基于BRISK和改进RANSAC算法的图像拼接

针对图像拼接的速度优化和最终匹配对优化问题,本文提出了一种基于BRISK(Binary Robust Invariant Scalable Keypoints)特征点检测算法和改进RANSAC(Random sample consensus)算法的图像拼接方法。改进的RANSAC算法旨在通过循环以求得更多匹配对,具体改进为在计算内点个数时加入循环以及将内点的判断时使用的欧氏距离改成面积。实验结果表明,本文改进的RANSAC算法使得内点个数增加,平均反向投影错误率相对于原算法减小了约10%;提出的拼接方法相对于常用的拼接方法时间缩短了约50%。本文提出的方法能够实现实时、准确的图像拼接。     

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SURF和改进RANSAC的图像拼接方法

在相机技术达不到超广角拍摄的背景下,图像拼接应运而生,从而得到视角更广阔的的图像.然而在进行图像拼接时候会存在较多的误匹配并且效率不高.针对误匹配,常常用RANSAC算法进行误匹配点剔除,但是在剔除过程中存在初始变换矩阵H的误差以及欧氏距离阈值设置的误差;针对匹配效率,由于RANSAC算法无上限迭代次数的原因,导致效率...     

基于Harris图像拼接的全景视频稳像算法

对于背景变换和抖动分量比较小的视频序列,传统稳像算法不能直接适用,本文提出一种基于Harris图像拼接的全景稳像算法。首先采用Prewitt算子提取出图像的边缘信息,在此基础上进行分区的Harris特征点检测;然后结合NCC（normalized cross correlation）算法与RANSAC（random sample consensus）算法实现图像间的特征点精确匹配,接着利用加权平均融合的方法进行图像融合;最后对融合后的全景图像进行剪裁,完成图像补偿,输出稳定的视频序列。实验结果表明:改进的Harris算法提高了算法效率以及正确特征点数量,并且本文稳像算法实时性较好,能够有效消除视频抖动并输出稳定的视频序列。     

基于ORB特征的高分辨率图像拼接改进算法

针对传统图像拼接方法处理速度慢、效率低、无法满足高分辨率图像快速准确拼接的需要,提出一种基于ORB特征的高分辨率图像拼接改进算法.首先在ORB特征点提取的基础上,采用汉明距离进行快速粗匹配;然后基于渐进采样一致性(PROSAC)算法对匹配点对进行优化,去除误匹配点对之后,求解图像变换矩阵;最后采用渐入渐出加权融合算法对...     

基于SIFT特征的鱼眼图像拼接算法

鱼眼图像在全景图拼接中优势明显，然而，由于鱼眼图像存在严重的透视畸变缺陷，往往导致拼接图像效果不理想，甚至导致拼接失败，针对该问题，提出基于 SIFT特征的鱼眼图像拼接算法，该算法先对鱼眼图像进行校正，采用SIFT特征算子对校正后的鱼眼图像进行特征提取和匹配，再利用RANSAC鲁棒算法对变换参数进行估计，最后使用加权平均法对图像进行拼接融合? 通过对不同场景下、不同重叠区域图像的全景图像拼接实验验证，与现有的拼接方法相比较，同等拼接质量下该算法得到的全景图像能够有效减少计算量、减少拼接次数，证明了该算法的适用性和有效性。     

基于ORB特征点改进型图像拼接技术

目前SIFT特征点和随机采样一致性算法(RANSAC)在图像拼接领域得到了广泛的应用,但是SIFT特征点的提取以及描述符的建立需要消耗很多的资源和计算时间,相反由于ORB特征点相较而言需要更小的计算资源和时间,并且特征点个数比较多,从而在嵌入式领域当中越来越受到重视,文章在提取ORB特征点以后,首先采用传统的方法找到每一个特征点相对应的另外一张图当中最近的特征点,完成初始匹配,然后对特征点之间的匹配概率建立基于泊松分布点数学模型,从数量较大的ORB特征点点初始匹配中挑出真实的特征匹配关系,再利用随机采样一致性算法完成计算变换矩阵,从而完成图像的拼接。     

一种带预处理的RANSAC图像拼接算法

针对RANSAC算法由于迭代次数过多、精确度不高所造成的计算量增大,拼接效果不好等方面的不足。本文提出了一种带预处理的RANSAC图像拼接算法,包括图像的特征提取与粗匹配,预处理,变换矩阵的求解,图像配准和图像融合等步骤。文中重点论述了预处理的思路和方法:采用Delaunay三角剖分得到的拓扑图对数据集进行筛选,然后用欧氏距离选择RANSAC算法的初始点。通过设计拼接算法的流程和基于Matlab的实验仿真,证明该方法不但有效而且较直接RANSAC图像拼接算法减少了迭代次数、缩短了计算时间,显著提高了拼接效率。     

基于SURF和改进RANSAC的视频拼接算法

在传统的视频拼接算法中,配准的误差和运动的物体都会使拼接结果产生鬼影,而复杂的融合算法又难以满足实时性要求。针对上述问题,以平行光轴且光心位于同一水平基线位置的双目相机采集的视频图像为研究对象,提出一种基于限定区域和SURF算法的视频拼接方法。针对采集到的具有20%~30%重叠感兴趣区域(ROI)的视频图像,每24帧设置一个关键帧,仅对关键帧的ROI区域采用SURF算法寻找特征匹配点对。然后采用改进的RANSAC算法筛选单应性变换矩阵H,对非关键帧直接采用此单应性变换矩阵H进行图像融合。实验结果表明,采用关键帧计算特征点的方式得到的视频拼接效果能够很好地消除鬼影,同时也能够保证视频融合的实时性。     

基于傅里叶梅林预处理的SIFT图像拼接算法

对于图像存在旋转和尺寸缩放而导致的图像拼接质量不理想的问题,提出了基于傅里叶梅林预处理的SIFT图像拼接算法.算法首先利用傅里叶梅林计算图像的计算两幅图像的缩放比例和旋转角度,然后对图像的缩放比例和旋转角度进行调整,最后通过尺度不变特征变换(SIFT)算法进行图像的拼接.实验结果表明,改进的算法匹配的特征点数量增加了1...     

