粒计算在图像拼接中的应用研究

应用粒计算理论提出了一种新的基于特征的图像拼接算法.图像拼接技术的关键在于图像配准问题,采用的配准方法是首先建立图像的粒计算模型,对图像进行边缘检测得到边缘图;在边缘图中利用梯度信息提取图像特征点;对两幅图像的特征点进行相关操作找出匹配特征点.实验结果表明文中所提算法的运算效率和拼接结果优于传统算法,且算法稳健,取得了良好的效果.     

基于降采样和改进Shi-Tomasi角点检测算法的PCB图像拼接

针对大型多重复单元PCB图像拼接耗时长、拼接错误率高等问题,提出了一种快速鲁棒的图像拼接方法.对采集到的高分辨率PCB图像进行降采样,基于人工选点精准获取含重叠区域的图像单元作为配准区域;引入抑制半径的方法对Shi-Tomasi角点检测算法进行改进,使提取出的区域特征点分布更加均匀;使用暴力匹配方式分别对区域特征点进行粗匹配并通过RANSAC算法剔除误匹配点对后获得配准系数矩阵;结合仿射变换公式推导计算出原图像的配准系数矩阵,根据配准系数矩阵对待拼接的图像进行融合,得到完整的PCB拼接图像.实验结果表明,所提出的PCB图像拼接方法,加快了PCB图像拼接的速度同时也提高了特征点匹配精度,在对图像降采样8倍下,改进的Shi-Tomasi算法较传统的Shi-Tomsi算法和Harris算法在匹配正确率上分别提高了7.8％和4.0％,验证了该方法的可行性.     

基于小波变换的新型SURF图像拼接方法

针对传统图像拼接算法特征点计算量大、耗时较长等问题,提出了一种基于小波变换的新型加速鲁棒特征算法(SURF)图像拼接方法。首先通过Haar小波函数对图像进行二阶分解以获取图像低频成分,并利用小波梯度矢量对低频图像重合区域进行特征点提取,从而实现低频图像下快速获得特征点的变换参数以指导高频图像下的特征点提取;在此基础上,提出一种SURF图像匹配改进算法,利用特征点约束的单向匹配和方向一致等性质,有效剔除误匹配点对,以提高特征点匹配精度和实时性。最后,通过两组实验验证了所提出方法的有效性和可行性。     

基于特征点概率模型与匹配的图像拼接算法

为了解决图像内容单一、特征点不明显且数量少而导致其难以拼接准确的问题,提出了基于特征点概率与匹配的图像拼接算法.首先,利用图像重叠区域特征的单应性,开发出对旋转、尺度及光照不变的可靠特征几何结构,计算焦距矩阵与旋转矩阵,实现特征点检测;利用随机抽样一致性算法,完成特征点匹配.然后,利用伯努利分布特性和贝叶斯计算,建立内点和离群点的模型概率,剔除错误匹配点,从而提高图像匹配精度,准确完成图像拼接.最后以条码对接是否准确为图像拼接质量判断基准,实验测试结果显示:与当前图像拼接技术相比,该算法拥有更高的拼接准确率与鲁棒性.     

一种自动化三维乳腺超声全景图的自动拼接算法

自动化三维乳腺超声(ABUS)设备因受探头尺寸的限制而导致其成像视野有限。通过将其不同视野的图像数据进行拼接实现了对乳腺组织的全景超声检查。算法首先采用自动定位乳头位置的算法来识别和标记ABUS图像中的乳头位置;其次将乳头位置指定为后续拼接算法的特征匹配点,通过匹配特征点对图片进行融合,从而完成对ABUS乳腺超声全景图的自动拼接。结果表明,本算法可有效地自动拼接ABUS乳腺超声全景图,无需人工干预,医生可通过全景图对乳腺癌筛查病例实现更为准确和客观地诊断,具有非常重要的临床应用价值。     

弱纹理飞机蒙皮曲面图像特征匹配及拼接

为了解决弱纹理飞机蒙皮特征点分布不均匀、正确匹配的特征点对较少的问题,提出了一种改进的LoFTR算法对飞机蒙皮图像进行拼接。根据相机位姿利用柱面反投影对蒙皮图像进行曲面校正;通过图像之间的重叠区域确定特征提取区域,从而减少错误匹配点对的生成;使用LoFTR算法进行特征提取,并且使用RANSAC算法对特征点进行筛选;根据图像分块的思想对重叠区域进行网格划分来对特征点进一步筛选,使得特征点分布更加均匀,得到更加准确的变换矩阵进行图像配准。实验在自研无人车采集的飞机蒙皮图像上进行了测试和验证,改进的方法与SIFT、SURF、ORB、BRISK以及AKAZE进行了特征匹配率比较实验,SIFT、SURF、ORB、BRISK和AKAZE匹配率分别为4.84%,0.47%、2.9%、0.86%、5.08%,提出的算法特征匹配率达到55.21%,SSIM平均值提高了44.38%~88.46%。该方法适用于对飞机蒙皮图像的拼接任务,且不存在因弱纹理而导致漏拼的问题。     

