基于相位相关的电力红外热像拼接

由于红外成像具有被动工作、抗干扰性强、目标识别能力强、全天候工作等特点,红外检测诊断技术应运而生.已被多数发达国家用于军事、工业等各行各业.图像拼接是把两幅有重叠的图像叠加成一幅大尺度图像的过程.文中介绍了图像拼接技术的几种基本方法和发展历程,并针对电力系统红外诊断技术,结合红外在线检测的特点,应用相位相关方法对红外图像进行无缝拼接,使得诊断结果更精确、更有说服力,并且实验说明了方法的可行性和有效性     

基于小波变换与相位相关的PCB图像拼接算法*

在印刷电路板自动光学视觉检测(automatic optic inspection,AOI)中,需要通过图像拼接以获得整个PCB的图像。传统的图像拼接算法处理光照干扰效果不好,并且算法复杂。针对AOI的工程实际,通过对图像进行二维小波变换去掉反映光照渐变的低能量系数,获得反映图像水平和垂直方向变化轮廓的高频系数,同时有效地降低计算复杂度;结合相位相关法实现快速精确的重叠位置配准,采用加权平均法实现图像的融合。实验结果证明,该算法能够对多种规格、不同颜色的PCB图像实现快速、准确的拼接。     

刑事犯罪现场的图像拼接设计与实现

在刑事犯罪现场辅助测量中,图像拼接对于大面积现场来说显得至关重要。本文提出了一种新的图像拼接算法,它根据两幅现场图像样本之间的一种简单的对应点关系,计算图像间的变换矩阵,通过变换矩阵建立从不同拍摄平面到统一的世界坐标的反投影,在统一的世界坐标下使样本图像之间的匹配误差达到最小。这种变换关系保证了图像变换
换平移不变性和规模不变性,从而保证了全局优化的结果。在图像整合中,本算法改进了传统图像整合中“相似距离”的定义,提出了一种“极值点”算法,大大地降低了计算复杂度,使算法具有较高的性能。该方法已用于刑事犯罪现场图像的拼接,并取得了较为满意的效果。     

基于MATLAB的图像拼接技术及其实现

随着科学技术的发展,计算机应用已深入人心.利用计算机将每幅单独图像进行拼接,实现图像360°视觉成像效果.本文利用MATLAB软件并结合图像傅里叶变换和SIFT不变特征点提取等相关知识对图像进行全景拼接.     

基于比值法图像拼接的等比例改进算法

图像拼按技术是通过将一组具有部分重叠的图像或视频图像进行无缝拼接后而得到的具有高分辨率的图像或全景图,是图像处理技术的一个重要内容。主要介绍了图像拼接技术的主要步骤、比值匹配法的基本原理和优缺点,然后针对此算法容易出现误匹配的问题,提出了一种改进的算法。通过引用等比例数列的思想增加区域像素信息,与传统方法相比,这种方法可以更快更准地找到最佳匹配位置,从而提高了算法的准确性。实验结果证明了此算法可以有效的消除误匹配。     

基于比值法图像拼接的等比例改进算法

图像拼按技术是通过将一组具有部分重叠的图像或视频图像进行无缝拼接后而得到的具有高分辨率的图像或全景图,是图像处理技术的一个重要内容。主要介绍了图像拼接技术的主要步骤、比值匹配法的基本原理和优缺点,然后针对此算法容易出现误匹配的问题,提出了一种改进的算法。通过引用等比例数列的思想增加区域像素信息,与传统方法相比,这种方法可以更快更准地找到最佳匹配位置,从而提高了算法的准确性。实验结果证明了此算法可以有效的消除误匹配。     

图像拼接方法优化及仿真

研究图像拼接优化问题,针对传统的图像拼接方法,在两幅图像像素灰度差距较大的时候,拼接后,图像连接处由于像素差异而造成出现缝隙的问题.提出了一种改进的SIFT特征提取方法,在图像拼接过程中,加入了特征点灰度融合技术,使得在图像拼接的过程中,充分考虑两幅图像的灰度差异.使两幅拼接图像在连接处完成平滑过渡,实现无缝拼接.进行仿真,结果表明,改进方法很好地解决了存在像素差异的图像间的拼接问题,取得了良好的效果.     