一种用于图像拼接的改进ORB算法

针对Oriented FAST and Rotated BRIEF(ORB)算法缺少尺度不变特性,误匹配率高,易造成图像拼接质量差等问题,本文提出一种用于图像拼接的改进ORB算法。首先使用一种基于尺度不变的特征检测算法对图像进行特征点检测,然后用ORB描述算法对特征点进行特征描述,用ORB匹配算法进行粗匹配,再用双向匹配和Random Sampling Coherence(RANSAC)算法对匹配点进行精匹配和提纯,进一步提高其正确率,最后使用渐入渐出加权融合完成图像拼接。实验结果表明,本文方法在图像的缩放和旋转、模糊、光照强度、拍摄视角等情况下都具有优秀的鲁棒性和稳定性,是一种实时性强、准确度高、拼接质量优秀的图像拼接方法。     

改进型形状上下文的工件立体匹配方法

为了解决传统形状上下文直方图相似性计算需遍历轮廓采样点、计算复杂性高、不能满足工业实时性要求的问题,提出了一种改进型形状上下文的工件立体匹配方法。改进匹配搜索策略,引入立体图像对质心的视差约束条件,并利用形状上下文直方图分布信息进行初步筛选,获取候选匹配点集,减少后续匹配计算复杂度;为增加匹配点与非匹配点的区分度,对形状上下文相似性度量进行加权处理;匹配时融合对应轮廓采样点33邻域的梯度方向直方图特征,与形状上下文构成联合相似性度量;最后采用随机抽样一致性算法剔除误匹配点对。对改进算法进行了理论分析,并应用于工件图像进行实验验证,通过实验给出了相应的实验对比。结果表明,改进的方法具有较高的匹配精度和更快的匹配速度,鲁棒性高。     

一种基于改进RANSAC的红外图像拼接方法

在一般的红外图像拼接过程中,采用传统随机抽样一致(RANSAC)方法,耗时往往会稍长。为了缩短图像拼接所耗费的时间,提出了基于尺度不变特征转换(SIFT)和改进RANSAC的图像拼接方法。先通过SIFT得到特征点和特征描述,然后用改进的RANSAC对不匹配的特征点进行剔除,通过得到的变换矩阵完成图像的融合。在改进RANSAC中,设置0.95和0.85两个阈值,少量迭代后,选择跳出循环、重新选择或者计算出新的迭代次数,新的迭代次数必定比传统迭代次数小,因而达到减少时间的效果。红外图像拼接后,把实验结果与采用传统RANSAC算法的结果进行多方位比较,可以发现本文方法能够达到减少时间的目的。     

基于RANSAC三维点云的平面提取算法

针对三维激光扫描点云的表面特征获取时间长,提取效果与减少运行时间不能兼得的问题,本文基于随机抽样一致算法(RANSAC)提出一种自动快速识别点云平面特征的算法。通过对RANSAC算法进行改进,提出基于迭代采样子集判断优化的方法,能够快速准确地识别并提取物体的平面特征。实验结果表明,本算法能有效准确地找到扫描物的平面。     

一种基于改进ORB算法的双目视觉测距方法

针对传统基于特征点图像匹配算法误匹配率高和 双目视觉系统测量精度低问题,提 出一种基于改进ORB 算法的双目视觉测距方法。首先采用引导滤波对图像进行预处理,然 后将FAST 检测得到的特征点作为中心,得到围绕该特征点的区域,将该区域进行分割, 分别求出左右区域的质心坐标,根据两质心坐标进行主方向的确定;再采用Sobel 算子计 算出像素点水平和垂直梯度,比较每个像素点对之间水平与垂直梯度中的较大值,把比较 结果串成一个二值位字符串的形式,从而形成描述符,采用汉明距离进行匹配;最后在测 量阶段用二维二次函数拟合的方法获得特征点的亚像素坐标,通过三角测量原理获得对应 特征点的空间三维坐标,从而得到被测物体的尺寸。实验结果表明,本文改进算法的匹配精度较 传统ORB算法提高35.25%,同时测量的最低相对误差达到0.428%,满足测量要求。     

基于改进SIFT算法的图像匹配方法研究

SIFT算法具有旋转、平移、尺度缩放和亮度的变化保持不变性的优点,也有算法复杂、计算时间长的缺点。本文提出了以街区距离代替欧式距离的新方法,来提高SIFT特征匹配效率,缩短匹配时间,提高SIFT算法的实时性。实验结果表明,该方法在保持图像匹配率和算法鲁棒性的同时,可以减少运算时间。     

基于特征点匹配的电子稳像算法研究

针对基于特征点匹配的电子稳像算法中,SIFT算子计算量大,Harris算子检测不稳的问题,提出用Harris算子来进行特征点提取,并采用SIFT特征描述的方式对提取出的特征点进行描述,从而寻求算法在计算复杂度和匹配精度上的平衡点;在特征点匹配过程中加入RANSAC准则,以提高配对的准确性。仿真实验表明,本文算法对存在抖动的红外视频具有较好的稳像效果。