一种基于SURF特征的图像拼接方法

为了提高图像拼接方法的性能和适用性,提出一种基于改进尺度不变特征SURF的图像拼接方法。该方法在提取SURF特征的基础上,利用最近邻算法建立特征点对之间的初始匹配。采用具有鲁棒性的RANSAC算法去除错匹配,获得图像之间的变换关系矩阵,最后采用加权的渐进渐出融合算法消除拼接接缝。实验结果表明,本文方法在满足精度要求的同时,提高了处理速度。     

基于SIFT特征的眼底图像自动拼接

针对眼底图像对比度低、不同视场的图像间存在几何畸变等特点,提出一种基于SIFT特征的眼底图像自动拼接算法。该算法分别提取待拼接眼底图像的SIFT特征点,并用向量进行描述,确定两幅图像特征点的匹配关系,使用MLESAC算法去除误匹配点对,提出对特征点对提纯的距离-斜率相似测度方法,计算匹配点之间的透视变换矩阵,最后进行图像配准和拼接。对实际眼底照相机获取的多幅图像拼接结果表明,该算法具有很好的鲁棒性和稳健性,可以实现眼底图像的高精度自动拼接。     

基于特征点的图像拼接方法

提出了一种基于特征点匹配的全景图像拼接方法.该方法首先利用sift算法提取各图像中的特征点并利用Harris算法对图像特征点提取进行了优化,然后采用基于K-d树的BBF算法查找和确定初始匹配点对,完成特征点的粗匹配,再根据图像配准结果使用稳健的RANSAC算法对粗匹配的特征点进行筛选,计算出图像间变换矩阵H,最后采用渐入渐出的加权平均的融合算法对两幅图像进行无缝拼接,形成一幅完整的全景画面.实验结果验证了该方法的有效性,拼接效果较好.     

基于SIFT特征检测的医学显微图像自动拼接

结合医学显微图像数据特点,将SIFT特征检测算法引入到显微图像的拼接中,克服了传统的基于特征的匹配方法需要原图像有明显的角点或边界信息的弱点,解决了显微镜视野小,无法观察组织切片完整病理图像的问题,该方法经优化后能匹配速度可以达到实时处理的要求。     

基于图像特征的合成孔径声纳声图像拼接研究

利用合成孔径声纳(SAS)声图方位向线分辨率恒定的特点,提出了基于图像特征的SAS声图拼接方法,其关键技术是使用SURF算子和RANSAC算法。方法使用SURF算子提取SAS声图的特征点,使用RANSAC算法对SAS声图进行精匹配处理。对SAS实测图像进行了处理,结果证明了该方法的有效性。     

基于SIFT特征点的图像拼接技术研究

给出一种基于特征点的图像拼接方法,该方法采用对于尺度具有鲁棒性的SIFT算法进行特征点的提取与匹配,计算出特征匹配点后,使用RANSAC算法剔除误配,并计算出两幅图像之间的坐标变换关系矩阵H.最终使用加权平滑算法完成了图像的无缝拼接.实验证明,该算法有效提高了图像拼接的效率和准确性.     

基于局部特征的医学显微图像自动拼接

为了实现将多幅小视场显微图像拼接成一幅完整大视场图像,以获得生物体试样的整体视图信息,方便分析.论文提出了一种用于虚拟显微镜(VM)的图像自动拼接方法.该方法基于图像局部特征匹配.利用积分图像和DOB滤器有效检测特征点,采用SIFT描述子生成用于匹配的特征向量,使用基于相关双向匹配法有效建立匹配特征点对,同时用RANSAC算法滤除不匹配的特征点.采用了一种改进的渐人渐出融合方法对匹配图像进行融合.文中方法有效提高了系统的计算速度和匹配精度,以及图像之间变换的鲁棒估计.拼接显微镜图像的实验结果表明,文中提出的方法是精确和有效的.     

基于SIFT特征匹配的图像无缝拼接算法

基于尺度不变(SIFT)的特征匹配思想和像素加权平滑的图像融合思想,提出了1种鲁棒、精确的图像拼接算法,从而解决尺度、视角及光照变化较大情况下图像拼接问题。SIFT特征匹配算法利用128维向量对特征点进行描述,利用最近邻法完成2幅图像特征点的匹配。对于粗匹配产生的误匹配对,应用随机抽样一致性算法(RANSAC)进行筛选,同时估计模型参数,并借鉴加权平滑算法消除拼接图像之间的缝隙,进一步提升拼接效果。实验结果表明,该算法在继承了SIFT算法鲁棒性的同时,进一步提升了拼接精度,降低了图像亮度等差异的影响,使拼接图像自然逼真。     

