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。     

改进的量子图像水印算法

量子图像水印算法是量子图像处理的典型问题,目前国内外文献还相对较少,且大多针对单色图像。本文分析了一种典型的基于量子傅里叶变换的量子图像水印算法存在的不足,然后提出了改进措施。具体包括三个方面,首先,提出一种改进的量子图像描述方法,将单色图像推广到彩色图像;第二,将水印图像的幅度提高到与载体图像相同;第三,给出了水印嵌入和抽取的量子策略。经典计算机上的仿真结果验证了提出方法的有效性及可行性。      

基于Harris角点和改进SURF描述子的图像快速拼接

针对SURF算法计算量大、对应点匹配时间长的不足,以Harris角点取代SURF斑点作为特征点,改进了描述子生成区域的子块划分方式,使区域面积减小40%。同时,引入尺度因子s以弥补采样区域减小的影响,形成一种计算量小、独特性好的描述子。以该方法构造的角点特征矢量参与同名点匹配,可实现较好的匹配快速性和准确性。匹配完成后,分别使用RANSAC方法和L-M方法获取变换矩阵并进行非线性优化,最后根据图像的不同区域采用不同方法完成图像融合。实验结果表明,该图像拼接方法与传统SURF法相比,图像匹配时间可节约35%以上,整体图像的拼接时间可节约30%左右,大幅提高了图像拼接的效率。     

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...     

一种基于TS201的归一化互相关快速算法

归一化互相关算法因其图像匹配稳定性高的特点被广泛应用于SAR成像和红外成像的制导系统中。为增强其应用的实时性,讨论一种基于TS201处理器,在保证全图遍历条件下,结合处理器的自身特性,采用递推与多模板思想构建的归一化互相关快速算法。实验证明,该执行效率常规算法的实现方案有了很大提高,可以实现低对比度条件下的目标精确匹配。     

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。     

改进图像配准算法在无人机遥感图像拼接中的应用

针对传统图像拼接方法的不足,提出一种基于改进SIFT算法的图像拼接方法,并将其应用于无人机遥感图像拼接算法中。首先,采用Harris算子角点检测遥感图像的特征点,然后用改进的SIFT算法进行特征点的描述,通过对高维数据进行降维处理,减小运算量;匹配完成后,采用随机抽样一致性(RANSAC)算法消除误匹配;最后采用渐入渐出加权平均融合法进行图像融合。实验结果表明:采用所提出算法能有效剔除遥感图像之间的误匹配,减小时间复杂度,更好地消除拼接缝隙。     

改进图像配准算法在无人机遥感图像拼接中的应用

针对传统图像拼接方法的不足, 提出一种基于改进SIFT算法的图像拼接方法, 并将其应用于无人机遥感图像拼接算法中。首先, 采用Harris算子角点检测遥感图像的特征点, 然后用改进的SIFT算法进行特征点的描述, 通过对高维数据进行降维处理, 减小运算量; 匹配完成后, 采用随机抽样一致性(RANSAC)算法消除误匹配; 最后采用渐入渐出加权平均融合法进行图像融合。实验结果表明: 采用所提出算法能有效剔除遥感图像之间的误匹配, 减小时间复杂度, 更好地消除拼接缝隙。     

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.     

基于多子窗口快速归一化互相关的肿瘤识别

对肿瘤进行快速准确地精细分割和生长监控是当前医学图像实时处理需要解决的一个问题,本文通过使用基于加和表的快速归一化互相关(FNCC)方法提高肿瘤识别速度,通过大子窗口技术提高肿瘤识别的正确度,通过多子窗口技术实现肿瘤的精细分割.对人体脑部核磁共振(MR)图像的肿瘤进行识别实验表明,本文方法可以很好地实现肿瘤的快速准确精细分割和生长监控.     

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.     

基于改进BRISK的图像拼接算法

为了获得精准的航空拼接图像,更好地解决图像拼接中经常出现的尺度变化、角度旋转、光照差异以及传统的BRISK(Binary Robust Invariant Scalable Keypoints)算法匹配正确率较低,图像拼接精度低等问题,该文提出一种全新的基于有向线段的BRISK特征的图像拼接模型。首先,使用BRISK算法进行图像匹配,得到粗匹配点对,再构造有向线段及其BRISK特征进行邻近线段匹配,通过概率统计模型进行特征点的精匹配,最后进行加权融合和亮度均衡化进行图像融合完成图像拼接。实验结果表明,该文算法针对图像的光照条件不同、角度旋转、分辨率低、尺度变化等均有良好的鲁棒性和稳定性,该文算法是一种耗时短、精确度高、拼接效果良好的图像拼接方法。     

基于最小二乘互相关算法的图像定位匹配研究

提出了一种基于最小二乘互相关的图像定位匹配算法。该算法将图像互相关信息和最小二乘法结合实现图像定位匹配,匹配精度可以达到亚像素甚至1/100像素级,同时利用金字塔分层来提高定位匹配速度;通过本算法在印刷品质量自动化检测系统中的应用,验证了该算法的高精度与高速度特性。1     

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.     

基于特征点约束关系的图像拼接算法

针对传统图像拼接算法存在的缺点,提出一种基于特征点约束关系的全自动图像拼接算法。首先使用Harris角点检测器提取两幅图像的特征点;再利用双向最大相关法对特征点初始匹配,运用两级特征点约束关系策略对初始匹配点求精;然后采用稳健的RANSAC算法求出变换矩阵初值并使用Levenberg-Marquardt(LM)非线性迭代算法精炼变换矩阵;最后使用三角函数作为融合算法,实现拼接图像的平滑过渡。实验验证了算法的有效性。