分析了Harris角点检测算子的实现原理及其不足,提出一种改进的Harris角点检测算法提取图像特征角点,减少了计算量,同时提高角点的定位精度,增强了算法的抗噪性能.然后用快速RANSAC算法求出图像变换矩阵H的初值并使用LM非线性迭代算法精炼H,最后采用像素值加权的方法进行图像融合.实验结果表明,该算法能有效提高配准精确性,具有较高的实用价值.     

一种基于Harris角点特征的图像拼接方法

本文通过对已有图像拼接算法的分析研究,改进了拼接算法中的特征点匹配问题。首先利用Harris角检测算法提取特征点,然后通过归一化相关法进行初始匹配,接着引入马氏（Mahalanobis）距离,实现图像的精确匹配。最后通过加权平均的方法完成图像的融合。实验证明该方法能有效地去除伪匹配特征点对,降低了误匹配的概率,是一种有效的图像拼接方法。     

基于图像点特征的拼接技术研究

图像拼接技术已经广泛应用于各个领域,本文实现了对灰度图像拼接技术,利用角点检测算子来得到图像特征点,采用归一化相关法（NCC）找出匹配角点,通过改进的RANSAC算法消除错误匹配,得到精确度更高的匹配点对,运用加权平均算法进行图像拼接,对拼接后的图像与原图像进行对比,效果很好,具有较高的精度和可靠性,且运行速度良好,可推广应用。     

基于Halcon的图像拼接算法研究

提出了一种基于机器视觉软件MVTec Halcon的图像拼接算法.该算法首先对摄像机进行标定,以及对图像进行预处理,然后采用Harris角点检测提取特征点,接着检测出的角点经归一化互相关匹配后使用RANSAC（random sample consensus,随机抽样一致性算法）算法剔除误匹配点,估算单应性矩阵,最后用改进的加权融合方法进行图像融合.针对提出的算法编制了相应的软件,并进行了拼接实验,结果表明该方法可以快速有效地对图像进行无缝拼接,精度可达到0.02mm.     

一种基于角点特征的图像拼接融合算法

针对普通摄像机存在的视场不足问题,扩大摄像机拍摄图片的视场范围,提出了一种基于特征点的图像拼接融合算法.实验结果及精度分析表明,图像拼接的效果良好,部分对应点匹配的平均绝对误差和均方根误差为0.272 9 pixel和0.299 0 pixel,达到了像素级精度.该算法能够较好地解决图像间对应点难以确定的问题,有效去除了伪匹配点,而且对光照变化图像的拼接融合能取得满意的效果.     

一种改进的气象雷达图像拼接算法

气象人员在对大型复杂天气系统进行全局分析时,单张雷达图像存在一定盲区。若能将某一特定区域内所有多普勒雷达图拼接组合成一幅完整回波图像,气象预报人员就可以全面完整的分析天气系统演变过程,提高预报准确率。基于以上需求,作者结合气象雷达回波图像轮廓鲜明的特点,提出一种基于小波变换和Harris特征点相结合的改进型图像拼接算法。在Matlab实验环境下将改进算法与传统图像拼接方法就拼接效果、耗时、精度等方面进行对比,取得较好的实验效果。     

基于兴趣点不变矩的图像拼接

提出了一种基于兴趣点不变矩(IPIM)的图像拼接技术.利用Harris角检测器获取图像中的兴趣点,计算兴趣点邻域的平移、旋转及尺度不变矩,通过比较各兴趣点邻域不变矩的欧式距离提取出初始特征点对,根据几何变换模型剔除伪特征对,最后利用正确映射模型实现图像的拼接.实验表明,该方法对平移以及任意角度的旋转具有良好的鲁棒性,对于具有小尺度变换的图像仍然具有很好的拼接效果.     

基于SIFT特征的图像自动拼接

介绍一种基于SIFT特征的图像拼接方法.它首先使用SIFT算法提取特征点及其描述符,然后分别为两幅待拼接图的特征描述符建立K-d树,并通过K-d树查找和确定初始匹配点对.接下来介绍和使用新提出的一种利用投影变换前后的相对位置关系实现匹配对精炼的方法.接着在匹配点对中选择包围区域最大的4对点,用以计算交换矩阵,最终得到拼接图像.实验结果证明,该方法有效.     

基于NSCT的图像拼接算法

为了提高图像拼接的速度和拼接图像的视觉效果,提出了一种基于非下采样轮廓波变换的图像拼接方法.首先利用角点检测算法获得待拼接图像的匹配点,选取以匹配点为中心的空间频率最大的一定大小的子图像为模板,利用流形上的优化算法求解变换参数;再将待拼接图像分解为不同尺度和不同方向的子频带图像,在变换域进行对应的拼接;最后利用重构算法将拼接的各个子频带图像进行反变换,得到最终的拼接图像.实验表明,此方法速度更快,视觉效果更好,拼接后的图像更加自然,过渡更平滑.     

