基于SURF特征相关的红外图像自动拼接

提出一种鲁棒性较好的图像拼接算法解决红外图像序列的自动拼接问题。首先应用图像子区域相位相关得到图像间近似重合子区域和图像间近似仿射变换参数;接着根据得到的参数值对SURF特征计算和特征匹配进行优化,提高了图像配准速度;然后以特征点对的对称投影位置误差最小化为目标,应用RANSAC和LM算法对图像间透视变换矩阵进行优化;最后应用得到的透视变换建立图像序列整体配准关系,并采用线性过渡法进行重叠区域融合得到最终的拼接图像。     

序列图像的快速配准算法研究

基于特征的图像配准算法至今已取得了很多研究成果,然而在现有的计算机性能条件下依然不能实现实时性的结果。针对基于快速鲁棒特征(Speed Up Robust Features,SURF)的序列图像拼接算法中图像配准时间长、计算繁琐等问题,提出一种结合感知哈希算法的SURF图像配准方法。设计了一种快速的搜索算法,对待拼接的相邻序列图像进行重合区域检测,确定有效的拼接区域,对有效拼接区域提取SURF特征点及描述子实现特征的配准。实验结果表明,该方法能够显著提高匹配速度和效率,提取稳定准确的特征点,减少误匹配,与现有算法相比有更好的实时性。     

基于公共标志点的三维点云拼接方法研究

针对目前在处理公共标志点配准所面临的算法复杂性高、自动化程度低等问题,提出了一种公共标志点自动配准方法。首先获取基准点对,通过比对各个标志点到基准点的欧式距离来匹配标志点;再利用罗德里格参数进行变换矩阵求解,实现两组点云的粗拼接。为避免最近点迭代算法陷入局部最优,采用粗拼接后两组点云的交集作为初始位置。通过在不同视角下进行拼接实验和精确拼接的误差可以看出,其明显优越于传统的拼接方法。结果表明,该方法快速有效,拼接精度高。     

双场景类型遥感图像的配准拼接优化

为了提升包含2种场景类型的遥感图像的配准拼接质量,提出基于误差权重再分配的遥感图像配准拼接优化方法. 使用尺度不变特征变换（SIFT）特征检测算子,提取2幅具有重叠区域的遥感图像的特征点,计算得到初始的单应性矩阵. 针对遥感图像细节丰富,但在某些特定区域分布不均匀的特点,将图像按照网格分割成若干小子块,进行信息熵聚类. 图像熵反映的是灰度分布的分散程度,较大的熵意味着更大的信息量和纹理细节. 按照信息量分布,将图像分隔为2个大的图像区域,每一区域近似代表一种场景类型. 以特征点匹配的残余误差为目标函数,对不同场景区域的特征点分配不同的优化权重,权重来源于各图像子块的信息熵,反映了图像各场景信息量的多少,从而改善拼接效果,使之符合人眼视觉要求. 实验表明,采用该方法可以再分配特征点匹配残余误差,细节丰富区域的匹配残差降低14%,提升细节丰富区域的配准拼接质量,降低随机性,提高了配准过程的稳定度.     

高分辨率遥感影像自动化匹配引擎算法研究

海量高分辨率遥感影像的自动匹配,是其三维重建、配准、拼接等关键技术的基础。全局的匹配不仅浪费时间,而且海量特征之间的相似性会导致很多特征点的浪费甚至错误,而分层大尺度由粗到细的匹配常常由于初始大尺度中的误匹配而影响搜索策略的正常进行和模型估计。为此提出了基于大尺度同名点的辅助三角形变换参数的独立分量求法,然后引导其他特征点在预测区域搜索匹配,以构建试验场区遥感影像自动化处理的引擎及框架,实现了快速稳健的全自动化匹配。     

利用多线程及改进SSDA算法加快拼接速度

该文研究并实现了一种改进的自适应阀值的快速淘汰非匹配点的配准算法,并在次基础上实现图像拼接,利用低阀值进行快速淘汰,高阀值保证准确性的思想,并且在此基础上引入多CPU线程并行编程技术。实验结果表明,这种新型的配准改进算法,在提高准确性的基础上大大地加快了图像拼接速度,实时性能有较大提高。     

针对伪影改善的图像拼接方法

针对图像拼接中的伪影问题,提出了一整套的拼接解决方案.图像拼接方法分为两大阶段:图像配准阶段和图像融合阶段.在图像配准阶段,提出了一种基于网格优化的图像配准方法.通过使用点特征和线特征相结合的特征提取算法,提高特征的数量和质量.同时提出了基于先验的RA N SA C特征点对筛选方法,剔除误匹配点对,并提高了计算速度.为...     

光学遥感影像快速镶嵌方法

针对遥感影像镶嵌存在的几何精度差和时间效率低等问题,提出一种快速镶嵌方法,主要包括自动配准、基于地理编码的镶嵌和色调调整3个步骤.在自动配准阶段,采用基于点特征匹配的自动配准方法既减少了工作量又提高了几何精度;在镶嵌过程中,根据地理坐标确定重叠区域,然后依据重叠频率确定多幅影像间的重叠关系和镶嵌顺序;在色调调整步骤中,基于Wallis变换进行整体色调调整,依据重叠区域大小分别采用基于最优接缝线的加权平滑处理和强制改正方法实现接缝线色调调整.对SPOT全色影像的镶嵌实验结果表明,这一技术流程能够实现多幅影像的快速镶嵌,镶嵌精度优于1像素,镶嵌后影像具有良好的整体效果.     

基于ORB算法和改进KNN-RANSAC算法的无人机遥感影像拼接

根据无人机遥感影像自身的特点,提出了一种基于ORB算法和改进KNN-RANSAC算法的无人机遥感影像拼接。该算法首先通过ORB算法对特征点进行提取,然后利用改进的KNN-RANSAC算法进行特征匹配,最后使用加权融合算法对图像进行融合拼接。实验结果表明,ORB算法和改进的KNN-RANSAC算法在保证匹配精度的前提下,提高了匹配速度,有利于无人机遥感影像的拼接。     

基于无人机航拍图像拼接算法的优化

目的为了提高无人机航拍图像拼接的精度,深入研究了航拍图像拼接中提取特征点的算法,并对原算法加以优化.方法在图像特征点提取的SIFT算法中,设计了一种将Harris角点检测算子融入SIFT特征点提取的优化算法,优化后可以突显获取到的特征点的独特性.结果利用优化算法获取图像特征角点,可以降低实验过程中所消耗的检测时间,有效地改善了SIFT算法中匹配数据量大及过程繁琐的弱点,同时优化算法简化了图像特征点匹配的计算过程,降低了计算量,提高了实验效率.结论优化算法可以去除大量的类匹配点,使图像特征点的独特性更加明显;也提高了图像的配准精度,增强了关键点的稳定性,在关键点的匹配速度和准确率上有积极的影响.