无地面控制的无人机影像全自动快速拼接

为了满足地理国情监测、灾害应急保障需要快速响应和服务的应用需求,该文提出一种无地面控制的无人机影像全自动快速拼接方法。该方法利用尺寸不变特征匹配和相关系数匹配获取分布均匀且高精度的像点观测,通过自由网光束法平差获取定向参数和加密点物方坐标,最后通过结合影像的色彩一致性处理和顾及重叠的面Voronoi图接缝线网络快速拼接获取测区影像图。实验结果表明:所提出的方法可有效解决无人机影像的快速拼接问题,获取的影像图具有较高的拼接精度,同时色彩过渡自然。     

基于SIFT特征点的图像拼接技术研究

给出一种基于特征点的图像拼接方法,该方法采用对于尺度具有鲁棒性的SIFT算法进行特征点的提取与匹配,计算出特征匹配点后,使用RANSAC算法剔除误配,并计算出两幅图像之间的坐标变换关系矩阵H.最终使用加权平滑算法完成了图像的无缝拼接.实验证明,该算法有效提高了图像拼接的效率和准确性.     

基于SIFT特征匹配的图像无缝拼接算法

基于尺度不变(SIFT)的特征匹配思想和像素加权平滑的图像融合思想,提出了1种鲁棒、精确的图像拼接算法,从而解决尺度、视角及光照变化较大情况下图像拼接问题。SIFT特征匹配算法利用128维向量对特征点进行描述,利用最近邻法完成2幅图像特征点的匹配。对于粗匹配产生的误匹配对,应用随机抽样一致性算法(RANSAC)进行筛选,同时估计模型参数,并借鉴加权平滑算法消除拼接图像之间的缝隙,进一步提升拼接效果。实验结果表明,该算法在继承了SIFT算法鲁棒性的同时,进一步提升了拼接精度,降低了图像亮度等差异的影响,使拼接图像自然逼真。     

一种基于特征点匹配的图像拼接方法研究

针对图像间因具有旋转及光线强度差异等现象而导致的拼接效果不佳及拼接速度慢的问题,提出一种基于特征点的配准算法;在特征点提取阶段,尺度不变的特征变换方法 (SIFT)具有对图像尺度缩放、旋转、放射变换以及亮度变化保持不变的优点,文章采用了改进的SIFT特征点提取算法;在特征点匹配阶段,采用改进的RANSAC算法对特征点匹配对提纯;最后用加权平均法实现拼接图像的融合;实验证明,该算法有效提高了图像拼接的效率和准确性,拼接精度可以达到亚像素级。     

基于SIFT特征匹配的监控图像自动拼接

针对不同摄像头的监控图像,提出了一种优化的SIFT特征匹配的监控图像自动拼接方法。在图像整合方面,通过高速提取SIFT特征描述符并进行稳定精确匹配,利用改进RANSAC算法去除错配,从而确定待拼接图像之间的变换参数;在图像融合方面,有效消除了颜色和光照差异,最终实现自动的无缝拼接系统。实验结果证明该方法对重叠区域小、形变大、有运动遮挡和噪声的监控图像有较完美的拼接效果。     

基于SIFT特征匹配的图像拼接算法

基于SIFT特征匹配思想 ,提出一种快速、准确的图像拼接算法.SIFT特征匹配算法是目前国内外特征点匹配研究领域的热点与难点,其匹配能力较强,可以处理两幅图像之间发生平移、旋转、仿射变换情况下的匹配问题,甚至在某种程度上对任意角度拍摄的图像也具备较为稳定的特征匹配能力.在这一匹配思想的基础上结合多分辨率样条提出一种新的图像拼接算法,它采用多分辨率样条来确定拼接区域宽度和加权函数,使图像在不同分辨率下分别拼合,这样使拼合出的图像既清晰又光滑无缝.算法在大多数情况下能自动完成,实验结果证明该方法提高了拼接速度,降低了图像亮度差异的影响,使结果图像自然逼真.     

基于SIFT特征检测的医学显微图像自动拼接

结合医学显微图像数据特点,将SIFT特征检测算法引入到显微图像的拼接中,克服了传统的基于特征的匹配方法需要原图像有明显的角点或边界信息的弱点,解决了显微镜视野小,无法观察组织切片完整病理图像的问题,该方法经优化后能匹配速度可以达到实时处理的要求。     

基于特征点和最优路径的无人机影像拼接方法

利用SIFT算法对无人机影像进行匹配,采用距离阈值的方法剔除匹配后距离较近的特征点。为了降低误差累积对影像拼接效果的影响,提出了最佳基准影像的选择方法,同时将Dijkstra算法引入到拼接路径的搜索中,利用影像间的投影转换误差构建搜索权阵。结果表明:最优路径的拼接方法能有效避免投影误差较大的影像对后续拼接影像的影响,减少了影像投影转换次数,改善了影像的拼接效果。     

基于SIFT特征遥感影像自动配准与拼接

将SIFT特征用于遥感及航拍影像的配准和拼接,并针对RANSAC算法在SIFT特征匹配中效率低、同时还需要估计内点噪声均方差作为误差数据的门限等不足,采用一种基于投影的M估计算法,利用最优化准则和输入数据的内在联系绕开鲁棒估计对噪声均方差的依赖性。实验结果表明,对航空和航天遥感影像SIFT特征在一定程度的视点变化、光照变化、分辨率不同等情形下,该方法具有稳定、快速、可靠等特点。M估计则有效地解决了对于不同输入数据的门限选择,真正实现了无人工干预的自动配准。     