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SIFT特征匹配的监控图像自动拼接

针对不同摄像头的监控图像,提出了一种优化的SIFT特征匹配的监控图像自动拼接方法。在图像整合方面,通过高速提取SIFT特征描述符并进行稳定精确匹配,利用改进RANSAC算法去除错配,从而确定待拼接图像之间的变换参数;在图像融合方面,有效消除了颜色和光照差异,最终实现自动的无缝拼接系统。实验结果证明该方法对重叠区域小、形变大、有运动遮挡和噪声的监控图像有较完美的拼接效果。     

基于特征点的图像拼接算法研究与实现

针对传统的图像拼接算法中存在的误匹配率较高的问题,采用了基于特征点的图像配准算法.在提取特征点阶段,采用了多尺度的Harris特征点提取算法;在特征点匹配阶段,采用的是改进的基于相关窗口的特征点匹配算法,并采用RANSAC算法对特征点匹配对进行提纯;最后采用了最佳缝合线算法消除了拼接效果图中存在的鬼影问题.实验表明该算...     

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.     

基于加速鲁棒特征的眼底图像配准改进方法

为保证眼底图像配准精度,同时降低时间损耗,提出一种改进的基于加速鲁棒特征的眼底图像配准方法。该方法在提取眼底图像加速鲁棒特征的基础上,利用BBF算法和特征的方向特性和空间一致性检测得到初始匹配特征序列,并给出层次估计与模型选择技术相结合的方法,以求解图像之间的变换参数。通过进一步配准修正获得更好的变换参数。实验结果表明,该方法获得的配准精度均方根误差值均小于1,并能够在满足精度要求的同时提高效率。     

基于SURF的连续帧图像配准及高光去除

物体上的高光直接影响工业检测、模式识别和计算机视觉等领域中后续处理的算法性能。如何检测和消除图像中的高光区域一直是个热点问题。这里介绍了一种基于SURF的连续帧图像配准及高光去除的方法。首先,利用SURF特征检测及其特征描述方法,对连续帧图像进行自动配准;其次,在连续帧图像配准后,对图像进行融合;最后,输出去除高光的图像。实验表明:该方法用于消除或消弱高光区域有比较好的效果,有一定的理论和应用价值。     

基于多分辨率特征的图像镶嵌技术

图像镶嵌是IBR研究的热点技术之一,而其核心问题是图像配准。为了配准两帧图像,必须寻找两帧图像对之间的坐标变换。该文提出的基于多分辨率特征的方法有效地实现了图像间的8-参数投影变换模型的估计。该方法经测试效果良好。     

一种快速有效的彩色图像边缘检测方法

在传统的灰度图像的边缘检测算子的基础上,对其进行改进。充分利用了彩色图像的颜色信息,将算法从灰度空间转换到RGB颜色空间。提出了彩色图像的高斯-拉普拉斯边缘检测算子,同时采用滤波来抑制噪声以及非极大值抑制来细化边缘,算法简单易于实现。实验结果表明,算法能有效地提取出彩色图像的边缘信息。     

基于局部结构特征的红外与可见光图像匹配

使用灰度特征对红外与可见光图像进行匹配时,其效果受异源图像间灰度分布差异的限制。为此,提出一种基于局部结构特征的匹配方法。提取Harris角点及其关联的局部轮廓曲线切向角度,使用角点与角度信息构造局部有向Harris特征点,推导基于该特征点的仿射估计方程,结合特征点集匹配假设检验与RANSAC鲁棒估计进行匹配。实验结果表明,在其他方法失配的情况下,该方法可有效实现红外与可见光图像的特征点匹配。     

一种快速有效的彩色图像边缘检测方法

在传统的灰度图像的边缘检测算子的基础上，对其进行改进。充分利用了彩色图像的颜色信息，将算法从灰度空间转换到RGB颜色空间。提出了彩色图像的高斯-拉普拉斯边缘检测算子．同时采用滤波来抑制噪声以及非极大值抑制来细化边缘，算法简单易于实现。实验结果表明，算法能有效地提取出彩色图像的边缘信息。     

基于改进SIFT算法的山谷地形影像匹配

针对山谷地形的低空影像中地貌单一且特征不易提取的问题,本文对SIFT算法改进,融合Harris特征提取算法优势,得到一种可用于山谷地形下低空无人机影像特征提取与匹配的算法。算法首先利用Harris算法和SIFT算法分别提取特征点,对两种算法提取的特征点进行合并,然后运用SIFT算法对合并后的特征点进行描述,再利用特征点特征向量的欧氏距离进行粗匹配,最后利用RANSAC算法进行精匹配来提高匹配精度。为了验证该算法的有效性,选用一组山地影像数据进行实验并与SIFT算法进行比较,结果表明:算法有效地提升了山谷地形影像上特征点匹配精度。