基于模板匹配的全景图像拼接

图像拼接在制作全景图中具有重要的作用。本文提出了一种很健壮的区域模板,它采用Moravec算子定位出特征物体区域,并在次区域上构建基准模板,有效地提高了匹配的可靠性。在模板匹配中采用加权相似性度量的方法,该方法提高了相似性度量的可靠性。另外,通过采用一种融合的拼接算法,得到了较平滑的全景图像。试验结果证实了算法的有效性。     

一种改进的基于模板匹配的显微细胞图像拼接算法

医学显微图像的拼接是后序医学图像处理和医疗诊断的关键。基于对医学显微图像拼接的研究,提出了一种改进的基于模板的图像拼接算法。该算法将一幅图像的模板在另一幅图像上平移,对两幅图像重叠区域作相关性计算,从而获得最佳匹配位置,实现图像的拼接。实验结果证明该算法精度高、速度快。     

基于模板匹配的彩色图像自动拼接方法

实际图像采集处理系统中,经常遇到需要将多幅具有重叠区域的彩色图像自动拼接成一幅大的图像的难题.基于模板匹配的原理,文中提出了一种新的彩色图像自动拼接方法.对两幅具有重叠区域的彩色图像,该方法先利用图像特征信息从一幅图像的重叠区域中自动寻找一小块模板图像,然后根据最大相似性准则在另一幅图像中重叠区域里搜索,直至找到最佳图像配准点,最后利用平滑因子对两幅图像的重叠区域进行数据融合操作,实现了彩色图像的快速自动拼接.实践证明,该方法对大部分彩色图像具有很好的拼接效果.     

基于模板匹配的彩色图像自动拼接方法

实际图像采集处理系统中,经常遇到需要将多幅具有重叠区域的彩色图像自动拼接成一幅大的图像的难题。基于模板匹配的原理,文中提出了一种新的彩色图像自动拼接方法。对两幅具有重叠区域的彩色图像,该方法先利用图像特征信息从一幅图像的重叠区域中自动寻找一小块模板图像,然后根据最大相似性准则在另一幅图像中重叠区域里搜索,直至找到最佳图像配准点,最后利用平滑因子对两幅图像的重叠区域进行数据融合操作,实现了彩色图像的快速自动拼接。实践证明,该方法对大部分彩色图像具有很好的拼接效果。     

基于形状模板匹配的图像拼接算法

文章提出了一种基于形状模板匹配的图像自动拼接方法。提取图像的角点作为特征点,利用归一化梯度模板对其进行预匹配,然后利用形状模板在四个方向对模板内图像的边缘点与模板边界的最短距离进行统计,获取模板图像的结构特征向量以实现对特征点的精确匹配。实验结果表明该算法具有较好的实用价值。     

基于比值法和模板匹配法的灰度图像拼接

提出一种改进的基于比值法和模板匹配法的灰度图像拼接算法。对两幅具有重叠区域的灰度图像，先通过设置拼接参数对话框，在另一幅图像中找到最佳匹配点，最后利用平滑因子对两幅图像的重叠区域进行数据融合操作，实现了灰度图像的快速自动拼接。实验证明．该方法对大部分灰度图像具有很好的拼接效果。     

一种改进的基于比值模板匹配的显微图像拼接

提出了一种新的基于比值模板匹配的彩色图像拼接算法。通过在比值模板的构造中引入一个自相关属性来增强模板匹配的健壮性,为了保证待拼接图像在色差与亮度上的一致性,对拼接的结果图进行了相关矫正。最后采用渐进渐出的方法来消除拼接缝隙。     

一种基于兴趣点匹配的图像拼接方法

针对基于图像特征点的配准方法中对应特征对难以准确提取的问题,提出一种基于兴趣点匹配的图像自动拼接方法。该方法首先利用Harris角检测器提取两幅图像中的兴趣点,并在此基础上采用比较最大值法提取出对应兴趣点特征对,最后利用这些匹配特征对来实现图像的拼接。实验结果表明,这种方法能有效地去除伪匹配特征对的干扰,同时降低了误匹配的概率,对于全景图的拼接具有良好的效果。     

一种基于模板匹配的电路照片拼接方法

鉴于实际工作中,经常需要将多幅图象拼成一大幅大图象的问题,提出了一种针对显微照片的新拼接方法。该方法是应用模板匹配技术来实现图象的自动拼接,由于是通过利用图象信息来选择模板,从而为模板匹配的定位创造了条件,该方法分为模板选择、模板匹配和图象拼接3步。实际运用结果表明,该方法简单易行,在电路照片的拼接中,定位较准确,且拼接效果好。     

