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ASIFT的低重叠度图像拼接研究

为了解决在图像重叠度过低时,采用常用的SIFT图像匹配算法,造成图像拼接困难的问题,提出了一种基于ASIFT的低重叠度图像拼接方法.ASIFT图像匹配算法相较于SIFT图像匹配算法,在低重叠度条件下,能够检测出更丰富的匹配点,且具有更高的匹配精度.根据这一特性,该方法采用ASIFT图像匹配算法进行特征点检测与匹配,然后利用其结果进行图像拼接.实验结果表明,这种方法在图像重叠度很低的情况下,也能够取得良好的拼接结果.     

一种改进的摄像头视频实时拼接方法

针对普通摄像头水平视角较小的问题,通过同时采集具有一定重叠区域的摄像头视频帧图像,基于尺度不变特征变换（ScaleInvariantFeatureTransform,SIFT）特征点,用二分哈希搜索算法（DichotomyBasedHash,DBH）进行匹配,用随机采样一致（RandomSampleConsensus,RANSAC）算法消除误匹配,得到帧图像拼接映射关系。实验结果表明,该方法能有效地实现摄像头视频实时拼接,克服了既有方法在重叠区域小于20％时失效的不足,在重叠区域为10％左右时仍能取得有效的拼接。     

基于不变矩相似度的快速图像拼接

针对图像拼接中普遍存在的效率低和误匹配等问题,提出了一种基于不变矩相似度的快速拼接方法。首先利用不变矩相似度准则,预估输入图像的重叠区域,然后采用SIFT算法进行特征点检测和匹配,减少了不必要的特征提取和误匹配。利用稳健的RANSAC算法实现特征点提纯并计算单应性矩阵。最后,针对带运动目标的动态场景融合后易出现鬼影的现象,提出一种改进的分段线性加权融合算法以消除拼接鬼影。     

一种改进的降低扭曲误差的快速图像拼接算法

通过提取SIFT特征进行图像拼接得到的全景图存在一定程度的扭曲误差,尤其当序列图像集合很大时,全景图扭曲现象更为严重。为提高全景图拼接质量,对Song Fuhua等人提出的图像拼接算法进行改进,首先改变参考图像的选取方式,提出图像序列中任意图像映射到与参考图像相同坐标系下的变换模型计算方法,并且在拼接过程中根据匹配特征点数目动态选取下次待拼接图像。与Song Fuhua等人提出的拼接算法相比,改进的图像拼接算法增加了图像重叠区域中SIFT特征点匹配对数,减小了参考图像SIFT特征检测区域。实验表明,提出的改进拼接算法提高了全景图拼接的时间效率,同时全景图扭曲现象也得到极大改善。     

序列显微病理切片图像的自动拼接

针对存在模糊和较大旋转角度的病理切片序列图像,提出了一种具有尺度不变性的图像拼接方法。首先利用高斯图像金字塔提取图像的特征点,使用特征点主方向上描述符的相关性建立特征点匹配关系,最后采用随机抽样一致性算法计算匹配点对之间的变换模型参数。实验表明本文算法具有很强的灵敏性和适应性。     

基于SIFT算法的图像拼接技术研究

随着人们在生产、生活过程中对获取更加优质视觉信息的要求逐步提高,图像拼接技术成为数字图像处理领域中的热点与重点研究内容。先采用SIFT这一图像特征点检测与匹配的基础算法对图像进行特征点的粗匹配,再使用RANSAC算法对特征点进行提纯,得到最优特征点。仿真试验验证了该图像拼接技术可以提高图像的拼接效果,增强算法的鲁棒性。     

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。     

柱面全景图像自动拼接算法

提出了一种基于特征点匹配的柱面全景图像拼接算法。首先将360°环绕拍摄的序列图像投影到柱面坐标系下;然后提取各图像的SIFT（Scale Invariant Feature Transform,尺度不变特征变换）特征点,通过特征点匹配完成两幅图像的配准;再根据配准结果计算出图像间的变换参数;最后采用加权平均的融合方法对两幅图像进行无缝拼接。实验表明,算法可以有效、快速地自动生成柱面全景图像。     

