一种多摄像机全景视频图像快速拼接算法

针对多摄像机全景成像系统在近距离观测时全景图像存在视差失真和拼接费时的问题,提出了一种自适应调整相邻图像间变换矩阵的快速拼接算法。算法根据相邻图像重叠区域的匹配程度,采用快速自适应优化调整算法确定最佳变换矩阵参数,从而实现全景视频图像的无缝拼接。实验结果表明:本文提出的算法可以快速实现多摄像机全景视频图像的光滑拼接,满足近距离全景视频观测的实际要求。     

基于离线标定的全景视频快速拼接算法设计

针对实际条码识别系统中全场景监控和传统图像拼接算法速度慢的问题,提出了一种基于离线标定的快速全景视频拼接算法.在实际应用中多台相机位置固定,采用离线标定计算出图像拼接的单应性矩阵,在实时拼接中直接加载该矩阵进行计算,从而省去了大量的特征提取和配准时间.为了提高图像特征的配准精度,设计了一种改进的SIFT(Scale-I...     

基于CUDA与FAST特征的实时机场全景图像拼接并行算法研究

文章提出了一种基于CUDA与FAST特征的全景图实时生成方法。针对相邻图像的无缝拼接,设计了一种基于动态规划缝合线与三角函数的方法。以贵阳机场全景视频监控系统开发过程中采用的全景拼接技术开发过程中的实验,采用了基于四路摄像头图形的全景拼接构成,由于民航业对图像实时性,准确性要求高,实验通过包括柱面投影,图像特征码抽取和图像耦合,图形梯度变化等进行了同步优化整合,实验成果指出通过本实验构建的算法及平台,有效的在保证图像全景生成实时性的基础上,提升了图象耦合部位的可视性和可用性。     

一种多路全景图像拼接融合算法研究

针对外场大场景视频监控需求,分析研究了单台全景摄像机全景图像缺点,多台全景摄像机多路全景图像拼接融合难点和拼接融合算法原理,设计了一种多路全景图像拼接融合算法.研究结果认为,该算法设计合理,可有效拼接融合多路全景图像,具有良好的视觉观感和图像质量,可对提升外场全景监控能力提供借鉴.     

一种多路全景图像拼接融合算法研究

针对外场大场景视频监控需求,分析研究了单台全景摄像机全景图像缺点,多台全景摄像机多路全景图像拼接融合难点和拼接融合算法原理,设计了一种多路全景图像拼接融合算法.研究结果认为,该算法设计合理,可有效拼接融合多路全景图像,具有良好的视觉观感和图像质量,可对提升外场全景监控能力提供借鉴.     

基于多相机系统标定的全景拼接算法研究

全景拼接技术是当前全景技术的重点,而多相机系统被越来越多的应用于全景技术中。文章提出了一种基于多相机系统标定的全景拼接方法,利用通过标定得到的相机系统相关参数,将多相机系统拍摄得到的图像进行畸变矫正与旋转变换处理,以提高全景拼接的效果。使用基于特征描述符的标定板对多相机系统进行标定,获得相机的内部参数和外部参数;利用Mercator投影,结合标定得到的内部参数对鱼眼图像进行畸变矫正,外部参数则用于对矫正后的图像进行旋转变换处理,使它们在同一世界坐标系下;用Harris算法对相邻待拼接图像的特征点进行检测匹配,进而拼接成全景图。通过实验验证,该全景拼接算法具有不错的拼接精度,没有出现误匹配的情况。     

基于SIFT特征的鱼眼图像拼接算法

鱼眼图像在全景图拼接中优势明显，然而，由于鱼眼图像存在严重的透视畸变缺陷，往往导致拼接图像效果不理想，甚至导致拼接失败，针对该问题，提出基于 SIFT特征的鱼眼图像拼接算法，该算法先对鱼眼图像进行校正，采用SIFT特征算子对校正后的鱼眼图像进行特征提取和匹配，再利用RANSAC鲁棒算法对变换参数进行估计，最后使用加权平均法对图像进行拼接融合? 通过对不同场景下、不同重叠区域图像的全景图像拼接实验验证，与现有的拼接方法相比较，同等拼接质量下该算法得到的全景图像能够有效减少计算量、减少拼接次数，证明了该算法的适用性和有效性。     