一种适用于图像拼接的自适应模板匹配算法

在图像拼接中通常使用模板匹配方法进行图像配准,模板特征选取、基准模板位置与大小选取在很大程度上影响图像配准的准确度和速度。根据人类观察事物的行为特点,该文基于局部边缘密度LED和模糊聚类算法定位出特征物体区域,并在此区域上构建基准模板,在匹配上具有更高的可靠性。在模板匹配中采用加权相似性度量的方法,提高相似性度量的可靠性。据此,提出了一种强壮的自适应模板匹配算法,在自动图像拼接中体现出很强的实用性。     

一种基于模板匹配法的眼底图像拼接方法

图像拼接技术是近年来医学图像处理的研究热点之一,在眼科方面具有广泛的研究价值。笔者根据眼底图像的特点,提出了一种基于模板匹配法的眼底图像拼接方法。首先在两幅图像的重叠区域中分别抓取一对初始匹配点,分别以抓取点为中心取不同大小的模板区域和搜索区域,然后根据模板匹配法的基本原理,确定最佳匹配点,通过平移和旋转变换完成图像之间的配准,最后采用重叠区域线性过渡的图像融合方法消除拼缝,实现图像间的平滑过渡。经实验验证,该方法实现了不同视角眼底图像之间的拼接,且计算速度快,精度高。     

基于模板匹配的三维人体语义特征提取算法

随着社会经济发展,生活水平的提高,人们对定制产品的需求越来越多,例如服装高级定制、健身计划定制等。为更好地满足这些需求并提供精准的数据支撑,需提取精确的人体语义特征,即人体的身高、胸围、腰围等一系列参数。对现有特征提取算法进行分析研究,设计一种基于模板匹配的三维人体语义特征提取算法。通过模板模型逼近输入模型,将模板模型上的语义特征采样点拓展到输入模型上,使用NURBS曲线拟合采样点,计算曲线长度。实验结果表明本文所提算法综合性能好,能够为服装定制、人体动画、人体工程学设计等提供精确广泛的数据支持。     

基于轮廓特征和小波变换的图像拼接

以图像轮廓角点为特征,采用B—spline实现图像的缩放,通过模版匹配寻找拼接位置,并利用小波变换简化模版匹配算法的计算过程,提高了算法的抗噪能力。实验结果表明,该算法的运算速度和拼接效果均比较理想。     

一种基于特征的全自动图像拼接算法

提出了一种基于特征的图像自动拼接算法，本算法采用Harris角点检测算子提取特征点，并对特征角点进行初始匹配与求精，利用最小中值法去除局外点，使变换矩阵计算精确。最后进行颜色融合，生成无缝拼接图像，在大多数情况下，算法可自动完成，实验结果表明，该算法取得了理想的拼接效果。     

一种改进的模板匹配的数字识别算法

提出了一种改进的模板匹配的数字识别算法,该算法是预先将字符分成若干个集合,经细化得到数字中央的骨骼部分,再对待识别数字提取特征并与训练库中的数字特征加权比较,利用欧式距离最小原则来对数字作出判决,试验结果表明,加权的模板匹配法保证了数字识别的正确率,而对数字进行预分类和细化处理,可以大大缩小模板匹配的识别速度,弥补了模板匹配算法对于大量数字耗时多的缺点,提升了系统速度。     

基于稀疏特征点的零件图像拼接方法

针对纹理弱、特征稀少且存在大量相似性区域的零件图像拼接,一般基于特征点的图像拼接方法效果较差,本文提出一种改进方法。该方法首先依据FAST特征点检测方法提取特征点,再筛选出用于匹配的候选点集;其次,利用模板区域采样灰度特征,通过设置旋转角度和缩放比例搜索域结合结构相似性（SSIM）方法完成点匹配;最后,通过点匹配结果求出旋转、缩放和平移参量,利用3σ原则去除异常值得到最终结果。实验结果表明,在角度搜索域为［-45°,+45°］,缩放搜索域为［0.5,1.5］的条件下,本文方法能够得到较准确的旋转、缩放、平移参量及拼接效果。     

基于特征点匹配的全景图像拼接技术研究

提出了一种基于特征点匹配的全景图像拼接算法,首先提取各图像中的SIFT特征,通过特征点匹配完成两幅图像的配准;再根据图像配准结果计算出图像间的变换矩阵;最后采用渐入渐出加权平均的融合方法对两幅图像进行无缝拼接。实验表明,该算法具有匹配精度高、鲁棒性强等特点,可以快速而自动地生成全景图像。     

基于特征点匹配的改进模板匹配算法

特征点匹配是图像匹配领域中一项重要研究内容.暴力匹配中强调缺少特征匹配不是由于太少的正确匹配,而在于很难分辨真假,故加入模板匹配进行约束,提出一种改进模板匹配算法.为了提升匹配速度和精度,该算法通过提供特征点的坐标,可以计算出每个特征点的得分值,并将其用于从输入图像中提取模板.基于输入图像和另一幅图像之间的模板匹配,使...