新型优化SIFT的图像快速配准方法研究

针对尺度不变特征变换（Scale Invariant Feature Transform,SIFT）算法图像配准时间长、匹配率低等问题,提出了重合区域图像极值特征提取法以及图像降采样特征配准法。在特征匹配的过程中,重点考虑重叠区域的特征匹配点对极值一致性约束条件,并利用差分尺度空间的局部单极值,以减小冗余特征点,节约特征提取与匹配时间;在此基础上,以图像尺度大小（选择180×180）作为缩放约束,对图像进行同比例插值缩小,并根据缩放后图像与原始图像变换矩阵之间的关系,计算出原始图像变换矩阵,实现图像的快速、精确配准。利用实例验证了所提方法的有效性和可行性。     

一种基于SIFT特征的航拍图像序列自动拼接方法

针对航拍图像序列拼接问题,提出一种基于尺度不变特征变换（SIFT）特征的自动拼接方法,该方法主要包括图像配准和镶嵌两个步骤。由于航拍序列各帧图像之间存在较大差异,因而常用的基于特征的配准方法适用性较差,对此,提出利用SIFT特征来实现准确、稳健的航拍图像配准。进一步的,提出一种基于视觉特征的色彩融合方法以取得平滑的镶嵌效果。最后,通过对真实航拍序列进行拼接实验验证了所提方法的有效性。     

二值化的SIFT特征描述子及图像拼接优化

目的 针对SIFT算法计算复杂度高、存储开销大和近几年提出的BRIEF（binary robust independent elementary features）、ORB（oriented BRIEF）、BRISK（binary robust invariant scalable keypoints）和FREAK（fast retina keypoint）等二进制描述子可区分性弱和鲁棒性差的问题,提出基于SIFT的二进制图像局部特征描述子。方法 首先,对传统SIFT的特征空间和特征向量分布在理论和实验上进行分析,在此基础上结合二进制特征描述子的优势对SIFT进行改进。不同于传统的二进制特征描述子,本文算法对传统SIFT特征向量在每一维上的分量进行排序后,以该特征向量的中值作为量化阈值,将高维浮点型SIFT特征向量转化成位向量得到二进制特征描述子。并使用易于计算的汉明距离代替欧氏距离度量特征点间的相似性以提高匹配效率。然后,在匹配阶段将二进制特征描述子分为两部分并分别对其进行匹配,目的是通过初匹配剔除无效匹配特征点来进一步缩短匹配时间。最后,对提出的量化算法的可区分性及鲁棒性进行验证。结果 该量化算法在保持SIFT的较强的鲁棒性和可区分性的同时,达到了低存储、高匹配效率的要求,解决了SIFT算法的计算复杂度高、二进制描述子鲁棒性和可区分性差的问题。此外,在匹配阶段平均剔除了77.5%的无效匹配特征点,减少了RANSAC（random sample consensus）的迭代次数。结论 本文提出的量化算法可用于快速匹配和快速图像拼接中,提高匹配和拼接效率。     

一种快速多尺度特征点匹配算法

为了快速稳定地进行特征点的跟踪,提出了一种快速多尺度特征点的提取算法.该算法首先利用快速局部窗口极值搜索算法提取出不同尺度空间特征点的局部极值,减少了局部极值搜索的冗余性,然后再利用最近邻算法对特征点进行匹配.实验结果表明,该算法的计算速度快于SIFT算法和MOPS算法,稳定性强于传统的Harris算法,可以用于实时图像配准及目标跟踪.     

基于拼接缝自适应消除和全景图矫直的快速图像拼接算法

针对图像拼接存在色差过渡不均匀、图像倾斜扭曲及拼接效率低的现象，提出一种基于拼接缝自适应消除和全景图矫直的快速图像拼接算法。首先，用尺度不变特征变换（SIFT）提取图像指定区域特征点并用双向K近邻（KNN）算法进行图像配准，有效提高算法效率；其次，利用动态规划思想提出自适应公式找到最优拼接缝并用图像融合算法对其自适应消除，解决拼接缝色差过渡不均匀问题；最后，针对累积拼接误差形成全景图倾斜的现象，利用边缘检测算法提出自适应拟合四边形矫直模型，把原始全景图矫直为一个全新的全景图。所提算法与分块图像拼接和二叉树图像拼接算法相比，图像质量提升了5.84%~7.83%，拼接时间仅为原来的50%~70%。实验结果表明，该算法不仅通过自适应更新机制减少不同图像背景下拼接缝色差过渡不均匀的现象，从而提高了图像质量；而且提高了拼接效率，降低了全景图倾斜扭曲程度。     