基于AKAZE算法的图像拼接研究

针对基于KAZE特征检测的图像拼接算法实时性问题,提出一种简单有效的AKAZE拼接算法。该算法首先通过AKAZE算法提取图像特征点,接着计算M-LDB描述符从而生成特征向量。随后计算特征向量之间的汉明距离,提取出匹配的特征点对,然后利用RANSC算法估算全局单应性矩阵,根据动态线性变换算法求取重叠区域局部投影关系,结合两者统一投影平面,最后利用加权融合实现两幅图像的拼接。对KAZE、SIFT、SURF、ORB、BRISK进行性能实验比较,所用算法不仅对于高斯模糊、角度旋转、尺度变换和亮度变化等情况下保持良好的性能,而且处理时间大大缩短,实现了有效的图像拼接。     

风机叶片无人机红外热图像拼接方法

针对风机叶片红外图像拼接困难的问题,提出了一种基于无人机速度信息的风机叶片红外图像拼接方法。首先,利用U-net网络预测获得叶片掩膜图像,从而去除冗余的背景信息;其次,计算平移、旋转、缩放参数使拼接图像配准;最后,使用Multiband Blend算法对拼接图像进行融合,消除视场与光照变化引起的拼缝。实验结果表明,本文提出的方法在拼接处x梯度方向上的RMSE小于SURF等传统图像拼接方法,拼接成功率达97.8%,并成功获取风机叶片红外全景图。将Multiband Blend算法应用于叶片红外图像融合,结果表明融合后图像拼接处RMSE显著降低,过渡更加平滑。     

基于AKAZE和PROSAC的风机叶片裂纹图像拼接方法

为获得完整且高分辨率的风机叶片裂纹图像,利用图像拼接技术将多张高分辨率图像拼接成一副完整的图像。针对风机叶片裂纹图像特征检测困难、匹配率低和拼接质量差的问题,提出一种基于AKAZE算法和PROSAC算法的图像拼接方法。首先,该方法利用AKAZE算法检测图像特征点,并生成二进制的特征点描述符;然后,将汉明距离作为相似度测量对特征点进行暴力匹配,在此基础上采用PROSAC算法优化特征匹配结果,并计算图像变换矩阵;最后,使用渐入渐出融合算法消除拼接痕迹,获得完整的叶片裂纹图像。试验结果表明,本文方法能够检测出数量丰富的特征点,匹配正确率在95%以上,拼接精度约为0.7个像素,并且拼接速度较SIFT方法提升了17%。AKAZE+PROSAC方法可以更好地满足高分辨率风机叶片裂纹图像拼接的需求。     

基于块匹配与多级采样的薄片孔隙图像拼接

微观驱替实验中为了模拟非均质分布的情况,需要将多幅不同的孔隙二值图像拼接为一幅完整图像,而这些拼接图像没有重叠区域,需要根据待拼接图像的纹理信息进行图像拼接修复。针此类问题,本文通过对图像邻域的相关性问题进行研究,提出一种基于块匹配和多级采样的图像拼接方法,该方法结合5个判决准则,以修复孔隙图像边界间的弯曲轮廓和不规则纹理,并通过粗尺度到细尺度的图像拼接过程,使得最终拼接完成的薄片孔隙图像能够更加真实地反映岩心特征。为了验证本研究方法的有效性,将本文所提算法与现有的传统图像修复算法和基于深度学习的图像修复方法进行对比,并通过主观视觉与客观指标对图像拼接实例的结果进行评估,结果表明本研究提出的算法在PSNR和SSIM指标上优于现有的图像修复算法,分别提高了6.08dB和0.015,并且在图像纹理的自然过渡以及整体结构的一致性方面有更好的表现。     

