图像拼接中surf配准算法的研究

图像拼接技术作为获取全景图像的工具,已经受到越来越多学者的关注。为了得到良好的拼接图像,减少图像空间几何畸变,便要对图像进行严格的配准。Surf(Speed-Up Robust Feature)算法是近年来图像配准的研究热点之一。对传统surf配准算法进行理论分析并在此基础上提出改进算法,特征点检测时,利用设立阈值来去除多余的特征点,并用MATLAB软件对改进算法进行仿真分析。实验结果表明,改进后的算法虽然减少了特征点个数,但增加了配准的成功率,前后性能相当且速度更快。     

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。     

一种基于链码向量的图像匹配算法

基于特征的图像匹配算法被广泛应用于图像处理和模式识别领域中,图像特征提取以及采用的匹配算法并直接决定图像匹配的效果。为了尽可能准确的实现图像匹配,提出了一种基于链码向量的边缘特征匹配算法。首先通过改进的Laplace边缘检测算子提取图像中的边缘信息,提高了边缘检测的可靠性;然后,将提取到的边缘信息由边界链码描述,并将边界链码构造成向量,利用数学向量相似度原则进行图像匹配。实验结果表明,该匹配算法简单快速,匹配准确率高,具有较高的实用价值。     

全景图拼接算法的设计与实现

研究了全景图生成过程中相关图片拼接的问题.探讨了通常的2种图像拼接算法及其优缺点,在定义匹配图、包含图和模板图的基础上,提出了一个基于模板匹配的全景图拼接算法,引入标准相似度实现模板匹配,在Visual C 6.0环境中编程实现图片的拼接,并验证了算法的正确性.     

基于主色调的图像布局特征提取及相似性匹配算法

在基于内容的图像检索中,图像特征的提取和特征匹配是图像检索的核心.为了克服普通颜色特征不考虑颜色空间分布的缺点,提出了一种基于主色调的空间布局特征提取方法,并在此基础上提出了基于布局特征和颜色特征的图像相似性匹配算法-双特征匹配算法.仿真实验表明,该算法对一些布局特征明显的图像类型有很好的检索效果.     

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.     

抗畸变高效的视频拼接算法

针对视频拼接存在的边缘失真和融合效率问题,提出一种新的抗畸变高效的实时视频拼接算法。通过建立非线性抗畸变模型,对视频图像存在的非线性畸变进行校正,改善图像边缘过渡的平滑性;采用SURF配准算法兼顾配准的精度和效率;使用二维标记模板降低融合过程的冗余计算,进行快速图像融合。该算法提升了传统方法的视频拼接质量与融合效率。     

基于改进SURF算法的图像拼接技术研究

针对传统的加速稳健特征（SURF）算法在图像拼接过程中计算复杂度高以及匹配精度不佳等问题,提出一种基于SURF的改进算法,首先基于加速分割检测特征（FAST）算法快速提取图像特征点,利用SURF算法对提取到的特征点进行特征描述,然后通过改进的k-d树最近邻查找算法（BBF）寻找图像间的匹配点,与双向匹配的自适应阈值配准法相结合进行图像的匹配,利用改进的随机抽样一致性（RANSAC）算法对提取的特征点进行误匹配剔除,最后使用渐入渐出的加权融合算法对图像进行拼接。实验表明与传统的SURF+RANSAC算法相比,本文算法的图像拼接速度快,匹配精度更高。     

基于特征点匹配的拼接算法研究与实现

针对图像问因具有旋转及光线强度差异等现象而导致的拼接效果不佳及拼接速度慢的问题,提出一种基于特征点的配准算法。该算法首先利用相位相关法确定图像重叠区域,然后采用改进Harris角点检测算法检测角点,再根据相似测度NCC（NormalizedCrossCorrelation）方法提取出匹配特征点对,最后用渐进渐出的方法实现拼接图像的融合。实验证明,该算法比传统算法在角点数目上减少了四分之一,有效地去除了拼接产生的鬼影现象。能有效地提高图像拼接的速度和精度。     

基于HIS颜色空间颜色对的图像检索系统

提出了一种在HIS空间中进行的基于颜色对的图像检索算法.为突出颜色在画面中的位置在内容检索上的作用,算法在HIS颜色空间的上对各颜色分量进行量化,用颜色对来描述图像的颜色特征,定义了基于颜色对的相似度度量,利用图像颜色特征进行相似度匹配和检索.实验结果表明,该算法能比较快速、有效地针对图像内容进行检索.     

基于灰度校正的SIFT算法全景图实现

提出应用灰度校正改进全景图像无缝拼接的方法。利用直方图均衡化技术消除拍摄图像的灰度不一致;应用基于尺度不变特征变换算法(SIFT)对图像进行特征匹配,最后利用加权平均算法进行图像融合实现图像的无缝拼接。实验结果表明,图像的匹配对增加了86%,匹配效果优于现有SIFT方法。     

一种嵌入式汽车鸟瞰全景图拼接算法

为了解决汽车周围360°场景重建问题,提出一种适用于车载嵌入式平台的鸟瞰全景图拼接算法,可作为智能汽车环境感知的有效手段.将4个鱼眼摄像头安装于汽车车身,可获得近距离道路环境的图像;采用一种鱼眼图像投影到地面的方法,克服传统方法中存在盲区的问题,同时大大提高计算速度;提出一种基于时域和空域信息的图像融合方法,可以解决摄像机位置差异给拼接造成的困难;为了解决摄像机快速标定问题,采用一种交互式姿态调整方法,运算过程简单,对摄像机安装角度没有精确要求.结果表明,该算法能够实时生成高质量的全景图.     

