基于改进快速鲁棒特征的图像快速拼接算法

针对快速鲁棒特性（SURF）算法实时性、鲁棒性等无法满足实际应用需求的问题,提出了一种对SURF的改进算法,实现图像快速拼接。改进的算法采用机器学习的方法,建立一个二进制分类器,识别出SURF提取的特征点中的关键特征点,并剔除非关键特征点。此外,采用Relief-F算法将改进的SURF描述子降维简化来完成图像配准。图像融合阶段采用带阈值的加权融合算法,实现了图像无缝拼接。实验结果表明,改进的算法具有较强的实时性和鲁棒性,并且提高了图像配准的效率,加快了图像拼接的速度。     

基于CUDA加速的图像配准算法

针对传统图像拼接算法速度较慢,难以满足获取大分辨率全景图像的实时性要求,本文提出一种基于CUDA的快速鲁棒特征(speeded-up-robust features, SURF)图像配准算法,从GPU线程执行模型、编程模型和内存模型等方面,对传统SURF算法特征点的检测和描述进行CUDA并行优化;基于FLANN和RANSAC算法,采用双向匹配策略进行特征匹配,提高配准精度.结果表明,相对串行算法,本文并行算法对不同分辨率的图像均可实现10倍以上的加速比,而且配准精度较传统配准算法提高17%,精度最优可高达96%.基于CUDA加速的SURF算法可广泛应用于安防监控领域,实现全景图像的实时配准.     

基于SURF的序列图像快速拼接方法

针对车载摄像平台的序列图像拼接问题,提出一种基于SURF的序列图像快速拼接方法.首先,对经预处理后的序列图像提取SURF特征点,采用最近邻法匹配特征点;其次,利用RANSAC算法估计相邻帧的变换关系;再采用改进的全局配准策略,完成图像配准;最后,采用一种最大值融合法,去除了拼接缝和光照明暗变化的影响,实现序列图像的无缝拼接.实验结果表明该方法适用于车载摄像平台序列图像的快速、无缝拼接,具有较强的鲁棒性,有一定的实用价值.     

基于改进ORB的无人机航拍图像拼接算法

为满足无人机航拍对图像拼接实时性和鲁棒性的要求,提出一种基于改进ORB的无人机航拍图像拼接算法。首先,特征检测引入SURF算法中的海森检测算子,解决尺度不变性问题;其次,用ORB算法进行特征描述,使其具备旋转不变性;接着采用汉明距离进行准确高效的图像特征粗匹配;然后,用KNN算法去除误差较大的匹配,缩小搜索范围,用RANSAC算法再次提纯;最后,使用泊松融合进行图像无缝融合拼接。实验表明,改进ORB算法实时性好、鲁棒性强,处理速度是SURF算法的5倍,具有抗噪性、旋转不变性和尺度不变性。     

基于SURF的抗重复特征干扰图像配准方法

针对基于加速鲁棒特征(SURF)的图像配准算法的配准精度易受重复特征干扰的影响这一问题,提出一种基于SURF的抗重复特征干扰的图像配准方法.使用SURF算法提取图像特征点;针对重复特征干扰,提出一种特征点分类匹配方法以取代传统的全局匹配,在不显著增加计算量的情况下有效的降低误配率;使用随机抽样一致(RANSAC)算法进一步筛除误配,并计算出图像转化矩阵以完成配准.实验结果表明,该方法能有效抑制实验图像中严重的重复特征干扰,并获得较高的配准精度.     

基于微观图像的图像拼接算法研究

针对传统图像拼接算法不适用于局部特征点多的微观图像实时拼接问题,结合Harris角点、SURF算法和K-Means算法提出了一种改进的算法。具体的算法流程如下：通过Harris角点提取微观图像中的特征点,并在形成SURF描述子后利用最近近邻算法对这些特征点进行粗配准。通过K-Means算法对初次配准的特征点进行聚类分簇获取聚类中心,并提取有效聚类区域的特征点。对有效的特征点进行精确配准,并校验配准后特征点的斜率一致性和距离一致性,从而实现精确的特征点匹配。实验结果证明,该算法克服了特征点多造成图像拼接时间长和拼接误差大的问题,具有较强的鲁棒性和稳定性,可应用于微观图像实时拼接领域。     

一种基于SURF的全景图像配准算法

传统的全景图像配准多采用基于SIFT的方法,该方法数据量大、时间效率低。提出了一种基于SURF的全景图像快速配准方法。运用SURF提取特征点,计算特征描述符;运用低时间复杂度的K-D树最近邻搜索法实现特征点快速匹配;利用RANSAC算法剔除误匹配点;最后估计出两幅全景图像的变换矩阵。测试表明:算法具有较高的时间效率和良好的鲁棒性。     

旋转不变的X线图像相关度拼接

针对现有X线图像拼接方法中分别存在的需要固定标志物、鲁棒性差及全景图像存在伪影等问题,提出一种旋转不变的图像自动拼接方法.基于特征点配准,结合改进的、旋转不变的相关度法进行特征匹配,对图像重合度要求较低.在图像融合中则采用2维动态权值和平衡曝光度等策略.经实验验证,本文配准算法在保证结果准确性的同时提高了鲁棒性;本文融合算法可有效地平衡曝光度差异,并避免拼接伪影,极大地提高了全景图像质量.     

改进SURF算法的图像拼接算法研究

针对目前图像拼接算法存在对于图像配准过程中对应特征点对难以准确匹配的问题,提出了一个通过改进的SURF算法提取图像特征点,然后对得到的特征点进行描述,利用快速RANSAC算法配准图像,最后采用像素加权的方法进行图像融合。实验结果表明,提出的改进SURF方法有效地提高了特征点提取的准确性,去除了错误的匹配点对,将整个拼接过程的效率从之前的13.03对/秒提升到15.20对/秒。     

基于SURF算子的遥感图像配准方法研究

为了解决遥感图像配准的可靠性和实时性问题，提出了一种基于SURF算子的图像自动配准方法。SURF算法提取图像中适应旋转尺度变化的局部不变特征角点时使用积分图像的计算，可有效提高检测速度，用于对实时性要求高的场合，选择基于欧氏距离的最近邻与次近邻的距离之比作为相似度测量方法。多种不同场景图像对比实验结果表明，该方法可实现多种复杂图像的精确配准，自动化配准程度高。