旋转不变的X线图像相关度拼接

针对现有X线图像拼接方法中分别存在的需要固定标志物、鲁棒性差及全景图像存在伪影等问题,提出一种旋转不变的图像自动拼接方法.基于特征点配准,结合改进的、旋转不变的相关度法进行特征匹配,对图像重合度要求较低.在图像融合中则采用2维动态权值和平衡曝光度等策略.经实验验证,本文配准算法在保证结果准确性的同时提高了鲁棒性;本文融合算法可有效地平衡曝光度差异,并避免拼接伪影,极大地提高了全景图像质量.     

图像拼接方法及其关键技术研究

图像拼接是图像处理技术的一个重要内容,是一种将多张有衔接重叠的图像拼成一张高分辨率全景图像的技术。该技术广泛应用于显微图像分析、数字视频、运动分析、医学图像处理、虚拟现实技术和遥感图像处理等领域。文中阐述了图像拼接技术的一般问题及其难点,介绍了图像拼接技术发展过程中几种主要的图像拼接方法,重点分析了近几年提出的角点检测及尺度不变特征转换的方法,通过编程实现来讨论这些方法的优缺点,并给出实验的结果。     

基于最小路由代价树的大规模显微图像拼接方法

为了对大规模显微图像进行高质量的拼接,首先提出拼接图的概念及获得高质量全景图像的3个原则,然后采用分块-空间聚类算法配准相邻图像,同时评估配准质量,并计算拼接图的边的权值;最后在此基础上,提出了一种基于最小路由代价生成树的图像拼接方法,该方法通过计算拼接图的最小路由代价生成树来确定所有图像的全局位置,并用来生成全景图像。实验结果表明,该方法可获得高质量的全景图像。     

图像拼接方法及其关键技术研究

图像拼接是图像处理技术的一个重要内容,是一种将多张有衔接重叠的图像拼成一张高分辨率全景图像的技术.该技术广泛应用于显微图像分析、数字视频、运动分析、医学图像处理、虚拟现实技术和遥感图像处理等领域.文中阐述了图像拼接技术的一般问题及其难点,介绍了图像拼接技术发展过程中几种主要的图像拼接方法,重点分析了近几年提出的角点检测及尺度不变特征转换的方法,通过编程实现来讨论这些方法的优缺点,并给出实验的结果.     

面向野外火灾监测的图像拼接技术研究

传统的火灾检测系统主要依靠传感器实现,由于设备长时间接触灰尘等其他因素,有很大的可能发生失灵或故障。基于上述的缺陷,将图像拼接系统应用在野外防火检测系统上将会产生更好的效果。通过摄像头采集的图像信息往往具有一定的视差,拼接后得到的全景图像易产生重影等现象。在进行多幅图像拼接时,拼接后的全景图像不能呈现出规则的矩形形状。针对上述问题,采用一种图像变形的方法来实现精确对齐,并利用Seam Carving算法将不规则的全景图像矩形化输出为规则的全景图像,最后将规则全景图像与原场景图像进行背景对比,从而达到火灾检测的目的。     

基于骨架变换的显微图像拼接方法

针对高放大倍数下显微镜图像视野较小的问题,提出了一种基于骨架变换的显微图像拼接方法.该方法先调整显微镜的轴位置,获取样本的序列显微图像;再对相邻序列显微图像进行拉普拉斯算子对比,得到显微图像清晰区域的二值图像;经过数学形态学处理后,提取出清晰区域的骨架;对相邻骨架插值,得到新骨架,提取出序列显微图像中新骨架与相邻骨架所包围区域,最终拼接出显微图像的清晰区域.试验证明,该技术能得到较好的拼接结果.     

基于MATLAB的图像拼接技术及其实现

随着科学技术的发展,计算机应用已深入人心.利用计算机将每幅单独图像进行拼接,实现图像360°视觉成像效果.本文利用MATLAB软件并结合图像傅里叶变换和SIFT不变特征点提取等相关知识对图像进行全景拼接.     