基于全景视觉技术的旋翼共锥度测量系统的设计及实现

在深入分析以往旋翼桨叶共锥度测量手段的基础上,提出了一种基于全景视觉技术的旋翼共锥度测量的新方法。由全景图像球面还原算法原理,推导出了一组用于计算桨叶锥度差的逆投影公式。利用同步电路控制摄像机拍摄实现了对目标桨叶的实时提取,并对全景图像的解算方法进行了相应研究。应用脉冲耦合神经网络(PCNN)对全景图像进行初次分割,重点介绍了在此基础上结合区域标记法对桨叶图像进行特征提取的过程并取得了很好的识别率。实验结果表明,该测量方法对于桨叶锥度差的计算具有较高的精度,可以应用于未来的实际生产过程。     

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。     

Feature-Based Fusion of Dual Band Infrared Image Using Multiple Pulse Coupled Neural Network

To improve the quality of the infrared image and enhance the information of the object, a dual band infrared image fusion method based on feature extraction and a novel multiple pulse coupled neural network (multi-PCNN)is proposed. In this multi-PCNN fusion scheme, the auxiliary PCNN which captures the characteristics of feature image extracting from the infrared image is used to modulate the main PCNN, whose input could be original infrared image. Meanwhile, to make the PCNN fusion effect consistent with the human vision system, Laplacian energy is adopted to obtain the value of adaptive linking strength in PCNN. After that, the original dual band infrared images are reconstructed by using a weight fusion rule with the fire mapping images generated by the main PCNNs to obtain the fused image. Compared to wavelet transforms, Laplacian pyramids and traditional multi-PCNNs, fusion images based on our method have more information, rich details and clear edges.     

基于注意力机制的多尺度特征融合图像去雨方法

雨纹分布和形状具有多样性,现有去雨算法在去雨的同时会产生图像背景模糊、泛化性能差等问题.因此,本文提出一种基于注意力机制的多尺度特征融合图像去雨方法.特征提取阶段由多个包含两个多尺度注意力残差块的残差组构成,多尺度注意力残差块利用多尺度特征提取模块提取及聚合不同尺度的特征信息,并通过坐标注意力进一步提高网络的特征提取能力.在组内进行局部特征融合,组间利用全局特征融合注意力模块更好地融合不同层次的特征,通过像素注意力使网络重点关注于雨纹区域.在仿真和真实雨像数据集上与其他现有图像去雨算法相比,本文方法的定量指标有着明显提高,去雨后的图像视觉效果较好且具有良好的泛化性.     

基于相位相关的图像匹配算法

为了有效提高图像匹配算法的速度和精度,提出了一种基于相位相关的图像匹配算法。该算法先将基准图像和目标图像进行对数极坐标变换并提取变换后图像的轮廓作为特征区域;然后对两幅图像的轮廓区域分别进行距离轴和角度轴方向上的投影,最后通过比较投影分量的大小确定两者是否匹配。为了降低对整幅图像进行计算所带来的计算耗时,提出了一种分步采样的方法。实验结果表明,该算法执行速度快,抗噪声、压缩能力较强,当目标图像相对宿主图像发生旋转、缩放的变化时,仍能较准确地完成两者之间的匹配工作。     

基于鱼眼镜头的无盲区周界入侵识别系统研究

周界入侵识别已经慢慢成为智能视频监控系统的一项所必需的功能,使用鱼眼镜头作为视频采集节点的光学系统,较大型的监控场合只需布置少量的视频采集节点便可得到无盲区的周界环境信息。采用图像拼接技术和识别技术将服务器端收集到的信息拼接成全景视频图像并进行入侵行为识别,从而有效避免了针对多节点独立进行入侵识别的并行运算,可大大减轻系统对多CPU运算平台的依赖性,提高系统的可靠性。现场测试结果表明,使用该方案设计的周界入侵识别系统,可有效保证不出现识别盲区,在使用同一识别算法和同等级识别延时的前提下,大大降低对监控系统服务器的配置要求,特别是对处理器个数的要求。     

视频拼接中最优自适应单应性矩阵求解算法

针对交通场景中对视频拼接速度要求较高的特点,提出了利用视频帧最优单应性矩阵进行实时拼接的双线程快速算法。首先,利用SURF(Speeded up robust features)算法提取图像特征点;其次,通过NN(Nearest neighbor)算法以及优化的RANSAC(Random sample con-sensus)算法进行特征点的匹配,并去除误匹配点对;再次,利用重叠区域的归一化协方差相关函数最大化得到视频前k帧配准效果最佳的单应性矩阵,作为后继视频帧场景拼接的映射矩阵;同时,采用KLT算法对k+1的后继视频帧特征点进行动态跟踪,若匹配点对的数量变化超过了给定的阈值,则认为当前的最优单应性矩阵需要进行优化和变换,重新计算k幅视频帧中新的特征点对,经匹配后求取新的最优单应性矩阵。在交通场景中的拼接实验证明,该快速算法平均视频帧的拼接处理速度小于100ms,对存在旋转、尺度缩放、视角以及光照变化的图像都具有良好的拼接效果,具有参数估算准确,计算量小、速度快的优点,能够满足系统对视频拼接的实时性和精确性要求。     

基于人眼特性的视频稳定方法

在分析人眼视觉稳像原理和特性的基础上,提出了一种基于特征块匹配的视频稳定算法。该算法采用均匀分布的方式确定特征块。根据视频图像抖动特性对运动矢量进行预测,确定运动搜索的起始点。采用大钻石与小钻石搜索模板结合的方式,在阈值和搜索空间的约束下完成特征块匹配。然后通过运动平滑选择有效的运动矢量。利用仿射变换矩阵对原始图像进行配准,得出稳定视频序列。实验表明,该算法有效地稳定了图像序列,并且满足快速性和实时性的要求。