基于GMS和改进最佳缝合线的视差图像拼接算法

针对视差图像拼接时,拼接图像存在鬼影、亮度不均匀等问题,本文提出一种基于网格运动统计（Grid-based Motion Statistics, GMS）和改进最佳缝合线的视差图像拼接算法。算法首先利用快速特征点提取和描述（Oriented FAST and Rotated BRIEF, ORB）算法提取特征点,并采用GMS算法筛除误匹配点;然后引入HSV颜色空间和图像梯度差改进能量函数,避免缝合线穿过图像边缘;最后基于图切割法求取最佳缝合线,进行图像的梯度融合拼接。仿真实验结果表明,在图像存在较大视差的情况下,本文算法特征点匹配正确率较基于尺度特征不变（Scale Invariant Feature Transform, SIFT）算法和基于加速稳健性特征（Speeded Up Robust Features, SURF）算法最低和最高提高了2.01倍和4.73倍,图像自然度平均提高了22.6%,且拼接的图像亮度均匀、无透视畸变。     

基于改进最佳缝合线的矿井图像拼接方法

煤矿井下掘进工作面高粉尘、低照度的恶劣环境导致图像信噪比较低,且有效特征点数量严重减少,处理后的图像存在较大色差和噪声,在使用最佳缝合线算法进行图像拼接时出现细节错位、缝合线处过渡不自然或拼接痕迹明显的现象。针对上述问题,提出了一种基于改进最佳缝合线的矿井图像拼接方法。首先,对原始图像进行HSV空间变换,采用改进的Retinex算法对亮度分量进行增强,利用双边滤波函数代替中心环绕函数,以解决亮度差异大处产生的光晕问题,通过增强算法有效提高特征点提取数量。然后,采用SIFT算法提取特征点,并以余弦距离作为匹配度指标;引入像素余弦相似度作为约束项,并采用形态学操作对颜色差异强度进行改进,利用动态规划法对最佳缝合线进行搜索,以避免图像拼接处的错位现象。最后,结合渐入渐出融合算法,使图像过渡平滑,实现煤矿井下掘进工作面的图像融合。模拟井下实际工况环境进行实验验证,结果表明：基于改进最佳缝合线的矿井图像拼接方法与传统最佳缝合线算法相比,避免了颜色差异和噪声引起的错位拼接现象,拼接缝处的图像过渡更加自然,避免了“鬼影”和明显拼接缝的产生,且图像平均梯度提高2.38%,拼接时间提高32.5%,使得融...     

具有直线结构保护的网格化图像拼接

目的 基于网格变形的图像配准方式,针对待拼接图片重叠区域的视差具有一定的容忍性,并且能够适应更复杂的图像拼接场景。在NISwGSP （natural image stitching with the global similarity prior）算法基础上提出了一种具有直线结构保护的图像拼接算法（MISwLP）,该算法通过提取图片中的直线结构并施加约束,可以得到视觉效果自然、畸变较小的图像拼接结果。方法 首先对图片进行网格划分,建立网格优化模型,针对网格顶点坐标集定义能量函数,在保证图片重叠区域高度对齐的同时,对网格进行相似性连续约束,并辅以直线结构约束,最后使用共轭梯度最小二乘法求解得到最优网格顶点集,指导网格变形。结果 针对不同场景下的图片进行拼接实验,同时和几种比较流行的图像拼接软件和算法进行比较。结果表明,同经典拼接算法,比如Autostitch相比,基于网格优化的图像拼接算法能够适应更加复杂的多平面场景,在减小投影失真和对齐误差方面表现更好;同现在比较好的几种网格拼接算法,比如SPHP （shape-preserving half-projective warps for image stitching）、APAP （as-projective-as-possible image stitching with moving DLT）、NISwGSP等的比较,MISwLP算法不仅能够很好地对齐图像和避免投影失真,并且能够保持图像重叠区域到非重叠区域的一致性,即保护原图中的直线结构。结论 提出了一种基于网格优化的直线约束方法,对于具有显著几何结构的图像拼接场景,能够较好地保护拼接后图像中原有的直线结构,具有较好的应用价值。     

一种多尺度PHOG特征和最优缝合线的运动场景图像拼接算法

针对运动物体对图像拼接易造成配准误差和合成鬼影的问题,提出一种多尺度PHOG特征和最优缝合线的运动场景图像拼接算法。首先,在多尺度空间角点检测的基础上,引入分层梯度方向直方图(PHOG)描述方法,生成多尺度PHOG特征,进行稳定配准,避免运动物体的局部影响。然后,通过构建能量函数,采用图割算法搜索几何、灰度差异最小的缝合线,去除运动鬼影。实验结果表明,该方法对存在运动物体的场景拼接具有较高的拼接精度,拼接效果良好。     