基于Harris与SIFT算法的自动图像拼接

图像拼接技术被广泛应用于遥感图像处理、计算机识别、医学图像分析及人工智能等方面。本文针对尺度不变特征变换(SIFT)算法特征提取较复杂、计算时间长的缺点,而Harris算法提取特征点快速有效的优点,提出了一种结合Harris与SIFT算法优点的算法,并将这种算法应用于图像的自动拼接。首先利用改进的Harris算法提取图像特征点,再使用SIFT算法来描述特征点,然后利用欧氏距离对所得的特征向量进行匹配,最终实现图像的自动拼接。实验结果表明,该方法能有效提高SIFT的匹配效率,较好地完成对图像的自动拼接。     

一种用于图像拼接的图像序列自动排序算法

为实现全景图拼接中图像序列的自动排序,提出了一种利用相位相关法判断两幅图像是否重叠以及两幅重叠图像的位置关系的完全自动的图像序列排序算法。该算法避免了图像序列排序中的人工干预。实验结果表明,该算法能有效地实现顺序混乱的图像序列的自动排序,并能很好地应用于全景图拼接。     

基于改进相位相关与特征点配准的多图拼接算法

针对拼接过程易受图像采集时曝光、尺度变化、旋转、环境噪声、光照等因素的影响,以及多图手动排序出错率高、耗时长等问题,提出了一种基于改进相位相关与特征点配准的多图拼接算法。首先,基于对数极坐标变换的改进相位相关算法来计算缩放、旋转和平移参数,根据冲激函数峰值实现多图自动排序;接着,在重叠位置提取Harris角点,改进的Ransac算法精确提纯匹配点对,优化变换矩阵以完成拼接;最后,通过利用NSCT变换算法多尺度分解低频、高频子带来制定融合策略,从而解决接缝明显的问题。实验结果表明,新算法 建立的模型参数准确且高效,拼接融合效果过渡自然,能较好地解决复杂环境及乱序图像的拼接问题。     

一种快速全景图像拼接技术

目前,全景图像的拼接是基于图像绘制技术(IBR)研究的主要内容。本文提出一种新的快速有效的全景图像的拼接算法。在图像对齐中,对基于快速傅立叶变换(FFT)的相位相关度法进行了改进,提出了2幂子图像的概念,采用了基于2幂子图像的FFT对齐方法,从而减小了FFT的计算量,使改进后的算法对图像对齐更加快速和减小图像间重叠率。在柱面坐标下,使用迭代方法计算照相机焦距参数。并采用融合前平滑过渡的算法。最后就实际的系统IMV进行实验证明。     

基于WBCT与归一化相关矩阵的红外与可见光图像融合算法

突出目标指示特性和提高空间分辨率是红外与可见光图像融合的重要问题。针对传统区域能量融合规则的局限性,提出了一种基于小波-Contourlet变换WBCT(Wavelet-based contourlet transform)和归一化相关矩阵与区域能量相结合的融合算法。采用一组红外与可见光图像数据进行融合实验,利用均值、标准差、熵、总体交叉熵和平均互信息评价指标对融合效果进行分析。对结果的分析比较表明,所提出的融合规则的效果优于小波融合方法及Contourlet变换方法,达到了良好的视觉效果。     

用于图象处理的小波变换并行算法

本文在二进小波变换及Ｍａｌｌａｔ快速算法原理的基础上,分析了小波变换的可并行成分,研究了小波变换的并行算法。算法分析表明,并行小波变换可以有效地提高运行速度,其并行处理效率也接近理想状态。     

