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。     

柱面全景图像自动拼接算法

提出了一种基于特征点匹配的柱面全景图像拼接算法。首先将360°环绕拍摄的序列图像投影到柱面坐标系下;然后提取各图像的SIFT（Scale Invariant Feature Transform,尺度不变特征变换）特征点,通过特征点匹配完成两幅图像的配准;再根据配准结果计算出图像间的变换参数;最后采用加权平均的融合方法对两幅图像进行无缝拼接。实验表明,算法可以有效、快速地自动生成柱面全景图像。     

一种柱面全景图像自动拼接算法

提出了一种基于特征块匹配的柱面全景图像拼接算法.首先将360度环绕拍摄的序列图像投影到柱面坐标系下;然后以一幅图像为基准图像,选择基准图像中边缘信息丰富的块作为基准块,利用特征块匹配法在待配准图像中找出与基准块匹配的配准块,进而实现两幅图像的配准;再根据配准结果计算出图像间的变换参数;最后采用平滑因子对两幅图像的重叠区域进行图像无缝拼接.实验证明,算法可以快速自动地生成柱面全景图像,具有良好的鲁棒性.     

大视场视频全景图快速生成方法

针对视频图像拼接中配准误差的积累问题,提出一种适合大面积静态场景观测的视频全景图快速生成方法,包括摄像机在一维单幅扫描方式和二维多幅扫描方式下的视频全景图的直接拼接算法。实验结果表明,无论摄像机工作在单幅方式还是多幅方式下,该方法都可以快速、准确地拼接出较高质量的视频全景图像,能有效避免局部配准误差的积累与传播,并解决一般全局配准算法复杂费时的问题。     

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。     

基于角点检测配准的全景图像拼接技术研究

全景图像拼接技术是计算机数字图像处理领域中的一个重要分支,其在虚拟现实、医学图像处理、遥感技术等领域都有十分广泛的应用。全景图像拼接技术主要包括图像检测、图像配准和图像融合3个方面。其中,图像配准是图像拼接技术的核心环节。该文主要研究基于角点检测配准的全景图像拼接技术,并通过Matlab开发环境进行实验验证。     

基于SIFT特征的彩色图像拼接方法研究

针对传统特征提取拼接算法在复杂图像中配准过程中出现的过多误匹配,导致拼接后图像出现鬼影、模糊等问题,从而影响拼接图像的质量,提出一种改进的SIFT配准算法。在对目标图像提取SIFT特征后,利用SIFT描述子的尺度以及梯度方向信息建立最小邻域匹配剔除误匹配点,之后利用局部均方根误差(RMSE)评价映射矩阵与RANSAC算法相结合,迭代出精确变换模型。在对图像进行几何矫正后,提出一种自适应的混合线性算法对重合区域图像变换至HIS颜色空间进行图像拼接,最后得到平滑无缝的完整彩色全景拼接图像。实验结果证明,该算法在拼接复杂场景并且重合区域不多时仍有较好的准确性及稳定性。     

优化的多幅眼底图像拼接方法

针对多幅眼底图像拼接的问题,提出一种优化的多幅眼底图像拼接方法。该方法在基于特征的层次鲁棒估计方法完成两两图像初始配准的基础上,提出一种基于重叠区域的配准修正,得到两幅图像之间的良好配准;然后建立图像之间配准关系的无向图,并将配准图像中匹配特征的几何误差和相似度作为图中边的权值,通过计算关系图的最短路径,确定基准图像;再构造基于基准图像的直接约束和基于非基准图像的间接约束的多幅图像配准整体模型,用来生成多幅拼接图像。最后在图像融合部分,提出基于距离变换的多频带融合方法,消除拼接图像中的接缝,达到平滑融合效果。实验结果表明,该方法可有效消除多幅配准的累积误差,实现多幅眼底图像输入顺序无关性的精确配准和无缝拼接。     

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Fourier-Mellin变换的图像配准方法及应用拓展

从两个方面拓展了基于Fourier—Mellin变换的图像配准方法的应用范围．首先是全景图像的拼接．不同于传统的方法,该方法不需要准确控制相机的运动,小需要知道相机的焦距等内部参数．也不需要检测图像特征,在配准精度要求不是很高的情况下,直接生成的全景图像可以满足很多实际应用的需要;同时,实验也表明,该方法应用于弱透视图像的配准．也具有很好的配准效果．另一个拓展是图像曲线的匹配．传统的曲线匹配方法一般通过曲线特征点（如角点、曲率极值点等）之间的对应求得曲线间的变换参数．一种新的思想是先将图像曲线转化为二值图像,然后应用Fourier—Mellin变换对这些二值图像进行配准,从而达到对两条曲线的匹配．大量实验表明,该方法对射影畸变不是十分显著且摄像机为一般运动下获得的图像之间的配准问题（如手持数码相机获取的图像之间的配准问题）均能取得比较好的配准效果．     

大场景的视频全景图拼接

为了解决大场景全景图拼接过程中的误差累积问题,提高图像拼接的一致性,提出了一个新的全景图拼接算法。把全局图像配准看作是一个统计估计问题,运用增广的卡尔曼滤波对图像的全局变换参数进行递归地增广和估计。实验结果表明,得到的变换参数是全局一致的,生成的全景图不存在拼接裂缝。拼接算法考虑了各种不确定性,适用于噪声大场景的全景图拼接。     

