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。     

一种基于特征点匹配的图像快速拼接方法

实现一种基于特征点匹配的图像拼接方法。将处理流程细分为特征点检测、特征点匹配、无效匹配的剔除、透视成像四个阶段,并针对四个阶段选取了适合的经典算法予以实现。其中对具有左右关系且基本平行的图像特征点匹配算法进行了改进,在匹配效果基本不变的前提下,缩短了匹配时间。经实验证明,算法改进后效率提升明显。     

仿射不变轮廓匹配的视频拼接研究

为了解决复杂场景变换时视频拼接的精度问题,提出了一种仿射不变轮廓匹配的拼接算法——利用场景中主要区域的轮廓信息对视频图像进行匹配,然后利用匹配点求解运动参数进行拼接。该方法克服了传统拼接算法在复杂的场景变化以及重叠区小的情况下拼接精度低的问题。与基于SIFT的拼接算法对比表明,该算法实现了图像序列的高精度拼接,不仅能适应仿射变换,并且对于重叠区域小,存在运动遮挡的视频具有一定的鲁棒性。     

基于SURF特征匹配的图像拼接算法

提出了一种了基于SURF（speed up robust features）特征匹配的图像拼接算法。SURF方法是一种快速且鲁棒性较好的特征提取算法,用该算法提取图像特征后,使用改进BBF（best bin first）的快速匹配算法来寻找图像间的匹配点;用LM算法对单应性矩阵进行优化时,本文提出使用梯度误差函数增强对光照变化的鲁棒性;最后采用多分辨率融合方法进行图像融合,有效地消除了拼接痕迹,并保持较高的分辨率。实验结果验证了该算法的高效性,对存在旋转、尺度缩放、视角以及光照变化的图像都具有良好的效果。     

基于轮廓特征和小波变换的图像拼接

以图像轮廓角点为特征,采用B—spline实现图像的缩放,通过模版匹配寻找拼接位置,并利用小波变换简化模版匹配算法的计算过程,提高了算法的抗噪能力。实验结果表明,该算法的运算速度和拼接效果均比较理想。     

利用SIFT特征的非对称匹配图像拼接盲检测

复制粘贴伪造图像鉴定检测图像中的疑似相似区域。传统的逐像素或逐块的鉴定方式耗时冗长。提出一种利用SIFT(尺度不变特征转换)特征的非对称搜索的复制粘贴伪造图像盲检测算法,算法利用图像SIFT特征初步定位复制粘贴伪造疑似区域,利用非对称特征搜索方式进行方向性的特征匹配,准确定位复制粘贴伪造区域。实验结果表明,本文算法能够准确检测复制粘贴伪造区域,检测结果不受高斯、椒盐等噪声的影响,检测效率比传统算法提高了1～2个数量级。     

一种消除伪匹配的图像拼接算法

在图像拼接中进行图像配准,模板特征选取与大小选取在很大程度上影响图像配准的准确度和速度.当相邻两幅图像重叠区域缺乏显著特征,或者存在多个特征相似的部分,就会发生伪匹配而导致拼接失败.该文对图像拼接的伪匹配情况进行分析,提出一种消除伪匹配的图像自适应拼接算法,该算法在匹配上具有更高的相似性特征判别的可靠性,在自动图像拼接中体现出很强的实用性,可以实现重叠图像的正确、平滑的无缝拼接.实际运用结果表明,该方法简单易行.     

基于线匹配的图像拼接

提出一种图像拼接算法,通过确定两幅图像的最佳拼接线,不需要手工指定特征点,可对图像进行快速、自动无缝拼接。实验结果证明了该算法的有效性。     

基于SIFT特征匹配的图像拼接算法

基于SIFT特征匹配思想 ,提出一种快速、准确的图像拼接算法.SIFT特征匹配算法是目前国内外特征点匹配研究领域的热点与难点,其匹配能力较强,可以处理两幅图像之间发生平移、旋转、仿射变换情况下的匹配问题,甚至在某种程度上对任意角度拍摄的图像也具备较为稳定的特征匹配能力.在这一匹配思想的基础上结合多分辨率样条提出一种新的图像拼接算法,它采用多分辨率样条来确定拼接区域宽度和加权函数,使图像在不同分辨率下分别拼合,这样使拼合出的图像既清晰又光滑无缝.算法在大多数情况下能自动完成,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.     