基于直线特征约束网格变形的航拍图像拼接

针对常用航拍图像拼接算法在处理存在视差的复杂图像时会出现鬼影、失真、不自然的问题,在APAP(as-projective-as-possible)算法的基础上,添加全局相似性和直线结构保护约束,提出一种基于直线特征约束网格变形的航拍图像拼接方法.首先,在图像重叠区域检测点、直线特征,并估计单应性扭曲;然后,使用网格将图像划分成多个局部图像块,建立网格优化模型,根据网格顶点坐标集定义一个包含图像扭曲不同特征的总能量函数,在APAP算法提供的局部单应性保证重叠区域对齐的前提下,对非重叠区域借鉴NISwGSP算法的全局相似性约束思想,并辅以直线结构约束提高拼接自然度;最后,在稀疏线性系统中求解能量误差最小化问题,得到最优网格顶点集,指导网格变形并完成航拍图像拼接.实验结果表明,所提出的变形方法能够减少重叠区域鬼影和非重叠区域失真问题,相比AutoStitch、APAP、AANAP、SPHP等经典算法拼接效果更自然,更能适应大视角的航拍图像拼接任务.     

结合最佳缝合线和多分辨率融合的图像拼接

目的 针对图像拼接过程中,缝合线通过运动物体或配准不准确区域等情况导致融合图像出现鬼影、重影的问题,提出了一种基于差异图像加权的改进最佳缝合线算法,采用基于多分辨率和加权平均的分区图像融合算法解决了拼接线问题。方法 首先将两幅图像的重叠区域划分为缝合线区域和过渡区域;在缝合线区域内,使用差异图像加权的最佳缝合线搜索准则构建准则值图像,基于动态规划思想来搜索得到最佳缝合线;基于缝合线生成掩码图像,并对重叠区域图像进行扩展,采用多分辨率融合算法实现了非严格重叠区域的融合;在过渡区域采用加权平均算法来消除拼接线。结果 采用含有大量运动物体的图像序列对算法进行测试,实验结果表明,基于差分图像加权的最佳缝合线有效避开了大部分运动物体,当缝合线难以绕开运动物体时,能够尽量少地穿过运动物体;通过多分辨率和加权平均融合算法消除了拼缝等问题。结论 提出的最佳缝合线算法能够有效地避免缝合线通过运动物体、配准不准确的区域,将多分辨率图像融合算法应用于非严格重叠图像融合,能够合成高质量的全景图像。     

网格形变细分的大视差图像拼接算法

针对大视差图像拼接后重叠区域出现重影、非重叠区域发生透视失真等问题,提出一种改进的大视差图像拼接算法。利用尽可能投影算法(APAP)建立低密度网格形变,根据待拼接图像成对匹配点的分布对重叠区域内的网格形变进行细分。通过随机采样一致性算法计算全局最优相似矩阵,校正非重叠区域发生的透视失真现象。将全局最优相似矩阵与网格单应矩阵加权叠加,实现目标图像形变。在此基础上,对目标图像重叠区域进行内容感知,保留重要度较低的区域并完成拼接,以避免重叠区域出现重影问题。实验结果表明,相对APAP、SPHP等算法,该算法的拼接效果更能还原真实场景,且拼接图像的均方根误差值较低。     

视差图像配准技术研究综述

传统图像配准技术受限于严苛的初始输入已难以满足人们的需求,近年来,视差图像的配准逐渐成为图像拼接技术中的研究热点。基于视差形成原理介绍了视差图像配准的难点与一般流程。主要研究了基于特征的视差图像配准技术,对近年来视差图像配准的研究成果进行了归纳梳理,并从基于多平面对齐的图像配准、基于网格变形的图像配准以及缝合线驱动的图像配准三个方面进行阐述。通过对各种典型的视差图像配准算法的算法思想、特点以及局限性进行描述和比较,提供该领域研究现状的系统综述,并对视差图像配准技术的研究趋势进行了展望。     

一种消除图像拼接缝和鬼影的快速拼接算法

由于提取SIFT特征进行图像拼接的算法复杂度较高且不能很好地处理拼接缝和鬼影等问题,提出了一种消除拼接缝和鬼影的快速图像拼接算法.该算法首先划定提取SIFT特征的范围,计算出匹配特征点后使用RANSAC算法求取两幅图像间的坐标变换关系矩阵H,然后结合最佳缝合线算法和改进的加权平均融合算法实现无缝拼接.实验结果表明,提出的算法不仅有效地消除了拼接缝和鬼影,也提高了图像拼接的效率.     

医学图像三维拼接重建优化技术研究与仿真

研究医学影像图像的清晰重建问题。器官的不同部位随着病变程度的不同,存在不同的几何畸变,造成图像匹配错误,图像中像素的密度、灰度也存在较大差异,病变器官中的边沿部位会产生几何畸变。传统的医学图像三维拼接重建,由于几何畸变的存在,会造成采集图像中的几何坐标发生畸变性边界冲突,后期三维拼接重建时,坐标的畸变性冲突造成图像清晰度不高等问题。提出了一种CT体像素几何畸变校正的医学图像三维重建算法,通过对几何畸变产生的像素畸变进行补偿修正,消除畸变带来的边沿坐标畸变影响。仿真结果表明,改进方法能够提高拼接后三维图像的清晰度,为图像拼接优化提供了有效的手段。