基于RANSAC算法的柱面全景图拼接方法

针对RANSAC算法只适用于平面图像配准的局限,将RANSAC 算法应用于柱面图像上,设计了一套适合柱面全景图像拼接的算法.整个算法用匹配特征点 对之间的关系解决了两幅图像的旋转、垂直偏移以及柱面图像拼接时的月牙缺陷问题.实验 结果表明,该方法能正确找到两幅图像的重叠位置,实现自动拼接,在基于柱面投影的全景 图生成中应用,效果良好.     

基于特征点的球面全景图快速生成算法

提出一种基于球面投影模型的全景图生成算法,对普通相机获取的序列图像,实现了球面全景图的无缝拼接。通过双线性插值算法解决了球面投影变换中的变形问题,提出了一种基于特征点匹配的方法实现了球面全景图的无缝拼接。实验结果表明,该算法生成的球面全景图质量较高,具有良好的鲁棒性。     

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．     

柱面全景图的分块压缩和解压缩

基于图像绘制是实现虚拟现实系统的一种新方法,它采用全景图来构成虚拟环境。柱面全景图易于采集和存储,是最常采用的一种环境映照表示。但是,柱面图一般幅面较宽、色彩丰富,占用的内外存空间就较大,而且交互环境要求视景的快速生成,所以作者提出采用JPEG标准,对柱面全景图进行分块压缩和解压缩。     

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.     

基于灰度校正的SIFT算法全景图实现

提出应用灰度校正改进全景图像无缝拼接的方法。利用直方图均衡化技术消除拍摄图像的灰度不一致;应用基于尺度不变特征变换算法(SIFT)对图像进行特征匹配,最后利用加权平均算法进行图像融合实现图像的无缝拼接。实验结果表明,图像的匹配对增加了86%,匹配效果优于现有SIFT方法。     

基于列车前向运动视频的全景图拼接算法

首先设计了一个基于前向运动视频的高速铁路运行环境全景图成像框架,在此框架基础上,提出了一种基于前向运动视频的全景图快速生成算法。最后,对所生成的全景图进行三维重建,模拟列车真实运行环境。实验结果表明,该方法在数据存储、数据的快速浏览等方面有着很大优势,并且可以用于铁路运行环境的自动检测、列车虚拟驾驶等方面。     

基于柱面反投影算法的三维物体表面纹理重建

从图像中提取纹理用作纹理映射是三维重建的常用方法之一,然而通过相机获取的照片纹理经常存在失真变形．不能直接用于纹理映射,故需要研究失真纹理的校正针对圆柱面物体提出一种柱面反投影算法,将物体在圆柱面上的影像纹理投影到二维视平面上显示,并用线性插值算法对缺损的像素值进行插值校正,然后利用SIFT（Scale Invariant Feature Transform）尺度不变特征点匹配算法对校正后的纹理图像进行特征点提取与匹配,最后采用加权平滑算法实现图像的拼接,从而得到宽视角的纹理图像．实验表明,利用上述方法能够有效地生成三维重建所需的纹理．     

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。     

一种灵活的柱面反投影算法

传统柱面图像反投影算法依赖于圆柱模型以及标定的精度,且物距发生变化时模型将会失效,需要重新进行标定,过程繁琐,场景适应性不足.为此,提出一种灵活的柱面图像反投影算法.根据透视投影原理,像素当量随距离远近呈二次曲线分布,因此可以通过拟合二次曲线表征其成像特性,对竖直方向和水平方向分别进行处理,进而实现柱面图像反投影变换.当目标物体相对相机发生前后方向和左右方向位移时,通过修正二次曲线的系数适应其成像特性的改变,无需再次标定.实验结果表明,该算法精度与传统方法相当,且在左右移动、一定缩放范围内保持精度不变.本文算法仅需一次标定即可满足目标物体小范围内移动时的图像变换需求,提高了场景适应性.     

基于灰度相似性的激光点云与全景影像配准

针对传感器参数未知、环境结构特征不明显、影像数据较少等情况,提出基于灰度相似性的车载3D激光点云与全景影像自动化配准方法.基于全景拼接算法和柱面投影原理,分别将多张单幅图片拼接为全景影像,并将3D激光点云转换为2D深度图.基于灰度相似性原理,将全景影像和2D深度图在水平方向和垂直方向等间隔细分成区域对,沿水平方向和垂直方向移动全景影像,计算每次移动后各细分区域对之间像素灰度值之和的比值,并求解其均方差,将均方差最小时的区域移动值作为最终匹配偏移量.根据偏移量计算得到全景影像相对3D激光点云的水平旋转角度和垂直平移距离.实测结果表明,本研究所提算法对场景的适应性较好,平均配准误差为2个像素,而对比方法无法实现有效配准.     