分数阶相位拉伸变换的图像锐化算法

图像锐化是图像增强的主要内容之一,在图像分析、图像理解以及医学图像等领域均有重要的应用。现有图像锐化方法对图像中的弱强度变化特征增强效果不明显,并且在边缘附近还会出现毛刺与噪声。为解决这些问题,提出一种基于相位拉伸变换结合相对总变分的图像锐化算法,其主要工作包括分析推导相位拉伸变换中的核函数,将传统相位拉伸变换推广至分数阶傅里叶变换,然后与相对总变分理论相结合。实验结果表明,该算法对弱强度变化特征具有更好的锐化增强效果,同时由于相对总变分的约束,也消除了增强图像边缘附近的毛刺现象。与传统锐化增强算法相比,该算法的平均梯度和信息熵提高均在80%以上,证明了该算法的有效性与优越性。     

交互式流域算法在医学图像分割中的应用

图像分割是图像处理中的主要问题,而医学图像领域是图像分割的一个重要的应用领域,医学图像具有复杂性,因而医学图像分割一直是图像处理中的一个研究热点和难点,对于一般的图像分割方法很难得到满意的结果.首先介绍了流域算法的基本思想、基本步骤以及流域变换过程中所存在的过度分割问题,然后利用区域中的面积信息和平均灰度信息、结合交互式流域变换,用户有效地选择感兴趣区域分割医学图像,实验结果表明采用该方法分割区域个数明显减少,能有效地解决流域变换中的过度分割问题.     

装配式建筑生产的仿真优化研究

装配式建筑以其高质量、高效率、低成本和环境友好等优势成为建筑行业未来发展的趋势,然而国内缺乏成熟高效的生产经验,预制PC板产量难以满足装配需求,严重制约着我国装配式建筑的发展.为了解决预制PC板产量及生产效率问题,对预制PC板工厂的实际生产流程运用FlexSim软件进行仿真,发现生产线上的瓶颈工序,有针对性地提出多套解...     

基于局部能量和小波系数相位特征的图像融合方法

分析基于局部能量的小波图像融合算法的优缺点,针对该算法存在的对窗口内像素包含独立信息考虑不足的问题,提出一种改进算法.改进算法利用了窗口中心点小波系数的相位特征,将基于局部能量的选择和加权平均融合规则相结合,有效地提高了融合效果.实验证明了改进算法的有效性.     

基于局部对比度和相位保持降噪的古籍图像二值化算法

图像二值化算法通过消除文档背景噪声将文本与背景分割开。针对古籍图像提出一种基于局部对比度和相位保持降噪的古籍图像二值化算法。根据归一化局部最大值最小值来构造古籍图像局部对比度,同时对古籍图像进行相位保持降噪。将局部对比度图像和降噪图像相结合来识别文本笔划像素。通过局部窗口内所检测的文本笔划像素估计局部阈值从而计算古籍背景修复模板。用图像修复算法和形态学闭操作来估计古籍背景。用所估计背景来增强古籍图像,采用Howe算法对增强后的古籍图像进行二值化求得最终结果。该算法在DIBCO2016、DIBCO2017和DIBCO2018数据集中的实验结果均优于其他二值化算法。     

用于医学图像分类的支持向量机算法研究

支持向量机(SVM)方法就是利用最优分类面(线)将两类样本在特征空间或输入空间中无错误地分开,而且要使两类的分类空隙最大。因此标准的SVM方法需要求解二次规划问题,计算量很大,本文介绍一种方法解决这个问题,并成功地将该算法应用干医学图像数据挖掘的分类问题。     

基于最大方差法和改进遗传算法的图像分割

针对应用标准遗传算法对一幅灰度图像寻找最优阈值时经常陷入局部寻优的问题,提出了一种利用最大方差法和新的改进遗传算法相结合对图像进行分割的方法.以灰度图像的最大方差作为适应度函数,把图像分割问题变成一个优化问题.利用遗传算法的寻优高效性,搜索到能使分割质量达到最优的分割阈值.实验结果表明,采用新的改进遗传算法和最大方差法相结合对图像搜索全局阈值时能收敛至全局最优解,并且大大缩短寻找最优阈值的时间.