肇事车辆刹车痕迹图像特征匹配技术仿真

肇事车辆刹车痕迹图像匹配的准确性,对车祸过程的复原至关重要.痕迹特征提取过程中,肇事车辆刹车痕迹受到车祸突发的影响,在距离和强度上都不同.随着车辆运动轨迹的不同,关键区域的刹车痕迹会被其它无关痕迹覆盖.造成关键区域的痕迹特征存在较大的相似性干扰.传统融合背景差法和边缘检测法的肇事车辆刹车痕迹匹配技术,无法对痕迹由于干扰形成的痕迹图像重叠区域进行准确的分割,不能实现肇事车辆刹车痕迹的有效匹配.提出了一种视觉优化的肇事车辆刹车痕迹匹配技术,通过成像光路的图像匹配方法,塑造关于双目视觉的摄像机模型,按照摄像机模型的成像光路获取摄像机视场交汇的几何模型,通过集合关系预测两幅肇事车辆刹车痕迹图像中存在的最大肇事车辆刹车痕迹图像重叠区域,采用特征匹配算法在该区域完成肇事车辆刹车痕迹的匹配分析.实验结果表明,所提方法能有效地提高肇事车辆刹车痕迹匹配精度.     

轮廓形状匹配的形状函数小波特征方法

利用形心点和Aggarwal的形殊点,定义了轮廓形状的描述函数和起始点,并运用描述函数的Daubechies周期小波系数特征,讨论了闭合轮廓曲线的整体匹配和局部匹配问题.为适应快速识别目标和精确辩识物体的应用需要,提供了这类匹配方法的简易模型和精确模型.实验结果表明这类方法具有良好的稳定性和可靠性,并且小波的快速算法保证了这类方法实时处理的能力.     

基于分层渐近匹配的鲁棒图象拼接

针对基于图象灰度匹配的图象拼接存在的两个主要缺点,提出了一种自动图象拼接新算法,即在相似度的代价函数定义中,通过引入基于M估计的鲁棒计算方法来消除局外点对全局变换参数估计的影响,而在初始参数估计问题上,则采用分层渐近匹配的机制及梅林变换,从而有效地解决了方位变动较大的图象带来大的初始参数估计的困难,同时有效地提高了计算效率.实验表明,该算法较大地扩展了基于灰度匹配的图象拼接算法的适用范围,具有良好的性能.     

基于尺度不变特征的影像自动拼接

影像拼接主要存在拼接错位和拼接缝的问题.本文首先采用RANSAC算法剔除SIFT特征匹配的误匹配点并进行初始单应矩阵估计;其次引入光束法平差消除误差的累积,实现精确的全局对准从而避免拼接错位;最后采用多波段融合消除拼接缝效应.试验证明,本文实现的影像自动拼接算法很好地克服了以上问题,得到视觉效果较好的拼接影像.     

一种适用于图像拼接的自适应模板匹配算法

在图像拼接中通常使用模板匹配方法进行图像配准,模板特征选取、基准模板位置与大小选取在很大程度上影响图像配准的准确度和速度。根据人类观察事物的行为特点,该文基于局部边缘密度LED和模糊聚类算法定位出特征物体区域,并在此区域上构建基准模板,在匹配上具有更高的可靠性。在模板匹配中采用加权相似性度量的方法,提高相似性度量的可靠性。据此,提出了一种强壮的自适应模板匹配算法,在自动图像拼接中体现出很强的实用性。     

基于结构信息的图像拼接算法

研究了纹理较多、噪声较大的两幅或多幅的图像拼接问题.两幅图像拼接时,提取图像特征点的好坏对图像拼接结果有很大影响.经典的SIFT算法是一种较好的局部特征点提取算法.而对于纹理较多,噪声较大的图像中,SIFT算法会提取数量较大的特征点,影响匹配的准确性和速度.本文提出基于结构信息的图像拼接算法（SKM,Structual Keypoint Matching）,利用RTV算法提取图像的信息结构,有效地去除图像中的纹理噪声.去噪后,利用SIFT算法提取特征点进行匹配,最后利用RANSAC算法对匹配点对进行筛选,提高准确度.通过由SKM算法得到的变换矩阵H作用于原始图像,完成图像的拼接.     

基于闭合轮廓提取和部分特征匹配的飞机识别

飞机识别在军事遥感中具有重大意义。该文针对以往飞机识别方法的不足,为更准确地对高分辨率可见光机场区域图像进行飞机目标的定位和型号判别,提出了一种基于闭合轮廓提取,并通过部分特征匹配进行机型识别的疗法。首先对图像进行各向异性扩散处理,提取闭合轮廓并进行儿何特征分析,定位飞机目标,提取目标的关键特征参数,实现机型判别。实验证明,该方法具定位准确、识别率高,可准确识别飞机型号,能得到比较精确的飞机外形描述,可有效对抗阴影、遮挡等干扰,具有很好的稳健性。随着遥感成像技术不断发展,图像分辨率越来越高,能够获得更准确、更完整的飞机轮廓,因此,这种方法具有很好的发展趋势．