图像块改进Harris角点检测的农田图像拼接

为了达到农田研究人员对于宽视野、高清晰度图像的要求,提出一种基于图像块改进Harris角点检测的农田图像拼接算法.为了降低图像拼接数据量,减少运算时间,提高拼接效率,将参考图像与待拼接图像分割成具有重叠区域的图像块,采用余弦相似度,寻找最优匹配图像块;采用Harris角点检测算法实现最优匹配图像块的特征点提取,通过计算...     

基于兴趣点伪泽尼克矩的图像拼接

针对基于特征匹配的传统图像拼接方法对旋转和噪声敏感的问题,提出了一种基于兴趣点伪泽尼克(Zernike)矩的图像自动拼接技术.利用哈里斯(Harris)角检测器获取图像中的兴趣点,计算以兴趣点为中心邻域窗口的伪泽尼克矩,通过比较各个兴趣点邻域伪泽尼克矩的欧氏距离提取出初始特征点对,根据几何变换模型剔除伪特征点对,最后利用得到的几何变换模型,对输入图像进行几何变换后将两幅图像间的重叠区域进行图像融合,完成图像的拼接.实验表明,该方法对平移、任意角度的旋转以及噪声均具有鲁棒性,对于具有小尺度变换(小于1.5)的图像仍然具有很好的拼接效果.     

基于SIFT的边缘局部仿射的图像拼接算法

本文针对累计误差形成的多幅图像拼接产生畸变的问题,提出了一种基于边缘局部仿射的拼接算法,在拼接过程中逐步衰减仿射变换,使得图像在拼接过程中逐渐降低过仿射带来的畸变.同时为从视觉上分析图像拼接过程特征点的变化情况,本文还提出了一种基于特征点的骨架图算法,通过拼接后骨架图的图像来分析各种拼接算法.可以广泛应用于拼接算法的测试过程.     

基于焊缝图像拼接算法的研究

为实现焊缝图像的快速拼接,提出一种新的图像拼接模型。首先将图像预处理,以提取焊缝图像边缘,然后提出一种新的图像配准算法,采用取平均值的图像融合算法实现图像的拼接操作。实验结果表明,该方法能够提高焊缝图像的配准速度,拼接效果较好。     

基于角点匹配的图像拼接技术

采用的Harris角点匹配的算法是基于图像灰度的自相关函数,直接从灰度图像中检测兴趣点的算法.该算法简单,而且配准精度较高,具有较好的抗干扰的能力.此算法使图像拼接过程中对图像重叠律的要求降低到了15%,同时使图像的配准拼接速度提高了60%.达到了兼顾算法的精度和效率两个方面的目的.     

敦煌壁画数字图像拼接评价模型研究

针对敦煌壁画数字图像拼接后存在的评价问题,系统地分析了图像拼接质量客观定量评价的各种参数和方法,结合敦煌壁画数字图像的特点,提出了一种较完善的图像拼接结果评价标准模型。进而分别用Harris算法、SURF算法对数字图像进行拼接,并对拼接后的图像采用评价标准模型进行评价。通过大量实验证明,这一模型能更准确地反映人眼的主观感受。由于针对不同的场景,图像的各个指标都不尽相同,所以很难指定一个统一的指标标准,针对这一难题,实验中还添加了＂自定义设置＂,可以对各个指标进行调节,以适应不同的场合。     

基于改进Harris算法的图像角点检测

针对Harris角点检测算法运行速度慢且单一阚值选取不当容易造成漏检正确角点或提取出较多伪角点的问题,提出了一种快速预筛选方法以提高检测效率,并结合多阈值角点提取及邻近角点剔除策略来改进算法.实验结果表明:单独使用该预筛选方式的改进算法仅用32.71％的时间就可以检测出原算法94.97％的角点;配合多阈值角点检测方法及临近点剔除策略时,改进算法的运行时间仅为原算法的61.94％,且检测出的角点分布更均匀,既能充分代表图像信息又有效地避免了角点簇拥现象.     

基于角点检测和NMF的图像Hash算法

为了有效地实现图像Hash函数在图像认证检索中的应用,提出了结合Harris角点检测和非负矩阵分解(NMF)的图像Hash算法,首先提取图像中的角点,对角点周围图像块信息进行非负矩阵分解得到表征图像局部特征的系数矩阵,进一步量化编码产生图像Hash。实验结果表明,得到的图像Hash对视觉可接受的操作如图像缩放、高斯低通滤波和JPEG压缩具有良好的稳健性,同时能区分出对图像大幅度扰动或修改的操作。     

基于改进Hausdorff距离的图像匹配快速算法

针对Hausdorff距离的特性及其在图像匹配中的应用,提出了一种基于改进Hausdorff距离准则的快速图像匹配算法。首先对图像进行小波分解和Harris角点检测后得到图像的特征点金字塔,然后利用改进的Hausdorff距离作为度量准则从特征点序列图像的最大尺度开始逐级向低尺度进行匹配。实验结果证明,该方法能在保证匹配精度的同时,有效加快匹配速度。