一种基于LTP特征的图像匹配方法*

为了解决可变光照条件下图像匹配困难这一问题,提出一种基于LTP（局部三值模式）特征的图像匹配方法。LTP是LBP（局部二值模式）的扩展,这种局部纹理描述算法较LBP更具有判别能力而且对于统一区域的噪声更不敏感。利用LTP对于图像旋转和光照变化都具有良好的鲁棒性,解决了在光照可变条件下流行的SIFT方法进行匹配的困难。通过对不同变换的图像进行匹配实验表明,该方法得到的匹配结果比LBP效果更好,鲁棒性更高,而在光照可变和噪声很大的情况下比流行的SIFT方法更实用。     

基于双匹配配准算法的多重复纹理图像拼接

针对目前图像配准算法对于多重复纹理图像配准位置偏差的问题,提出图像内自匹配与图像间互匹配相结合的双匹配配准(Double-match image registration,DMIR)算法.首先在对待匹配图像提取尺度不变特征转换(Scale-invariant feature transform,SIFT)特征之后,通过...     

基于概率选取随机特征点的单目视觉SLAM 方法

同时定位与地图构建（SLAM: Simultaneous Localization And Mapping）是自主机器人导航研究的重要内容,基于扩展卡尔曼滤波器(EKF: Extended Kalman filter)的单目视觉SLAM方法是解决该问题的一种重要手段。但由于计算复杂度过高的原因,它对特征点数量及稳定性有严格要求,传统的方法是选取少量窗格型显著角点或直线段作为特征点,限制了该方法的应用范围。本文提出基于随机概率统计的SIFT（Scale-invariant feature transform）特征点选取方法,在保证特征点分布相对均匀的前提下,有效的控制了特征点的总体数量,从而达到了减少单目视觉EKF-SLAM方法应用限制的目的。实验研究表明,该特征点选取方法对不同场景均具有较高的稳定性,并且一定程度上提高了算法的收敛速度。     

一种体育视频中广告牌商标的实时识别算法

近期, 体育视频分析中的广告牌商标的探测和识别方法已经广泛应用于许多其他领域, 比如商业电视. 基于此, 提出了一种能在不同体育视频(如足球、篮球和F1赛车等)中进行广告牌商标实时识别的算法, 该算法主要包括两个步骤, 首先, 利用基于模糊决策树的方法进行广告牌图像帧的探测; 其次, 利用颜色特征和局部SIFT (Scale-invariant feature transform)特征来描述不同商标的外观, 并最终通过基于潜在语义分析(Latent semantic analysis, LSA)的SIFT词汇匹配来识别所给定的商标模板. 初步的实验表明了本文算法的有效性, 并且该算法能在实时情况下运行.     

基于图像配准的栅格地图拼接方法

栅格地图拼接是多移动机器人协同创建环境地图中的一项关键技术. 本文提出一种图像配准意义下的栅格地图拼接方法. 该方法将栅格地图拼接问题视为图像配准问题, 建立相应的目标函数, 并给出局部收敛的迭代最近点算法求解该目标函数. 为获得最优的拼接结果, 该方法从待拼接的地图中提取局部不变特征, 并借助随机抽样一致性算法分析初始拼接参数, 以作为迭代最近点算法的初值. 最后, 提出了拼接参数已知时的栅格地图融合规则. 实验结果表明, 该方法能可靠地实现栅格地图拼接, 且具有精度高和速度快的优点.     

基于改进快速鲁棒特征的图像快速拼接算法

针对快速鲁棒特性（SURF）算法实时性、鲁棒性等无法满足实际应用需求的问题,提出了一种对SURF的改进算法,实现图像快速拼接。改进的算法采用机器学习的方法,建立一个二进制分类器,识别出SURF提取的特征点中的关键特征点,并剔除非关键特征点。此外,采用Relief-F算法将改进的SURF描述子降维简化来完成图像配准。图像融合阶段采用带阈值的加权融合算法,实现了图像无缝拼接。实验结果表明,改进的算法具有较强的实时性和鲁棒性,并且提高了图像配准的效率,加快了图像拼接的速度。