一种改进的无人机影像拼接方法

SIFT算子在无人机影像拼接中有着广泛的应用,针对传统的基于SIFT的影像拼接处理速度慢的问题,通过分析原始影像与缩小影像之间单应矩阵的关系,提出了一种改进拼接速度的方法。分析了SIFT特征检测时各种参数的作用,设计了一种选择拼接参数的机制。实验结果表明,该方法可以根据影像数据的特点及应用需求设计出合适的拼接参数,有效地提高拼接速度,保证较好的拼接效果。     

基于局部特征的医学显微图像自动拼接

为了实现将多幅小视场显微图像拼接成一幅完整大视场图像,以获得生物体试样的整体视图信息,方便分析.论文提出了一种用于虚拟显微镜(VM)的图像自动拼接方法.该方法基于图像局部特征匹配.利用积分图像和DOB滤器有效检测特征点,采用SIFT描述子生成用于匹配的特征向量,使用基于相关双向匹配法有效建立匹配特征点对,同时用RANSAC算法滤除不匹配的特征点.采用了一种改进的渐人渐出融合方法对匹配图像进行融合.文中方法有效提高了系统的计算速度和匹配精度,以及图像之间变换的鲁棒估计.拼接显微镜图像的实验结果表明,文中提出的方法是精确和有效的.     

一种改进AKAZE特征和RANSAC的图像拼接算法

针对传统图像描述方法在图像对变化复杂时特征点配准精度低,且传统RANSAC算法计算稳定性差的问题,提出一种结合改进AKAZE特征与RANSAC算法的图像拼接算法.利用AKAZE算法构造非线性尺度空间提取图像特征点,采用卷积神经网络描述符生成128维特征向量描述图像特征点,通过精简特征点并在迭代中设定嵌套阈值改进RANS...     

实时全自动视频拼接方法

在视频拼接中,配准的误差和运动物体都会给拼接结果带来鬼影,简单的融合方法会带来图像高频内容的丢失,复杂的融合算法则难以满足实时性。针对上述问题,使用一种改进的快速检测Harris算子以及改进的RANSAC算法来减少图像配准误差,结合捆绑调整进行全局调整,并提出新的融合方法。通过对重叠区域边界的求取和形态学腐蚀运算,确定需要融合的像素,结合三角函数作为权值来进行融合。大量的实验结果表明,该方法具有良好的实时拼接效果。     

基于尺度不变特征变换的图像快速拼接算法

针对基于灰度级相似的图像拼接算法的缺点,提出一种基于尺度不变特征变换(Scale Invariant Feature Transform)的快速图像拼接算法.该算法利用图像特征在尺度空间具有平移、旋转和仿射不变性,快速提取图像的关键特征点,建立图像的匹配关系.实验证明,该算法在地物特征较少或较复杂的区域,都能实现自动拼接,且具有较强的适应能力、防抖能力和抗噪声能力.     

Automatic Panoramic Image Stitching using Invariant Features

This paper concerns the problem of fully automated panoramic image stitching. Though the 1D problem (single axis of rotation) is well studied, 2D or multi-row stitching is more difficult. Previous approaches have used human input or restrictions on the image sequence in order to establish matching images. In this work, we formulate stitching as a multi-image matching problem, and use invariant local features to find matches between all of the images. Because of this our method is insensitive to the ordering, orientation, scale and illumination of the input images. It is also insensitive to noise images that are not part of a panorama, and can recognise multiple panoramas in an unordered image dataset. In addition to providing more detail, this paper extends our previous work in the area (Brown and Lowe, 2003) by introducing gain compensation and automatic straightening steps.     

基于ASIFT的无缝图像拼接方法

传统图像拼接方法对尺度、视差和光照变化较大的图像配准效果不佳。为此,提出一种基于仿射-尺度不变特征转换(ASIFT)算法的无缝图像拼接方法。采用能够抵抗强仿射情况的ASIFT算法检测特征点,并对特征点进行提取与匹配。利用随机抽样一致算法反复迭代,找到精确的变换矩阵初始值,根据变换矩阵进行2幅图像之间的统一坐标变换,使用加权平滑算法完成图像的无缝拼接。实验结果表明,与基于SIFT特征的拼接方法相比,该方法的图像拼接效果较好。     

基于图像灰度的拼接技术研究

图像拼接技术就是将一组重叠图像拼接成一幅大型的无缝高分辨率图像的技术.首先给出图像拼接的流程,然后介绍几种基于图像灰度的拼接算法,并在此基础上对算法进行改进,提出多线程技术应用于图像拼接,提高运算速度.     

稳健的球面全景图全自动生成算法

提出一种基于尺度不变特征变换特征点的全自动球面全景图生成算法,将原始图像投影到同一个虚拟球面上,再对球面展开图融合拼接,以避免叠加误差;并设计了一种非匹配点剔除方法,比常用的RANSAC算法提高了效率和准确性.实验验证了该算法的稳健性和快速性.     

基于抖动的导航路径图像无缝拼接方法仿真

由于传统导航路径图像拼接法受尺寸大小、视觉角度以及光照变换等外界因素的影响,导致抖动图像匹配效果差,无法得到有效图像。因此,提出并设计一种基于抖动的导航路径图像无缝拼接方法。首先使用傅里叶变换方式对初始图像做变换处理,得到经过粗糙拼接的抖动结果,获取导航路径抖动后图像,再采用仿射映射与矩阵分解法对抖动图像做配准处理,修正该图像畸变,并得出两幅图像变换关系,然后使用ASIFT方式对其做特征点匹配计算,同时依据RANSAC原理去除匹配错误点,最后通过加权平滑方式对两幅抖动图像拼接线处理,实现抖动导航路径无缝拼接图像。通过仿真证明,所提方法计算简便、图像清晰、拼接效果具有较高实效性等优点。