360-degree real-time stitching technology for multi-channel video

Aiming at the time-consuming problem of image registration in video mosaic, a combined algorithm based on the BRISK and GMS is designed and optimized. Based on the fast feature extraction feature of the BRISK, the grid image method is used to divide the overlap region image to make the feature point distribution more uniform, thus reducing the number of feature points that need to be operated. In the feature matching stage after feature extraction, the GMS is used to eliminate the mismatching pair, and improves the matching accuracy according to the two-way matching strategy. In order to make the image fusion more natural and smooth, this paper designs a regionalized feather blending weighted fusion algorithm. To reduce the error in solving the overlapping area, the fusion area is constructed and divided into regions. The best suture method is used to get the seam. The gradual in and out weighting algorithm is used in different regions to achieve image fusion, so as to obtain the panoramic image with higher fusion quality. Finally, a complete prototype of the panoramic video stitching system is designed. The feasibility and practicability of the system scheme are verified by experiments which show that, compared with the traditional video splicing technology, this algorithm ensures the real-time performance of video splicing while eliminating the ghosting and seaming problems that occur during splicing.     

基于Henon映射的数字图像加密

通过对目前普遍应用于数字图像加密的几种混沌系统进行分析比较,提出将Henon映射应用于图像加密．由于Henon映射所产生的混沌序列不满足均匀分布,可以利用王英等人提出的小数点右移去整的方法使之近似均匀分布．在对此方法移位参数限制的基础上,对混沌序列进行处理,得到更适合图像加密的伪随机序列．利用改进后的序列生成变换和置乱矩阵,对图像进行按位异或和置乱等加密运算．仿真结果表明,该算法可以达到较好的加密效果,并且具有较强的抗攻击性能．     

基于相机标定的图像拼接算法

针对现有图像拼接算法在配准精度和速度方面的不足,提出了一种利用相机标定信息和相位相关技术相结合的图像配准方法,并给出了算法的详细推导过程.算法通过相机标定获得投影矩阵、相机坐标系间的旋转变换矩阵和平移向量.利用相机坐标系间的旋转矩阵推导对应图像间的旋转变换公式,通过z轴位移及场景的平均景深近似求解图像间的缩放系数,利用相位相关法求解图像间的平移转换参数.实验结果证明该算法理论推导正确,在有效景深范围较小情况下图像拼接准确,对于分辨率为640×480的输入数据,平均拼接速度能够达到26.8 ms.     

适于大口径精密光学表面疵病图像的拼接算法

在大口径精密光学表面疵病检测中,针对原有图像拼接算法在子孔径图像数目较多时易产生拼接错位的情况,提出了基于特征分类的多层次图像拼接算法.该算法分为特征分类和多层次拼接2部分：前一部分通过重叠区域内特征的提取和分类,将所有子孔径图像的重叠区域分为4类;后一部分针对4类重叠区域的不同特点,进行4轮拼接,最终得到全景图像.结果表明,该算法能有效避免由导轨累积定位误差和缺陷贯穿数个子孔图像的贯穿型直线特征导致的拼接错位,且较原有算法效率更高.因此,该算法对于实现大口径光学元件表面疵病的高分辨率检测具有重要意义.     

一种基于多重单应引导的特征点匹配算法研究

针对复杂地形低空遥感影像特征匹配难的问题,提出了一种多重单应引导的特征点匹配算法.算法首先提取影像中的SIFT特征点并进行NN粗匹配,再经ransac算法鲁棒估计单应矩阵,并给定视差阈值,由单应矩阵进行引导匹配,直到数目稳定为止,对剩余特征点重复以上匹配过程,直到ransac估计超限为止,最后对单应估计的匹配对进一步由ransac算法鲁棒估计基础矩阵对应的内点,利用LM算法对内点求解最优基础矩阵获得更精确的匹配点.实验证明,采用文章算法进行特征点匹配,可以有效提高匹配点数量和可靠性,为快速生成高分辨率数字地面模型提供一种新的技术途径.     

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。     

基于模糊核聚类的鲁棒性基础矩阵估计算法

提出一种基于模糊核聚类的鲁棒性基础矩阵估计算法。算法提取匹配点的余差作为特征,利用核函数将一维非线性可分特征映射到高维可分空间,在高维特征空间利用模糊均值分类将匹配点分为内点集和外点集;用高斯函数分别对已分类的内点集和外点集进行建模,定义并计算两类高斯分布的可分性判定值;判断该判定值是否收敛,如未收敛则以内点集作为初始值重新迭代计算。模拟数据和真实数据的基础矩阵估计实验表明,本文算法在计算效率和精度上均优于经典的随机抽样一致性算法。     

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。     

基于极性调制的鲁棒水印算法

为满足地理信息版权保护对裁剪、拼接等攻击的强鲁棒性要求,通过构造二值序列分别表示水印0和1,利用变换域系数极性相对稳定的特点,通过调制极性序列与二值序列的相关系数嵌入水印,提出了一种基于变换域系数极性的水印算法。基于变换域系数特殊分类的极性序列分布在整个DCT域,增强了算法抗裁剪的能力;而且水印提取策略能够抵抗图像拼接攻击。实验结果表明,该算法具有良好的不可见性,可抵抗亮度(-90~+90)、对比度(-90~+80)、放大、裁剪、拼接的单独攻击,对综合攻击也有较强的鲁棒性。     