基于嵌入式系统的全景图像拼接系统设计

图像拼接是制作全景图的关键技术,但目前图像拼接算法主要应用于PC机。PC机虽然处理速度较快,但体积较大,不易携带也不灵活。本文基于嵌入式系统实现了全景图像的自动拼接系统,该系统能自动采集图像,并利用基于区域相关的图像拼接算法对采集的图像进行拼接,最终得到全景图像。实验证明,本文设计的基于嵌入式系统的全景图像拼接系统对静止环境下的图像拼接具有较好的效果。     

利用鱼眼镜头生成全景图像的方法

介绍了一种利用鱼眼镜头在特殊角度下所拍摄成的图像,以优化的快速展开模型为基础,经过像点坐标变换、双三次插值及内部拼接,生成全景图像的方法。该方法无须运用多幅标准照片拼接,且无须运用柱面模型及成像仪器的参数。最后从MATLAB仿真的实例中验证了此方法的有效性。     

基于全景图像的拼接算法研究

IBR技术不仅可以弥补传统基于几何绘制技术的不足,而且能给出更丰富的图像显示.论文从工程实际应用的角度出发,提出并实现了一种图像拼接的新方法.该方法即可用于全景控件图像的拼接,也可用于普通图像的拼接.试验证明,此方法在全景图像的生成中具有自动拼接、效率高等优点.     

一种基于改进ORB算法的显微图像实时拼接方法

工业显微镜与图像拼接技术的结合被广泛应用于微观检测领域,通过创建高分辨率、大场景的微观图像,可以对半导体材料或电子器件进行大范围的表面质量评估和缺陷检测。然而在拼接过程中,由于显微图像分辨率高、特征信息丰富以及存在大量相似区域,导致图像配准准确率低,拼接时间过长。针对这种情况,提出了一种基于改进ORB算法的显微图像实时拼接方法,以实现快速配准和融合。首先通过相位相关法获得重叠区域的初始估计,然后通过改进的FAST算法对重叠区域图像进行特征点检测,并以BEBLID描述子替换BRIEF描述子进行特征描述,之后采用GMS算法对特征点进行粗匹配,并采用改进的RANSAC算法进行精细匹配并计算变换矩阵完成图像配准,最后通过非线性权重融合完成图像拼接。实验结果表明,本文提出的方法在具有良好的实时性的同时也能保持较高水平的准确率,且在图像的不同变化场景中也有良好的稳健性,可以满足显微图像实时拼接的要求。     

空中侦察序列图像连续拼接的累积误差分析与消除

分析研究了空中侦察序列图像连续拼接产生误差的原因,连续拼接中的误差累积与传播往往导致拼接图像质量难以接受甚至拼接过程失败,而拼接获取大视野战场毁伤全景图像具有重要军事应用价值;针对空中飘弋平台运动姿态复杂,成像模型难以建立的特点,提出了一种在连续拼接过程中变换基准图的拼接策略以消除累积误差的产生,通过对空中飘弋平台实拍序列图像和模拟仿真的序列图像进行拼接的实验结果表明,基准图的变换可大大减弱拼接过程中的累计误差影响,同时多次变换也会造成局部边缘的失真,但不影响后续的处理和使用,该策略的提出可为类似视点变化复杂的成像拼接提供误差消除方法和有效手段。     

基于几何特征相似度评价的跨尺度显微图像配准

原子力显微镜能够在光学显微镜的协助下, 克服自身成像范围的限制获得更大的成像视野, 同时保证纳米 级的成像精度. 该方法需要实现原子力显微镜成像结果在光学视野中的精确定位, 而解决该问题的关键是进行两种 显微图像之间的准确配准. 因此, 本文提出了一种基于几何特征相似度评估的跨尺度图像配准算法, 为进一步在原 子力/光学显微镜共焦系统中实现精确定位和成像提供了基础. 具体而言, 本文首先利用原子力显微镜的探针在样 品表面进行压印, 刻画出固定尺寸的几何图案,用以标定原子力显微镜和光学显微镜成像尺度之间的比例, 为图像 配准提供先验知识. 随后, 本文设计了一种先进的图像处理算法, 分别提取原子力/光学显微镜图像中几何图案的特 征, 并将其存储为内角向量和边长向量. 最后, 基于成像尺度比例和几何特征, 提出了一种新型的几何特征相似度 评价函数, 通过对内角特征相似度和边长特征相似度进行加权融合, 实现高精度的跨尺度显微图像配准. 实验部分 针对四种不同几何图案进行图像配准, 并对实验结果进行详细分析, 验证了本文方法的良好性能.     

