基于无人机航拍图像快速拼接方法的研究

无人机航拍图像拼接已经针对无人机航拍图像特征不明显、拼接速度较慢等问题,提出了一种基于无人机POS系统数据的快速拼接方法.针对无人机POS系统会受到地理环境、风速等影响以及无人机POS数据的精度较低等问题,引入光束区域网平差方法建立优化参数方程,对优化后的数据进行一系列的坐标变换计算出影像的四个角点的地理坐标,以第一张影像地理坐标为基准,进行航拍图像的快速拼接.拼接结果与基于SURF图像拼接算法进行对比,算法在拼接的速率比基于SURF算法更高.     

基于无人机航拍图像拼接算法的优化

目的为了提高无人机航拍图像拼接的精度,深入研究了航拍图像拼接中提取特征点的算法,并对原算法加以优化.方法在图像特征点提取的SIFT算法中,设计了一种将Harris角点检测算子融入SIFT特征点提取的优化算法,优化后可以突显获取到的特征点的独特性.结果利用优化算法获取图像特征角点,可以降低实验过程中所消耗的检测时间,有效地改善了SIFT算法中匹配数据量大及过程繁琐的弱点,同时优化算法简化了图像特征点匹配的计算过程,降低了计算量,提高了实验效率.结论优化算法可以去除大量的类匹配点,使图像特征点的独特性更加明显;也提高了图像的配准精度,增强了关键点的稳定性,在关键点的匹配速度和准确率上有积极的影响.     

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。     

基于视频图像的快速拼接算法研究

提出一种基于特征列的全自动无缝图像拼接算法.该算法以上一帧图像中特征最明显的一列像素为基础模板与下一帧图像匹配,并提出了自动检测误匹配以及对误匹配进行处理的方法.该算法最大的特点是其鲁棒性.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.     

基于SIFT特征匹配的图像拼接算法

针对传统图像拼接算法效率低和鲁棒性差的问题,提出一种改进的基于SIFT特征匹配的图像拼接算法。在图像预处理阶段,首次运用离散余弦变换、量化、反离散余弦变换、反量化,来对图像增强。其次,在计算变换模型时,由于没有预检验策略,致使RANSAC算法迭代次数增加。为此,提出了预检验策略。实验结果表明,在不改变匹配精度的前提下,该改进算法得到了比较理想的效果。     

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。     

结合最优亮度分量的遥感图像融合方法

针对基于亮度色调饱和度变换的遥感图像融合方法中存在的光谱损失问题,提出了一种结合最优亮度分量的融合方法．根据全色图像的亮度分量,利用克隆选择算法给出每幅单光谱图像对应的全局优化权值,该权值可反映出每幅单光谱图像相对于全色图像亮度分量中所占的折中比例,从而减弱了单光谱图像间的相关性,可获得更加逼近全色图像的亮度分量;利用最优亮度分量在改进的空间分辨率增加(ARSIS)框架下获取具有高分辨率的多光谱图像．算法针对快鸟卫星图像数据的实验结果,验证了新方法在降低光谱损失和增强融合图像细节信息方面的有效性,所获得的融合后的高分辨率多光谱图像具有较小的光谱损失．     

一种基于特征区域分割的图像拼接算法

针对图像采集和测量时需要将多幅图像拼接成一幅大图像的问题，提出了一种图像拼接算法，利用特征区域块分割技术来实现图像的拼接。用灰阶Sobel算子通过引入衰减因子对图像进行边缘检测得到不失真的灰阶边缘图，然后将灰阶边缘图进行三次样条插值处理，使特征区域块边缘的定位达到亚像素级，提高了图像边缘检测的精度，有利于图像的高精度拼接。实践结果表明，该算法简单易行，定位较准确，拼接效果好，能有效地克服图像质量的影响，当图像灰度值相差较大并且图像具有旋转时，该算法也能实现对图像无缝平滑拼接。     

一种基于蚁群算法和互信息测度的图像拼接技术

以图像间的互信息为基础,通过计算图像的信息熵来获得2幅图像的匹配区域。利用互信息量测度函数作为蚁群算法的适应值函数,通过蚁群迭代寻找最优的匹配区域。与SIFT拼接算法进行比对实验。实验结果表明,本文算法具有良好的拼接效果和较高的拼接效率。     

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。     

基于拼接思想的小波域多聚焦图像融合

分析多聚焦图像融合的特点,给出一种基于拼接思想的小波域图像融合方法。利用小波分解系数中区域方差和较大的系数对应着较好的图像块原则,结合区域一致性检验修正,选择代表优质图像质量的小波系数,经小波反变换重构聚焦图像。实验结果表明:采用此方法得到的融合图像清晰度高,图像特性保留良好,客观评价指标有明显提升。     

基于SURF算法的细胞显微图像拼接方法的改进

为提高细胞显微图像的拼接速度,对基于SURF特征提取的显微图像拼接方法进行了改进.首先利用SURF算法提取待拼接图像的特征点,接着提取待拼接图像的边缘,将图像边缘上的特征点保留下来,进行下一步匹配与图像融合.实验结果表明:改进的方法能够获得理想的拼接效果,并且大大地提高了运算速度.     

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.     

一种基于图形界面的快速图像拼接算法

介绍了一个在图形界面中进行照片拼接操作的算法，在传统算法的基础上加入了一些重要的技巧和改进，具有快速、高效、准确率高、可以克服旋转误差的特点。     

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.     

大规模纤维切片图像拼接算法研究

以灰度归一化相似性度量值构建统一配准模型,实现显微镜下2D图像全局拼接.算法通过统一配准模型将图像配准过程与全局移位参数的获取过程结合在一起,用待配准图片的2个模板子图同时在已配准两幅相邻图片中进行搜索,寻找最佳拼接位置,最后使用2D灰度调整、图像融合算法修整图像.算法减少了一般全局拼接算法的非线性模型求解过程,提高了拼接速度,达到较好的拼接图像效果.     

基于等距序列图像的快速拼接技术

针对工程领域中经常需要采集多幅序列数字化图像，并将序列图像进行快速精确拼接、实时显示的需求，提出了一种基于等距序列图像快速拼接方法和数学模型。其利用图像匹配算法确定初始拼接点位置，采用精密光栅作为定位元件，准确测定拼接点位置，并获得等距序列图像，并利用所提出的数学模型可对序列图像进行一次性快速拼接。同时，在激光干涉仪上验证了数学模型，结果表明，提出的方法和模型在满足图像拼接精度的前提下，可大幅度提高拼接速度。     

一种基于块结构特征的病理切片图像拼接算法

提出了一种抽取简单而结构性能较强的块结构特征作为模板的新的病理切片图像拼接算法，由于引入了图片的相关性和它的最优化处理，并利用最大包的分布进行图像配准，所以算法的速度快、稳定性高．图像的重叠区可以只取100列宽度，实验取得了较好的配准效果。     

局部特征在航拍图像拼接中的应用

针对航拍图像的特点和难点, 提出了一种基于局部特征的航拍图像拼接方法, 以提高拼接的质量和速度. 该方法利用多分辨率技术和局部特征对航拍图像序列进行配准. 通过仿射变换模型将拼接问题转化为像素点空间坐标变换的过程. 采用渐入渐出的图像融合算法, 消除拼接痕迹, 实现了色彩和亮度的平滑过渡. 实验结果表明, 该方法对航拍图像序列和视频图像拼接效果良好, 具有较高的实用价值.