基于SIFT特征匹配的电力设备图像变化参数识别

在变电站视频监视系统中,可通过视频巡检来及时发现某些异常状态,以免产生故障。图像的某些参数的改变是判别图像状态改变的重要依据,提出了一种基于SIFT,OTSU和RANSAC相结合的特征匹配的电力设备图像变化参数识别算法。先对样本资料图像和监测图像进行SIFT特征匹配,与OTSU相结合消除干扰匹配特征点,再通过RANSAC随机抽样一致性算法消除错误匹配特征点,根据匹配结果识别电力设备图像变化角度和缩放比例这2个重要参数。仿真实验表明,此算法简单易行,精度高,可用于电力铁塔倾斜角度和指针式仪表指针旋转角度的识别,也可用于视频巡检中缩放系数的识别。     

一种基于改进SIFT的图像检索算法

为了实现高准确率要求的数字出版物中引用图片的侵权审查,提出了一种基于改进SIFT算法的图像检索算法。该改进算法首创性地提出了在特征提取过程中加入图像SIFT特征点的邻域颜色特征,并设计了双匹配的特征点匹配策略,增强了特征点匹配的可靠性,提升了图像检索的性能。该改进算法被分为3个步骤来实现：基于灰度和HSV彩色空间的双尺度空间的生成,结合传统SIFT特征点描述子和特征点颜色特征向量的新特征点描述子的生成,特征点搜索与双匹配。实验结果表明,与原始的SIFT算法相比,本文改进算法的检索精度更高,并且检索速度没有明显下降。     

一种优化的图像配准算法

为了降低传统尺度不变特征变换(SIFT)算法的特征点检测与匹配的时间复杂度,提出一种优化的图像配准算法,即采用Trajkovic算法检测特征点,并采用SIFT算法的分配描述符方法分配特征点描述符参数,再用稀疏降维原理对特征点描述符参数进行降维处理,最后,采用基于双向匹配的相似性度量算法进行特征点匹配。模拟实验选择检测图像的特征点数、匹配对数、正确匹配对数、匹配正确率、配准时间与配准时间下降率6个指标作为评估标准,结果表明,优化算法在特征点配准正确率方面与传统SIFT算法相当,但在特征点配准速度方面有明显提升。     

基于改进Harris-SIFT算子的快速图像配准算法

提出了一种基于改进Harris-SIFT算法的快速图像配准方法。首先,对传统Harris算法进行改进:一是构建高斯尺度空间,提取具有尺度不变性的角点特征;二是借鉴Forsnter算子思想对提取的角点进行精定位,以提高配准精度。然后,利用SIFT算子的特征描述方法对提取的特征点进行描述,通过随机kd树算法对两幅影像的特征点进行匹配。最后采用RANSAC算法对匹配点对进行提纯,并通过最小二乘法估计两幅影像间的空间几何变换参数,完成图像配准。实验结果表明:本文方法在基本保持配准精度的同时,能够大大减少标准SIFT所需的配准时间。     

高分辨率瓷砖图像实时拼接算法

为了解决不同纹理瓷砖图像的快速拼接问题，研究了图像拼接算法。首先，分析了图像拼接中速度和精度的关系，通过构建高斯金字塔尺度空间以减少程序的运算时间。然后，采用相位相关法配准瓷砖图像。在这个过程中，结合亚像素细化补偿分辨率下降引起的配准误差，并提出一种基于拉普拉斯算子的高频特征凸显策略以增强相位相关法鲁棒性。在多种颜色和纹理的瓷砖图像拼接实验表明，所提出的算法相比于基于SIFT和ORB算法，拼接成功率提升了60%和65%;相比于SURF、H-SURF和FFT算法，SSIM提升了9.04%、7.58%和4.02%。在运行速度上，所提出的方法相比于SIFT、SURF和H-SURF算法提升了4倍、3倍和2倍，仅为传统基于傅里叶变换的相位相关法的52%。该算法实现了快速和高质量的图像拼接，满足了工业应用中对高分辨率瓷砖的成像要求。     

一种改进的SIFT血管图像特征匹配算法

基于特征提取的图像配准在医学领域得到广泛的应用。为了将尺度不变特性变换算法更好地运用到血管图像特征提取与匹配中去,根据血管图像特点,采用曲线拟合确定合适的低对比度阈值,并为了提高SIFT算法的处理速度以及匹配准确度,对SIFT算法的特征描述子进行降维处理,在特征点匹配阶段采用基于模比较的匹配方法,通过对比特征点描述向量模的关系寻找匹配点。实验结果及数据表明：改进后的算法在提高匹配速率和降低误匹配率方面均有提高,对临床血管疾病治疗有重要意义。