色差图像的数字图像拼接算法

针对有明显色彩和亮度差异的图片,在进行传统的图像拼接后,会产生肉眼可见的拼接缝,严重影响拼接效果。因此,提出一种针对存在色差的图像拼接算法。首先,计算相邻图片间的色彩校正参数和每个彩色通道的全局色彩调整参数,选择适合的颜色和亮度,对每一幅图片进行色彩校正。其次,引入SIFT和RANSAC算法,实现了图像的准确配准。最后,采取0．1加权融合算法和平均融合算法结合进行图像融合,得到最终的全景图像。实验结果表明,由于已经进行图像间的校正,减少了待拼接图像的色差,使得图像的融合更加简单。该算法对于存在色差的图片序列可以实现无缝快速的拼接,并且可根据需要调整图像的色彩和亮度。     

一种针对车载全景系统的图像拼接算法的仿真

传统的全景图像拼接算法,多采用Harris角点的特征提取或尺度不变特征转换?(SIFT)的特征匹配算子的方式,对存在重合部分的图像进行图像拼接处理。但对于车载全景图像拼接算法而言,车身四周采集到的4幅鱼眼畸变图像,使用特征提取算子的方法进行的拼接,运算的复杂度高,效率低,不能满足车载设备的实时性要求。针对这一问题,该文提出一种专门应用在车载系统的车载全景图像拼接算法,并对其进行Matlab仿真,最大限度提高算法的运算效率,以满足车载系统实时性的要求,真实的反应路况信息,辅助驾驶员安全驾驶。     

基于SIFT算法红外搜索系统序列图像拼接实现

为了实现将红外搜索系统的单帧的红外序列图像拼接成大范围全景图像,根据红外搜索系统序列图像特点,提出了一种基于SIFT特征点检测的图像配准算法,并进行了仿真验证,从仿真的效果看该算法具有良好的配准和显示效果。     

一种基于鱼眼图像的全景展开算法

针对在全景图像拼接技术中有着广泛应用的鱼眼图像校正问题,这里选择分辨率为800×800大小的鱼眼图片进行实验,利用鱼眼镜头垂直拍摄生成全景图的方法,运用图像像素点矩阵的变换,像素点数量的不变性,拼接其子图像,进而取得了良好的效果,由此得出了一种简单而有效的全景图展开算法。实验证明,算法简单、计算量小、实时性高、获得了良好的校正效果,达到生成全景图像的目的。     

全景图像自动拼接算法的优化设计

提出了一种结合空域和频域进行全景图像序列自动拼接融合的优化算法。首先利用改进的相位相关法对全景序列图像进行自动排序并确定重叠区域,根据重叠区域像素均值进行图像整体亮度差异自动调整以降低角点的误匹配率;然后使用改进的Harris 算子在空间域提取图像角点（无需人工设定阈值）,通过双向最大互相关系数匹配获得初始特征点对,并用RANSAC 算法实现精确匹配;最后采用非线性平滑算法对图像重叠区域进行融合处理。实验结果表明,该优化算法排序过程简单有效,特征点提取匹配过程的成功率和效率都较现有算法有很大提高,拼接的图像清晰度高,具有较高的稳健性和拼接精度。     

基于圆心定位的全景图像拼接与展开

针对特殊的全景采集镜头,经拼接及展开运算,得到人眼容易辨识的图像。系统镜头由两片像素阵列为4096×3072的CCD组成,拼接所形成的传感区域包含像素阵列为4096×4096,文中提出一种基于圆心定位的拼接算法,此算法通过采集到的两幅全景图像的圆心,以圆心为基准进行剪切定位,从而实现图像的拼接。并应用改进的分块查表法,将目标图像变为环带块,对拼接后的图像进行展开运算。仿真实验表明,本拼接算法可完成特殊镜头所采集的图像拼接工作、速度快、可靠性能强、符合实际应用要求。     

基于SIFT特征的图像拼接算法应用研究

图像拼接算法在视频压缩、文物守护、图像信息处理与虚拟现实技术中普遍应用.图像拼接存在图像视野范围和高分辨率之间相互矛盾的问题,目前要获得某些大视野的场景时,只能通过一些简单方法进行处理.因此,提出了一种基于SIFT特征的图像拼接算法,并进行了实际应用.     

