一种基于柱面投影的图像拼接算法研究

全息实景图像是近来出现的一种采用基于图像绘制方法再现了真实的三维场景的交互式虚拟现实技术.本文提出了一种基于柱面投影的全景图像拼接算法,采用Scott算法结合颜色特征直方图进行特征点匹配,从两组100个特征点集中匹配出18对匹配点,经过检验匹配无误,证明了该算法具有较高的匹配精度和较强的适应性和鲁棒性.     

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。     

基于全景图像的虚拟漫游系统研究

提出一种基于全景图像的虚拟漫游方案。为了对不同视角的图像进行自动拼接,首先在图像的尺度空间中提取特征点,并赋予主方向。根据邻域信息计算得到特征向量后,利用最近邻特征点距离与次近邻特征点距离之比得到初始匹配点对。然后使用RANSAC(Random Sample Consensus)算法剔除错误匹配点对,同时计算得到图像之间的变换参数。完成图像拼接后,通过重投影算法可以生成场景在不同视线方向上的透视视图,让用户获得身临其境的沉浸感。     

自适应柱状全景图拼接

为了实现高效高精度的全景图拼接,提出了一种面向柱状全景图的自适应拼接方法。该方法首先使用基于灰度边缘特征点的图像匹配来获得匹配坐标,并由匹配坐标唯一性计算焦距;然后在该焦距参数估计的基础上,采用新的自适应混合图像灰度匹配方法生成初期拼接图像,并根据其宽度以及相关判别条件进行焦距估计的调整,再重复迭代,以获得准确的焦距参数;最后利用基于角度1维投影的图像匹配方法进行匹配坐标的小范围校正,以及使用线性平滑算法生成最终柱状全景图。该法在精确焦距的基础上,结合了多种图像匹配算法,并根据自相关指数自适应选取结果,实现了水平和垂直两方向上的匹配定位和错位检测。实验证明,该方法不仅在真实图像上的可行,且具有较高的实时性、精度和鲁棒性。     

基于单应性矩阵和内容保护变形的图像拼接

针对图像拼接技术进行全景图像融合时出现瑕疵、畸变且不能保护图像内容的现象,提出了一种基于单应性矩阵和内容保护变形的图像拼接算法。该算法首先选用单应性矩阵模型,给定种子特征点,递增地对其相邻特征点进行分组;然后使用较合适的阈值进行分组得到尽可能多的特征点;最后对于由单应性矩阵产生图像的内容发生变化的现象,通过内容保护变形算法来解决,使拼接后的图像不会出现物体畸变、瑕疵的现象。实验表明,本文算法解决了在光照条件下出现模糊、图像内容发生变化的现象,有效地提高图像配准的效率,能够达到无缝拼接、无视差的全景效果图。     

基于SIFT算法的全景图像拼接技术研究

全景图像拼接技术即通过将部分重叠区域的图像合成以描述某个场景信息的360度圆形图像.引用一种新型的基于SIFT （尺度不变特征变换）特征匹配的图像排序算法,实现图像的有序排列,针对图像拼接存在的误匹配点较多、耗时较长等问题,结合FAST算法进行特征点提取,接着针对相邻有序图像间的亮度差异采用自动校正操作,削弱了相邻图像间的亮度差异,并结合改进的Ransac算法剔除误匹配点对,最后用加权平衡算法实现图像的快速融合.实验结果表明该优化排序算法稳定、高效.     

机载红外搜救成像系统中图像拼接算法研究

由于传统SIFT特征点描述符的复杂性,增加图像拼接的时间,针对这种情况,提出一种快速的红外图像拼接算法。算法首先对序列红外图像提取关键帧;然后对图像畸变和海杂波进行预处理,并限制相邻两幅图像的特征点提取区域,缩短图像拼接时间;最后采用双向匹配法提高配准精度,用高斯渐入渐出法得到无缝拼接的图像。实验结果证明该算法提高了拼接速度,当特征点不是很多时,改进后的SIFT匹配算法在时间上可以达到比较理想的效果。     

基于圆柱面映射的快速图像拼接算法

针对现有基于圆柱面映射的全景图像拼接算法无法实现自动估计焦距的问题,为满足实时性要求,提出了一种基于预测的快速特征点匹配算法,在基于纯旋转运动的自动焦距估计算法基础上,提出了一种基于单应矩阵的焦距修正算法。该算法首先从待拼接图像中提取Harris角点,然后提取方向梯度直方图(Histogram of Oriented Gradient, HOG)描述子进行特征点匹配,基于前一帧图像获得的图像映射关系采用一种基于预测的快速特征点匹配算法,然后使用简化的基于纯旋转运动的焦距估计算法估计出焦距初值,并采用基于单应矩阵的焦距修正算法得到更精确的焦距值,最后将平面图像投影至圆柱平面,使用加权平均融合算法进行拼接,合成全景图像。采用多个测试序列图像对算法进行测试,特征点匹配速度较传统方法提高了10倍以上,自动焦距估计算法能够准确估计摄像机焦距,且耗时仅50毫秒左右。实验结果表明,提出的算法能够快速地合成高质量的全景图像,拼接后的图像畸变小,具有较高的实用价值。     

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.     

