改进鱼眼变换技术的图像适应

目的 为解决目前基于鱼眼变换技术的图像适应方法难以解决的焦点检测和多焦点冲突两大问题,提出一种基于改进鱼眼变换技术的图像适应方法。方法 提出的方法根据源图像的能量计算出图像中所有最优高能量线并组成高能量线集合,作为源图像的高能量部分,即图像的焦点区域;以能量线而不是传统的图像区域为单位进行鱼眼变换以得到目标图像。结果 改变鱼眼变换技术的变换模式并应用于图像适应中,实验结果表明,本文方法解决了基于鱼眼变换技术的图像适应方法存在的问题,通过本文算法所得到的目标图像具有较好的视觉效果,用户满意度接近4分。算法运行速度较快,将源图像(512×384)长度缩小一半的情况下仅需6 s的运算时间。结论 本文方法一方面保留了鱼眼变换图像适应方法的优势,在突出显示图像重要部分的同时,不会忽略图像的次要部分;另一方面解决了鱼眼变换图像适应方法存在的焦点检测和多焦点冲突问题。实现效果和用户主观评价结果表明,该方法是一种有效可行的图像适应方法。     

应用经纬映射的鱼眼图像校正设计方法

为了消除鱼眼镜头带来的形变,该文提出了一种应用经纬映射的鱼眼图像校正设计方法,推导了消除变形的数学依据,总结出一种不需要任何标定数据,快速的纠正等角鱼眼变形的算法。使用经纬映射图像的校正方法,可以把扭曲的半球鱼眼图像投射为普通照片的四方形状,也即通过投射降低图像的扭曲程度,在视觉上基本达到实用要求。     

基于圆鱼眼照片的全景图像生成方法

本文讨论了如何由鱼眼照片生成全景图像的过程，对各阶段的不同算法进行了分析比对，指出了不同算法的优缺点。最后通过实验拼舍出了一副完整的全景图像。     

利用鱼眼镜头生成全景图像的方法

介绍了一种利用鱼眼镜头在特殊角度下所拍摄成的图像,以优化的快速展开模型为基础,经过像点坐标变换、双三次插值及内部拼接,生成全景图像的方法。该方法无须运用多幅标准照片拼接,且无须运用柱面模型及成像仪器的参数。最后从MATLAB仿真的实例中验证了此方法的有效性。     

基于几何模型的鱼眼图像校正

在虚拟现实,机器人导航及视觉监控等领域,需要使用具有较大视角的鱼眼摄像机,这样得到的图像被称为鱼眼图像。鱼眼图像存在严重的变形和失真。本研究利用平面,柱面和球面经纬网格3种几何模型分别进行鱼眼图像校正,实现了真实场景的还原,并对校正结果进行分析和比较。     

基于小波变换的多传感器图像融合方法

本文首先介绍了图像融合技术的分类,在详细讲述基于小波变换的图像融合原理的基础上,结合本人观点给出了四种有代表性的多传感器图像融合算法,最后总结了图像融合的现状和发展前景。     

基于运动点团的鱼眼图像中多目标检测方法研究

采用运动点团模式对鱼眼视频序列中的目标检测方法进行了研究和探讨。运动点团模式的运动目标检测分为三个层次,每个层次对应一个具体的检测算法,即基于像素层的背景提取和更新、运动点团层的点团检测和判定及运动目标层的目标标记和跟踪。对三个算法的原理进行了探讨,并结合鱼眼图像的特点进行了算法改进和优化。实验结果表明,以运动点团作为中间检测过程的方法能有效对圆形鱼眼视频序列中的多个运动目标进行检测,特别是图像边缘的大畸变、低分辨率目标,相比传统的检测方法具有更好的检测稳定性和准确性,在大范围智能视频监控中具备很好的实际应用价值。     

基于小波变换的多聚焦图像融合方法

介绍一种利用小波变换实现多聚焦图像融合的方法,它针对小波变换后图像的近似部分和细节部分采用不同的融合规则,组成一个新的小波分解系数,再进行小波重构,即可得到融合图像.实验结果表明,基于小波变换的多聚焦图像融合方法具有良好的效果.     