基于ROI的高精度红外全景拼接算法研究

针对红外图像空间分辨率低、视场窄,导致图像配准率低、实时性差的问题,提出一种基于感兴趣区域(ROI)的高精度红外全景拼接算法。该算法首先根据两张相邻图像的近似位置关系,求取图像间的ROI;接着,在ROI窗口中提取尺度不变特征变换(SIFT)特征点并将其作为运动目标,结合KLT(Kanade-Lucas-Tomasi)实时跟踪算法确定待配准图像中特征点的位置信息并进行匹配;然后采用随机采样一致性(RANSAC)算法剔除误匹配点对;最后利用像素级融合法消除拼接痕迹,合成一幅分辨率稳定、视场宽的红外全景图像。经实验验证,该算法与传统SIFT算法相比,配准率提高了3.491%,运行时间约提高了50%,能够准确、有效地实现多帧红外图像的无缝拼接。     

基于面阵CCD全景成像系统设计

介绍了一种基于面阵CCD相机360°扫描的全景成像系统。从系统组成及功能出发,详细描述了系统的工作流程,通过对CCD相机旋转获取更大垂直角度的图像,对图像数据量进行分析,采取压缩、解压缩手段解决网络通信中数据量大的问题,提出了一种基于位置信息进行全景图像拼接的方法,同时提出了一种基于灰度值映射数组的全景图像增强的算法。     

基于SURF算法的现场概貌图像拼接技术分析

阐述SURF算法提取图像中的特征点进行粗匹配,通过RANSAC算法提高匹配准确率,利用加权平均的方法对拼接图像进行图像融合,并进行柱面投影,生成全景图像,从而获得完整的现场概貌图像。     

基于深度信息改进的RGB-D图像拼接技术

针对RGB-D相机拍摄目标的深度信息复杂导致RGB-D图像拼接出现错误的现象,提出一种基于深度信息改进的RGB-D图像拼接技术.首先使用像素比重与点云可视化密度联合的深度相机最优测量范围估计方法确定RGB-D相机拍摄目标的最优测量范围;其次设计一种深度值改进的特征匹配算法对RGB-D图像进行拼接;最后对拼接后的RGB-...     

基于改进ASIFT的可见光图像拼接研究

为了解决目前基于特征点的图像拼接算法在图像重叠度较低情况下,图像拼接效果差以及无法满足实时图像拼接的问题,提出了一种基于改进仿射—尺度不变特征转换(Affine Scale Invariant Feature Transform,ASIFT)的快速图像拼接算法,在特征点匹配过程中引入主分量分析(Principal Component Analysis,PCA)法进行处理,提出了一种PCAASIFT描述符对特征点重新进行描述。实验结果表明,与基于SIFT和SURF的拼接算法相比,该算法实现了高精度拼接,并且比传统ASIFT拼接算法提高了拼接的速度。     

一种有效的序列农作物图像360度自动拼接方法

提出了一种基于加速鲁棒特征（SURF：Speeded-Up Robust Features）和K最近邻算法（K-Nearest Neighbor Search,K-NNS,K=2）的序列农作物图像360度拼接方法。首先利用SURF算法进行特征点提取。然后使用K最近邻算法对特征点进行匹配,保存最优的匹配置信度。利用改进的算法避免了手动设置置信度阈值的弊端,对序列农作物图像进行正确排序。对排序后的图像进行照相机参数估计,粗略估计出旋转参数,利用光束平差法对旋转参数进行精确估算。对全景图进行立体映射,最后对图像进行拼接和多频段融合。实验表明,此算法不但可以高效的实现农作物序列图像的自动拼接,与原有算法相比更具鲁棒性。而且拼成的全景图更具完整性和视觉一致性,具有较高的实用价值,有利于对农田的全面观测。