基于圆柱面映射的快速图像拼接算法

针对现有基于圆柱面映射的全景图像拼接算法无法实现自动估计焦距的问题,为满足实时性要求,提出了一种基于预测的快速特征点匹配算法,在基于纯旋转运动的自动焦距估计算法基础上,提出了一种基于单应矩阵的焦距修正算法。该算法首先从待拼接图像中提取Harris角点,然后提取方向梯度直方图(Histogram of Oriented Gradient, HOG)描述子进行特征点匹配,基于前一帧图像获得的图像映射关系采用一种基于预测的快速特征点匹配算法,然后使用简化的基于纯旋转运动的焦距估计算法估计出焦距初值,并采用基于单应矩阵的焦距修正算法得到更精确的焦距值,最后将平面图像投影至圆柱平面,使用加权平均融合算法进行拼接,合成全景图像。采用多个测试序列图像对算法进行测试,特征点匹配速度较传统方法提高了10倍以上,自动焦距估计算法能够准确估计摄像机焦距,且耗时仅50毫秒左右。实验结果表明,提出的算法能够快速地合成高质量的全景图像,拼接后的图像畸变小,具有较高的实用价值。     

ROV平台全景摄像系统的研究

不同于空气成像,水下全景受水压、暗光影响比较大,需要特殊的镜头封装和聚焦型水下照明,而水下多路图像处理可以借鉴、调整已有的图像处理算法,以解决偏色、噪点等成像问题;且基于全景视频传输的热点研究,水下ROV全景摄像系统有较好的发展空间。基于对水下全景摄像技术的研究,文章首先详细介绍了水下全景摄像的生成和传输方式,并以ROV平台为载体,从相机硬件的需求分析,说明分布式、集成式两种相机布局;接着,针对获得的多路图像数据,通过图像预处理、拼接融合生成全景图像;最后,考虑水下水上的远程视频传输,介绍了全景视频基于切片流（Tile流）划分的自适应多速率传输方案。从水下全景摄像技术的发展来看,随着图像无损拼接、影像处理器计算速度更迭、图像复原、超宽带连接和全景视频传输等技术的提高,ROV平台全景摄像系统将得到广泛应用。     

图像拼接技术在案件现场全景重建领域的应用研究

本文将采集的几组现场图像进行拼接得到整个场景的柱面、球面全景图像,通过分析不同类型的全景图像在原图像的采集、图像的拼接、覆盖范围等方面在案件侦查过程中的优缺点,得出球面全景图原图像采集方法简单,需要的原始图像数量少,球面全景图覆盖范围广的优势更适合案件现场的全景重建,对案情分析阶段的案件现场三维模拟仿真,案发过程的动态反演提供很好的现实依据。     

图像拼接技术在案件现场全景重建领域的应用研究

本文将采集的几组现场图像进行拼接得到整个场景的柱面、球面全景图像,通过分析不同类型的全景图像在原图像的采集、图像的拼接、覆盖范围等方面在案件侦查过程中的优缺点,得出球面全景图原图像采集方法简单,需要的原始图像数量少,球面全景图覆盖范围广的优势更适合案件现场的全景重建,对案情分析阶段的案件现场三维模拟仿真,案发过程的动态反演提供很好的现实依据。     

基于角点检测配准的全景图像拼接技术研究

全景图像拼接技术是计算机数字图像处理领域中的一个重要分支,其在虚拟现实、医学图像处理、遥感技术等领域都有十分广泛的应用。全景图像拼接技术主要包括图像检测、图像配准和图像融合3个方面。其中,图像配准是图像拼接技术的核心环节。该文主要研究基于角点检测配准的全景图像拼接技术,并通过Matlab开发环境进行实验验证。     

球形全景图像的自动拼接

近年来,球形全景的虚拟现实方法开始发展起来.在已有的球形全景图像拼接方法中,基本上都是"半自动"的拼接方法,需要很多人工操作,效率低下、成本高昂.提出一种球面自寻匹配的拼接算法.该算法通过把多幅图像映射到一个合适的球面上,自动调整每幅图像的插入点,使得重合位置的差值图像灰度累积平均值最小,然后球面的图像反映射成平面形式,最终得到拼合图像.该算法可使程序实现完全自动化,使人工操作降至最低,从而降低全景图像的制作成本.     

基于特征点匹配的全景图像拼接技术研究

提出了一种基于特征点匹配的全景图像拼接算法,首先提取各图像中的SIFT特征,通过特征点匹配完成两幅图像的配准;再根据图像配准结果计算出图像间的变换矩阵;最后采用渐入渐出加权平均的融合方法对两幅图像进行无缝拼接。实验表明,该算法具有匹配精度高、鲁棒性强等特点,可以快速而自动地生成全景图像。