激光瞄靶训练系统中鱼眼图像的校正

讨论了激光瞄靶训练系统中鱼眼图像的校正问题.根据胸环靶图像各环宽度相等的特性,使用最小二乘法拟合图像上各点到镜头光心的距离和无畸变距离之间的映射关系,实现了靶心与光心重合情况下鱼眼图像的校正和成绩判定方法.在靶心与光心非重合情况下,通过连接靶心与光心所在的直线,求出该直线与各环交点到光心的距离和无畸变距离,拟合新的映射关系.实验结果表明,校正后判定射击成绩精度达到0.1环.     

鱼眼图像轮廓提取方法的对比

要从鱼眼图像恢复出实际的场景图像,其前提是必须准确的提取出鱼眼图像的轮廓,而提取鱼眼图像的轮廓也就是确定鱼眼图像的中心和半径.从提取鱼眼图像轮廓着眼比较了最小二乘拟合法、面积统计法、扫描线逼近算法、改进的扫描线逼近算法等各自的优缺点.其中改进的扫描线逼近算法具有准确地提取鱼眼图像轮廓,计算量小,实时性好,校正效果好的特...     

图像适应算法中非冗余显著图的计算

近些年为了将大尺寸数字图像的内容自适应地显示在手机、PDA（掌上电脑）等屏幕较小的显示终端上以得到更好的显示效果,图像适应得到了很大的关注。现有的大量方法使用了不同的重要度映射来得到最优的图像缩放结果。图像适应算法就是为了去除图像中的不重要信息,为此提出在图像适应方法中使用非冗余显著图的计算来分析不重要信息的位置。首先,引入了图像分解,提出图像高梯度区域的冗余信息。然后,提出纹理梯度的概念,并进一步针对细节信息建立了纹理冗余度分析机制。纹理梯度非常适合卡通图像分析,从而将现有图像适应方法推广到非真实图像。大量实验结果显示,本文方法并不受图像适应算子的影响,该方法对具有复杂背景和包含多目标物体等的图像适应问题都比较鲁棒。     

快速缝翘曲图像重定向算法

针对现有适用于小型显示设备的图像重定向算法焦点区域检测不精确、算法处理速度慢的问题,提出一种快速缝翘曲(FSW)图像重定向算法。建立一个与人类感知更加相关的自适应能量图,该能量图合并梯度幅度、深度图、显著性、面部、边缘和直线检测;提出一种利用行(列)像素之间最优匹配关系快速寻找最优高能量缝的方案实现快速、精确的焦点区域检测;通过给焦点和非焦点区域设置缩放因子以及使用线性插值方法,有效实现快速缝翘曲图像重定向。实验结果表明,该算法可更好保留复杂图像的重要内容及结构信息,其处理速度相较于其它算法也有明显提升。     

基于小波变换的多聚焦彩色图像融合新方法

给出了一种基于小波变换的多聚焦彩色图像融合方法。首先对待融合图像的R、G、B三分量进行小波变换,将其分成不同频率的子图像。然后对于低频和高频子图像采用不同的算法进行融合,得到融合图像的小波系数。最后利用小波逆变换重构融合图像。实验结果表明,融合图像具有较小的颜色失真和较高的峰值信噪比。     

基于双树复小波变换彩色多聚焦图像融合方法

针对离散小波变换图像融合算法在特征表达上存在的不足,将双树复数小波变换引入到彩色多聚焦图像融合中。对彩色图像的三个通道分别进行融合处理,并采用基于多测度的融合策略：各通道小波变换后低频子带采用区域清晰度的方法;高频子带采用区域标准差的方法。融合效果评价除使用传统方法的熵、交叉熵外,还使用了通用的主观与客观相结合的方法。通过对实验结果的主客观性能分析,验证了该方法得到的融合图像效果较好,优于离散小波变换融合算法。     

