图像融合算法及其改进

图像拼接技术在虚拟现实、全景图像等领域有着广泛的应用,而图像融合是图像拼接中的重要环节。本文在基于sIFT特征点的图像配准技术之上,主要介绍分析了两种图像融合技术——加权平均法和多频段融合,并且对其进行改进,对图像亮度进行调节,从而实现图像的无缝拼接。     

印品检测过程中基于SIFT 算法缩小匹配范围的方法

针对多个CCD 采集多幅图像会产生一定的重叠区域,为了实现印品在线检测的要求,提出了一种结合SIFT 和缩小匹配范围的图像检测方法。该方法基于SIFT 提取特征点,改进了局部搜索范围,利用RANSAC 算法计算图像坐标变换矩阵,采用多分辨率融合方法对拼接图像进行融合处理。结果表明,采用该方法可以减少匹配和图像检验时间,降低估算概率,完成检测图像拼接。     

基于机器视觉和深度学习的渗透检测图像智能评判方法研究

传统的渗透检测技术基于检测人员对渗透检测图像进行目视判别,其检测结果容易受到检测员主观因素的影响,且效率低下。本文介绍一种基于机器视觉的渗透检测图像评判方法,通过机器视觉技术实现缺陷抓取。检测结果表明,在缺陷较少的情况下,该方法有着较好的鲁棒性,具有一定的应用价值。本文还探讨了基于深度学习的渗透图像智能评判方法,实验结果表明,该方法相较于传统的机器视觉检测方法,检测准确率有了一定的提升。     

应用于机器视觉的物料袋图像处理技术

建立了机器视觉的几何测量模型,采用机器视觉系统采集物料袋图像,应用对比度增加、图像二值化、一阶微分边缘检测、膨胀腐蚀、图像细化,去除噪声等图像处理技术得到了目标物体的边缘图像,用Harris角点检测算法得到了边缘图像角点,证明了提出的图像处理方法具有很强的鲁棒性。     

基于经验模态分解的图像拼接

对待拼接图像分别进行经验模态分解,对分解得到的第一个固有模态函数与第二个固有模态函数的叠加进行特征点提取、特征点匹配与变换矩阵的估计以实现图像的拼接,文中提出的方法有效提高了特征点匹配的正确率,具有很强的鲁棒性。在图像融合方面文中提出一种新的基于余弦关系变换的加权融合技术,在实现图像无缝拼接的同时,可有效去除拼接图像重叠区域的重影与鬼影现象。     

一种新的图像配准分类方法的研究

为了更好的理解和分析图像配准技术,本文基于图像配准结果和目的的不同,提出了一种新的图像配准分类方法,将其分为运动估计和融合两类,突破了传统的基于算法分类方法的界限,站在一个全新的角度去理解图像配准技术,在每一个分类下,分别阐述了常用算法,以及提出当前新颖的研究方法,并分析了每一分类的具体应用,为后续的图像处理、拼接、重建等工作做出详细的准备。     

一种新的图像配准分类方法的研究

为了更好的理解和分析图像配准技术,本文基于图像配准结果和目的的不同,提出了一种新的图像配准分类方法,将其分为运动估计和融合两类,突破了传统的基于算法分类方法的界限,站在一个全新的角度去理解图像配准技术,在每一个分类下,分别阐述了常用算法,以及提出当前新颖的研究方法,并分析了每一分类的具体应用,为后续的图像处理、拼接、重建等工作做出详细的准备。     

多阈值S-F的光照不均图像分割

针对钢管识别统计系统开发中,图像分割环节易受光照不均匀影响的问题,以及对图像增强处理后再分割导致目标错分的不足,本文提出一种多阈值S-F(分割-融合)的图像分割方法。该方法根据改进的Otsu多阈值法,采用形态学操作与图像融合技术,实现堆垛钢管目标的提取。实验结果表明,在光照不均匀情况下,该方法对钢管图像的分割效果明显优于传统方法,具有不受光照优劣程度影响、适应性强的特点,可应用于机器视觉领域的目标识别。     

多场景下基于快速相机标定的柱面图像拼接方法

针对目前利用相机标定参数进行图像拼接的方法存在受场景限制大、标定过程复杂而耗时长的问题,提出一种多场景下基于快速相机标定的柱面图像拼接方法。首先,利用棋盘格标定板角点特征提取精度高的特点,使其分别位于两两邻接图像的重叠视场中,对该图像序列依次进行角点提取、精确化和匹配等预处理,以准确快速求解出待拼接图像间的配准参数;然后利用标定得到的配准参数快速拼接图像,通过柱面投影以保持图像的视觉一致性,并采用多频段融合以保留图像的细节信息;最后,将整个系统搭建在低功耗嵌入式平台,实现可在多场景下完成快速标定及基于标定参数的拼接过程。实验结果表明,该文方法在室内及隧道等场景下可准确快速完成相机标定,图像拼接过程耗时短,同时可保证较高的拼接精度和较好的成像效果,具有较强的鲁棒性。     

基于HALCON的药品包装瓶批号检测技术研究

检测是药品生产过程中的重要环节,基于机器视觉的智能检测技术是实现药品生产质量快速、自动检测与控制的新型重要手段.介绍了基于HALCON机器视觉软件的检测系统的构建和针对药品包装瓶批号的图像处理关键技术,包括灰度值调整、填充缝隙与滤波、分割图像及训练OCR、识别数字对象.