基于SIFT算法的室内全景图拼接

室内全景图像拼接采用SIFT特征点进行图像匹配与融合.由于相机镜头视野范围有限,需要多张具有重合区域不同角度图像进行拼接,以获得完整的全景图像.首先对多张原图像进行图像增强和噪声滤波的预处理,以减少特征点提取时的干扰因素;再将多张图像压入堆栈,采用SIFT算法提取每张图像的特征点;使用FLANN快速最近邻搜索包进行最近...     

基于全景图像的拼接算法研究

IBR技术不仅可以弥补传统基于几何绘制技术的不足,而且能给出更丰富的图像显示.论文从工程实际应用的角度出发,提出并实现了一种图像拼接的新方法.该方法即可用于全景控件图像的拼接,也可用于普通图像的拼接.试验证明,此方法在全景图像的生成中具有自动拼接、效率高等优点.     

基于SURF算法的全景图拼接技术研究与实现

针对云台网络摄像机监控系统,提出一种基于摄像机视频流的全景图生成算法,以构建更大的监控场景。根据帧间重叠区域的大小选取关键帧,进行柱面投影,利用计算性能优越的SURF(Speeded Up Robust Features,加速鲁棒性特征)算法对所选取的关键帧进行特征点提取,使用基于哈希映射的特征点匹配算法加快特征点的匹配,并结合RANSAC(RANdom SAmple Consensus,随机抽样一致)算法剔除误匹配,估计关键帧之间的变换关系。实验结果表明,该方法能较好实现视频序列的快速拼接,鲁棒性强,具有较高的实用价值。     

一种基于特征点匹配的图像拼接算法

本算法首先采用边缘检测缩小了待提取的特征点的寻找范围,然后根据图像中各列边缘点的梯度最大值提取特征点,进而确定两幅图像的缝合点及其匹配位置,最后通过对图像的重叠区域进行平滑过渡处理,实现了待拼接图像的无缝拼接。实验表明,本算法能较好的实现图像拼接。     

基于改进SIFT特征点匹配的图像拼接算法

基于传统SIFT方法和图像像素加权平滑融合的思想,提出了一种改进SIFT特征点的图像拼接方法;该方法首先利用Canny边缘检测算法获得图像的边缘点坐标,通过和SIFT算法关键点坐标进行对比,去除不稳定响应点;其次通过K-L变换降低算法复杂度,对得到的匹配点对,使用RANSAC算法进行提纯,计算投影变换模型参数;最后使用渐入渐出的加权融合算法平滑图像,消除图像之间的拼接缝隙;该算法的可行性和有效性通过实验结果可以得到证明。     

球面全景图像的拼接算法研究

在分析球面图像拼接算法的参数模型,基本原理和实现方法的基础上,提出了球面全景图像拼接的优化算法,取得了良好的拼接效果。     

球面全景图像的拼接算法研究

在分析球面图像拼接算法的参数模型、基本原理和实现方法的基础上,提出了球面全景图像拼接的优化算法,取得了良好的拼接效果。     

一种全景图快速生成算法及其实现

针对柱面全景图拼接提出一种快速稳定的拼接算法。该方法将待拼接的二维图像的灰度值投影变换到一维数轴上，选择特征明显的灰度段作为模板，通过序贯相似性检测进行匹配，并在匹配过程中能够自适应地调整阀值，最后采用线性加权法对图像进行无缝拼接。采用普通相机拍摄的序列图像进行实验，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。     

全景图拼接技术研究及应用

根据全景图的生成流程,介绍全景图生成过程q-所用到的各项技术。通过对全景图拼接技术的国内外现状及其应用领域的分析和研究,得出全景图拼接技术具有广阔的应用前景。     

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。     

基于网格扩张的视频图像马赛克检测算法

提出一种基于网格扩张的视频图像马赛克检测算法,算法以网格扩张的方式遍历图像中的像素,并迅速发现图像中具有相似像素的矩形区域,即马赛克。通过实验表明,该算法在确保较高效率的同时有较高的准确率,满足了视频图像中马赛克检测的功能和性能要求。     

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FCM聚类和模板匹配的视频马赛克检测方法

马赛克是数字电视节目中常见的一种视频缺陷现象,会造成视频质量的下降,因此在视频序列中有效地定位并修复马赛克块变得越来越重要。本文提出一种基于FCM模糊聚类和模板匹配的方法检测视频中的马赛克块,首先,使用canny边缘检测方法检测图像的边缘。其次,使用FCM聚类方法对像素进行分类。最后,利用模板匹配的方法检测马赛克块。基于OpenCV库函数进行算法实现,实验结果验证了所提算法的有效性。     

基于SURF和KLT跟踪的图像拼接算法

针对现有图像拼接精度不高和速度慢的问题,提出一种图像自动拼接算法。采用特征向量实现图像序列完全自动排序,把特征向量作为图像中的运动目标,利用KLT跟踪算法计算特征点的偏移量,从而得到图像之间精确的单应性变换矩阵,给出一种基于视觉特征的色彩融合方法实现图像的无缝拼接。实验证明该算法提高了匹配的精度和速度,能够实现自动排序,并具有较好的鲁棒性。     

一种精确匹配的全景图自动拼接算法

本文提出一种全景图像自动拼接算法,能够实现特征点对的精确筛选和匹配,以及输入图像的自动排序和拼接。首先提取输入图像的尺度不变特征变换SIFT特征点,并采用k-d树搜索得到图像之间所有初始特征匹配对;利用欧氏距离比值和中值滤波器对初始特征点对进行筛选后,再应用随机抽样一致算法RANSAC得到图像间精确匹配的特征点对;计算出图像之间的单应性矩阵,在此基础上完成对输入图像的自动排序和配准,最终拼接合成全景图像。实验结果表明,该算法能获得比结合欧氏距离比值的RANSAC算法更高的配准精度,全景图拼接效果较好,具有良好的鲁棒性。     

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。