图像重建算法中的窗函数研究

对广角扇束扫描模式下的图像重建算法进行了研究．在引入实验的七种典型窗函数中，有限带宽、三角形窗以及余弦窗是卷积窗函数比较理想的选择．在图像重建，选择有限带宽窗时有较好的空间分辨率，三角形窗时有较好的密度分辨率。选择余弦窗时是空间分辨率与密度分辨率两者的折衷；从窗函数的频谱角度考虑。可用于图像重建的一个良好的卷积窗函数应该具备以下条件：（1）最小的3dB带宽B，即最小的主瓣宽度；（2）最小的旁瓣最大峰值A；（3）最大的旁瓣峰值衰减速度D．通过实验，验证了基于窗函数的卷积反投影图像重建算法可以有效地提高重建图像的质量．     

基于全视觉图像中心的二次逆向快速解算方法

利用旋转体反射镜反射成像是一种性价比十分优越的全视觉图像获取方式．但由于反射镜的曲面反射，会造成图像的扭曲变形．根据反射镜成像系统的成像原理，进行基于原始图像中心的二次逆向解算方法，对展开图像的水平与竖直方向各进行一次解算，可以从根本上修正展开图中曲面反射所造成的图像扭曲失真，采用逆向的展开算法，能够减少解算点数，提高解算速度．     

一种基于特征向量的高效虚拟现实辐射度算法

辐射度技术对于具有真实感的图像的合成十分重要。提出了一种基于特征向量的虚拟现实环境中辐射度计算的新方法。该方法采用了并行计算方法计算形状因子矩阵的特征值和特征向量,进而实现对虚拟现实环境中的辐射度进行高效的计算。其性能总体评价结果显示该方法显著降低了复杂环境中集群计算机系统的有效计算时间,提高了计算效率和加速比。其成果可广泛应用在图像处理、人机交互、可视化、虚拟现实等领域。     

一种基于逃逸时间算法生成分形图象的加速算法

提出加速逃逸时间算法生成分形图象的算法—屏幕分割算法,根据逃逸时间算法生成分形图象的特点,将屏幕区域进行矩形分割,检测每个矩形区域内是否有受控点,若没有,用背景色填充,反之则利用逃逸时间算法绘制图象。利用屏幕分割法,图象生成速度明显提高。     

多小波图像去噪算法的研究

尽管多小波相比于单小波,具有正交性、紧支撑、实对称、高阶消失矩等性质,但是多小波进行图像去噪效果并不是很理想,其主要原因是没有充分利用图像在多小波域内所特有的性质.通过将含噪图像变换到多小波域,在小波域内应用Laplace算子的一种特殊差分格式,并考虑小波域内各个子带的分形维数,提出了一种自适应的多小波阈值算法,即AMT算法.对于欲去噪的图像,AMT算法能够在多小波域内自动确定去噪的小波伸缩阈值,而不需要知道图像的任何先验知识,例如图像中噪声的方差等等.仿真实验结果表明,该算法去噪效果好,特别是对于高度污染的图像,AMT算法的去噪效果更加显著.     

一种基于图像处理的舌象采集自动调焦算法

为快速准确地采集到清晰的舌图像,必需智能调整并控制摄像镜头与舌体的位置。提出了影响图像质量的因素,如清晰度、反光比、对中性、阴影比、光照条件、焦距等,以及在调整镜物位置时用到的调焦的方法,并与调焦技术相结合,建立了适合图像质量与镜物距离之间关系的数学模型。自动对焦的过程就是运用爬山搜索算法求取对焦评价函数最大值的过程。传统的爬山搜索算法会受到对焦评价函数局部极值的干扰而不能准确对焦,本研究对每一帧图像先进行预处理,然后采用先粗后精两步法,有效地排除了这种干扰。用VC++6.0编程实现了自动调整采集设备获取质量最佳图片的过程。试验结果表明此方法具有快速、抗干扰强、精确等特性。     

基于边缘特征的多源图像分层匹配算法研究

针对灰度相关的匹配算法不能适用于多源图像的匹配问题,提出了一种基于边缘特征的分层匹配算法．该算法首先提取出两种非同源图像的边缘特征作为匹配的特征空间,并且为了提高匹配算法的速度,主要采取了以下几种措施：采用粗匹配和精匹配相结合的分层序贯相似度检测算法（SSDA）作为搜索策略;在粗匹配阶段运用跳跃式的搜索策略和亚抽样模板．然后在精匹配阶段为了兼顾匹配的精度采用逐点扫描的全像素点匹配．通过对真实合成孔径雷达（SAR）图像和光学图像的仿真,结果表明该算法能够较好地适用于多源图像的匹配,并且大幅提高了匹配算法的速度．     

一种基于超混沌序列的图像加密

基于n次有理Bézier曲线给出构造超混沌序列的方法,生成的混沌序列具有很好的伪随机性.通过对混沌序列的非线性离散化处理,可以生成相应的整数型伪随机序列,利用该整数型混沌序列对数字图像进行加密.数字实验表明,该算法生成混沌序列对数字图像加密效果良好,且该加密算法简单易行,具有较好的安全性.