一种改进的柱面全景视图生成方法

研究了相机存在绕光轴转动的情况下柱面全景图的生成，首先对柱面图像进行傅立叶变换，根据图像的傅立叶谱来估算出图像间的初始平移和旋转运动参数，再利用Levenberg-Marquardt非线性最小化方法逐步求精各运动参数，最后根据计算出的运动参数进行图像拼合获得柱面全景视图，实验结果表明该算法可以获得比较理想的拼接效果．     

多层显微图像的自动拼接方法

针对多层显微图像的拼接,提出一种基于3D拓扑图的图像拼接方法.利用基于区域的方法和基于特征的方法,分别对同层和异层图像对准;利用3D拓扑图的修正以消除空白区的影响;根据修正的3D拓扑图和多层图像投影坐标的误差建立多层图像的全局对准模型;利用非线性最优化方法,得到具有全局一致性的多层图像拼接结果.     

Graph based construction of textured large field of view mosaics for bladder cancer diagnosis

Large field-of-view panoramic images greatly facilitate bladder cancer diagnosis and follow-up. Such 2D mosaics can be obtained by registering the images of a video-sequence acquired during cystoscopic examinations. The scientific challenge in the registration process lies in the strong inter- and intra-patient texture variability of the images, from which primitives cannot be robustly extracted. State-of-the-art registration methods are not at the same time robust and accurate, especially for image pairs with a small amount of overlap (less than 90%) or strong perspective transformations. Moreover, no previous contribution to cystoscopy mosaicing presents panoramic images created from multiple overlapping sequences (e.g. “zigzags” or loop trajectories). We show how such overlapping sections can be automatically detected and present a novel registration algorithm that robustly superimposes non-consecutive image pairs, which are related by stronger perspective transformations and share less overlap than consecutive images (less than 50%). Globally coherent panoramic images are constructed using a non-linear optimization and a novel contrast-enhancing stitching method. Results on both phantom and patient data are obtained using constant algorithm parameters, which demonstrate the robustness of the proposed method. While the methods presented in this contribution are specifically designed for cystoscopy mosaicing, they can also be applied to more general mosaicing problems. We demonstrate this on a traditional stitching application, where a set of pictures of a building are stitched into a seamless, globally coherent panoramic image.     

An artificial bee colony algorithm for the minimum routing cost spanning tree problem

Given a connected, weighted, and undirected graph, the minimum routing cost spanning tree problem seeks a spanning tree of minimum routing cost on this graph, where routing cost of a spanning tree is defined as the sum of the costs of the paths connecting all possible pairs of distinct vertices in that spanning tree. This problem has several important applications in networks design and computational biology. In this paper, we have proposed an artificial bee colony (ABC) algorithm-based approach for this problem. We have compared our approach against four best methods reported in the literature—two genetic algorithms, a stochastic hill climber and a perturbation-based local search. Computational results show the superiority of our ABC approach over other approaches.     

基于块匹配的鲁棒视频图像镶嵌算法

为了获取宽视野的场景表示,提出了一种基于块匹配的视频图像镶嵌算法,该算法首先采用基于相位相关的块匹配方法估计出视频图像间的运动矢量场,并剔除其中由于图像噪声或运动物体的遮挡而导致外点运动矢量,然后根据图像的运动矢量场确定出图像子块之间的对应点对,进而利用得到的对应点对迭代求解图像间的变换模型参数以实现视频图像的自动镶嵌.针对真实场景的视频图像序列进行实验,获得了较好的镶嵌结果,表明了该算法的有效性.     

基于Rényi熵图的医学图像自动弹性配准

提出一种基于Rényi熵最小生成图和multi-quadric径向基函数的医学图像自动弹性配准方法。应用图像金字塔的思想,对图像分层分块,将Rényi熵最小生成图作为相似性测度对子块进行配准,在对应的子块中选取对应的标记点,用multi-quadric径向基函数插值这些标记点,从而实现医学图像弹性配准。实验结果表明,该方法配准速度较快,精度较高,是一种有效的自动弹性配准方法。     

基于最小生成树的图像融合算法

研究遥感图像融合精度问题。图像融合存在含有冗余和互补信息,造成清晰度降低。针对传统的图像配准算法精度较低,为了提高遥感图像融合的准确度,提出了一种最小生成树遥感图像配准算法,将最小生成树算法应用到图像融合的优化过程中,算法首先提取均匀子采样点集,并在此基础上构造最小生成树,然后使用最小生成树来估计熵,对遥感图像进行配准,最后将图像间的边缘梯度信息融入到融合框架中。算法有效地克服了传统图像融合算法的缺点,仿真结果表明,改进算法有效地提高了图像融合的精确度,并为遥感图像融合提出了有效依据。     

基于最小生成树的图像分割

基于最小生成树思想,给出了一种利用改进的最小生成树进行图像分割的方案,减少了最小生成树的构建过程,对初分割的结果利用NNG算法进行合并。该方案节约了分割时间,并且对分割后的图像进行了有效的合并,达到了较好的分割效果。