基于Fourier-Mellin变换的宽视场监控图像合成技术

针对大规模电子化考场监控,提出基于Fourier—Mellin变换的宽视场图像合成技术．两摄像机采用具有相同（近似）的光学中心固定方式;利用Fourier—Mellin不变描述子和相位相关技术,计算相邻图像序列之间的映射关系,包括旋转、平移和尺度变换参数;拼接中采用无缝缝合,实现对光照不连续的平滑过渡．实验结果表明,该算法可以获得比较理想的宽视场图像,实现了对大规模电子化考场高分辨率的实时监控．     

梯度自适应在线ICA的改进

为了更好地解决传统梯度下降算法中收敛点难以确定的难题,根据数字图像信号有界的特点,提出一种改进的梯度自适应在线独立分量分析（ICA）算法. 该算法将传统梯度在线算法中的收敛点强加于学习过程,使其由传统的梯度下降过程变为上升过程,保证接收端在最后一组信号到达时,分离矩阵可保持在最优分离点上. 理论分析和仿真结果表明,本算法具有较好的稳态性能和数值稳定性,是一种有效的ICA算法.     

一种用于人脸识别的非迭代GLRAM算法

利用二维主成分分析算法通过协方差矩阵获得右投影变换矩阵,进一步对其投影特征矩阵降维获得左投影变换矩阵,提出了一种矩阵广义低秩逼近的新的非迭代算法．ORL和AR人脸数据库的实验研究表明,新的非迭代算法在图像重建和图像识别都取得了和矩阵广义低秩逼近的迭代算法相近的效果,同时节省了大量的训练时间,而较二维主成分分析,新算法以较大的压缩率取得了更好的图像重建效果和识别率．     

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SIFT-ACO的图像拼接算法

针对具有一定旋转角度的多幅图像拼接问题,提出了一种基于SIFT-ACO的图像拼接算法。对拼接图像进行预处理后,用SIFT算法提取图像特征,将经典的生物智能优化算法ACO加入到图像配准中,对图像特征点进行配准,最后将多幅图像融合,得到一幅宽视角、无缝、高精度的图像。对多组不同角度拍摄的图像进行拼接试验。试验结果表明：在不影响整体视觉效果的前提下,该算法能有效地提高图像拼接精度。     

基于边缘扩展相位相关的图像拼接算法

针对图像拼接算法中计算量大的问题,提出了一种基于边缘扩展相位相关的图像拼接算法。该算法采用迭代阈值分割法对图像进行边缘检测,并对检测出的边缘进行扩展相位相关计算,得出图像间的平移、旋转和尺度变化。利用这些参数拼接图像,用渐进渐出的方法实现拼接图像的融合。实验证明,该算法能够简化计算,并有效地实现图像的拼接。     

基于改进Harris的图像拼接算法

针对传统Harris角点检测算法进行改进,提出了一种基于改进Harris的图像拼接算法.首先,通过修改角点响应函数,引进8邻域比较以及圆形非极大值抑制窗口,采用NCC算法对检测出的Harris角点进行粗匹配,采用RANSAC算法剔除误匹配,最后对匹配图像进行图像融合,完成图像拼接.仿真结果表明,该算法提高了图像拼接的准确性、稳定性和鲁棒性,能够达到无缝拼接,具有优良的实用性.     

基于WNMF和聚焦点定位分析的多聚焦图像融合方法

在非负矩阵分解(NMF)图像融合方法的基础上,提出一种基于加权非负矩阵分解(WNMF)和聚焦点定位分析的多聚焦图像融合方法。该方法利用光学系统成像原理及点扩散函数在光学成像过程中的作用,判定多聚焦图像中的聚焦点的近似位置,并以此为基础构建一个权值矩阵,然后将加权非负矩阵算法应用于图像融合中,最后得到一幅各部分都聚焦清晰的图像。实验结果表明,通过本文提出的方法得到的融合图像效果优于普通的非负矩阵分解方法、小波变换法方法及拉普拉斯塔式方法。     

视频流中运动物体的分割

为了从视频流中快速、准确地找出运动物体,为后继智能图像处理工作奠定基础,从动态、静态两个方面对运动物体进行分割,采用消除背景的方法来获得视频流中的运动物体,并将获得运动物体作为消除背景图像的结果。在比较帧差算法的基础上,提出了基于视频流的帧间微分算法,并将图像回填技术应用于图像分割,不仅能够快速消除背景,获得运动物体,而且能够减少运算量,极大克服由于光线强弱、背景变化、局部抖动等因素带来的图像处理中的困难。     

一种精确的图像拼接方法

全景图拼接是实现虚拟现实场景漫游的一种重要手段,本文利用SUSAN检测算子抽取图像的角点特征,然后用快速RANSAC算法配准图像,计算出图像之间的单应性矩阵,同时通过KLT跟踪,提高投影矩阵的精度.最后在图像融合中,采用像素值加权的方法.实验结果表明,文章提出的方法能有效提高配准精确性,并具有鲁棒性.