Curvelet变换在多聚焦岩心图像融合中的应用

利用基于光流的运动估计对岩心图像配准后,针对岩心高低不平图像出现部分模糊现象,提出了一种基于Curvelet变换的多聚焦图像融合方法,先对不同聚焦图像进行Curvelet变换,采取低频分量取加权平均、高频分量取绝对值最大的融合规则,再进行Curvelet反变换。实验表明,基于Curvelet变换的融合方法可有效综合多聚焦图像,相比基于小波变换的图像融合,能获得更好的融合效果。     

结合双向相似性变换的重定向图像质量评价

目的 显示设备的多样化使得图像重定向的作用日益凸显。不同的重定向方法产生不同视觉感受的重定向图像,而如何评价重定向图像的质量,优化重定向算法是当前研究的热点与难点,为此,提出一种结合双向相似性变换的重定向图像质量评价方法。方法 首先对原始图像和重定向图像进行像素点双向匹配,利用网格顶点坐标对计算前向变换矩阵和后向变换矩阵。然后由相似性变换矩阵与标准变换矩阵间的距离得到重定向图像的几何失真。由网格面积缺失得到重定向图像的信息损失。最后结合网格的显著性,融合前向匹配与后向匹配的几何失真和信息损失得到重定向图像的质量。结果 该方法在RetargetMe和CUHK数据库上的KRCC（Kendall rank correlation coefficient）和SROCC（Spearman rank-order correlation coefficient）性能分别达到了0.46和0.71,较现有方法有较大提升。在前向匹配与后向匹配测试中,双向匹配的测试结果优于单向匹配。结论 本文方法将图像的重定向处理看做相似性变换过程。实验结果表明,从相似性变换矩阵中提取的相关特征能够较精确度量重定向图像的几何失真,而由此引发的网格面积缺失也能准确反映出重定向图像的信息损失。另外,采用双向匹配机制一定程度上减少了像素匹配误差对实验结果的影响,有效提升了重定向图像质量预测的准确性。该方法对重定向图像的质量评价效果好,适用于重定向图像的质量预测及算法优化。     

基于图像抠图技术的多聚焦图像融合方法

针对多聚焦图像融合容易出现信息丢失、块效应明显等问题,提出了一种新的基于图像抠图技术的多聚焦图像融合算法。首先,通过聚焦检测获得源图像的聚焦信息,并根据所有源图像的聚焦信息生成融合图像的三分图,即前景、背景和未知区域;然后,利用图像抠图技术,根据三分图获得每一幅源图像的精确聚焦区域;最后,将这些聚焦区域结合起来构成融合图像的前景和背景,并根据抠图算法得到的确定前景、背景对未知区域进行最优融合,增强融合图像前景、背景与未知区域相邻像素之间的联系,实现图像融合。实验结果表明,与传统算法相比,所提算法在客观评价方面能获得更高的互信息量（MI）和边缘保持度,在主观评价方面能有效抑制块明显效应,得到更优的视觉效果。该算法可以应用到目标识别、计算机视觉等领域,以期得到更优的融合效果。     

一种新的基于小波变换的多聚焦图像融合算法

提出了一种基于小波变换的多聚焦图像融合算法（简记为WMFFA）。首先综合源图像求得参照图像,并对源图像和参照图像分别做小波变换,将其分解成低频和高频图像,然后求出源图像的每个小波系数与参照图像中对应位置上的小波系数之间的距离,按照距离特征从源图像中选取小波系数,组成融合后的小波系数并进行小波反变换,得到融合图像。对提出的融合算法性能进行了评价与分析,结果表明提出的算法对多聚焦图像融合是有效的。     

彩色多聚焦图像融合演示平台

针对多聚焦图像融合演示和源图像获取手段单一的问题,应用Visual C++和Matlab混合编程的方法为彩色多聚焦图像融合设计了一个演示平台。该平台增加了多聚焦图像素材的获取途径和融合算法效果的演示手段,并且采用了基于小波变换的彩色多聚焦图像改进融合算法,充分利用到区域相关性和高频方向特性。实验演示结果表明,演示平台操作简单方便,融合演示效果较好,具有较强的实用性。