人脸全景纹理图像拼接算法

研究人脸部位真实图像问题,为了获得真实感人脸三维模型,提出一种柱面人脸全景纹理图像拼接算法.考虑到人头部接近于一个圆柱体以及因投影方向不同直接进行拼接会造成视觉的不一致性,采用了一种人脸特征的柱面投影方法;针对人脸纹理特征信息丰富的特点,利用特征块匹配法配准相邻的图像;再根据亮度直方图均衡法消除相邻图像的亮度差异;并使用改进的平滑因子实现图像的平滑过渡.实验表明算法能够有效地消除视觉不一致性,快速有效地生成真实感人脸全景图像,为人脸三维建模提供参考依据.     

一种改进AKAZE特征和RANSAC的图像拼接算法

针对传统图像描述方法在图像对变化复杂时特征点配准精度低,且传统RANSAC算法计算稳定性差的问题,提出一种结合改进AKAZE特征与RANSAC算法的图像拼接算法.利用AKAZE算法构造非线性尺度空间提取图像特征点,采用卷积神经网络描述符生成128维特征向量描述图像特征点,通过精简特征点并在迭代中设定嵌套阈值改进RANS...     

基于拉普拉斯金字塔融合的岩心图像拼接算法

针对岩心图像拼接效率低以及易出现鬼影现象的问题,提出了一种基于最佳缝合线的拉普拉斯金字塔融合的岩心图像拼接方法.首先将待拼接的两幅岩心图像进行灰度变换,根据ORB算法计算并描述特征点;其次使用改进的random sample consensus (RANSAC)算法对特征点进行提纯,完成特征点匹配;根据匹配的特征点计算图像间的配准关系,最后根据最佳缝合线实现岩心图像的拉普拉斯金字塔融合,完成拼接.实验结果表明,改进的RANSAC算法能在保证正确率的同时提升速度,而且本文提出的图像融合方法避免了鬼影的产生,在融合区域的PSNR、SSIM和DoEM客观评价指标上与另外两种图像融合算法相比都有所提升.     

基于微观图像的图像拼接算法研究

针对传统图像拼接算法不适用于局部特征点多的微观图像实时拼接问题,结合Harris角点、SURF算法和K-Means算法提出了一种改进的算法。具体的算法流程如下：通过Harris角点提取微观图像中的特征点,并在形成SURF描述子后利用最近近邻算法对这些特征点进行粗配准。通过K-Means算法对初次配准的特征点进行聚类分簇获取聚类中心,并提取有效聚类区域的特征点。对有效的特征点进行精确配准,并校验配准后特征点的斜率一致性和距离一致性,从而实现精确的特征点匹配。实验结果证明,该算法克服了特征点多造成图像拼接时间长和拼接误差大的问题,具有较强的鲁棒性和稳定性,可应用于微观图像实时拼接领域。     

肌骨超声图像特征检测及拼接

目的 肌骨超声宽景图像易出现解剖结构错位、断裂等现象,其成像算法中的特征检测影响宽景图像的质量,也是超声图像配准、分析等算法的关键步骤,但目前仍未有相关研究明确指出适合提取肌骨超声图像特征点的算法。本文利用结合SIFT （scale invariant feature transform）描述子的FAST（features from accelerated segment test）算法以及SIFT、SURF（speeded-up robust features）、ORB（oriented FAST and rotated binary robust independent elementary features（BRIEF））算法对肌骨超声图像序列进行图像拼接,并对各算法的性能进行比较评估,为肌骨超声图像配准、宽景成像提供可参考的特征检测解决方案。方法 采集5组正常股四头肌的超声图像序列,每组再采样10幅图像。利用经典的图像拼接算法进行肌骨图像的特征检测以及图像拼接。分别利用上述4种算法提取肌骨超声图像的特征点;对特征点进行特征匹配,估算出图像间的形变矩阵;对所有待拼接的图像进行坐标变换以及融合处理,得到拼接全景图,并在特征检测性能、特征匹配性能、图像配准性能以及拼接效果等方面对4种算法进行评估比较。结果 实验结果表明,与SIFT、SURF、ORB算法相比,FAST-SIFT算法所提取的特征点分布更均匀,可以检测到大部分肌纤维的端点,且特征点检测时间最短,约4 ms,其平均匹配对数最多,是其他特征检测算法的25倍,其互信息和归一化互相关系数均值分别为1.016和0.748,均高于其他3种特征检测算法,表明其图像配准精度更高。且FAST-SIFT算法的图像拼接效果更好,没有明显的解剖结构错位、断裂、拼接不连贯等现象。结论 与SIFT、SURF、ORB算法相比,FAST-SIFT算法是更适合提取肌骨超声图像特征点的特征检测算法,在图像配准精度等方面都具有一定的优势。     

结合变形函数和幂函数权重的图像拼接

针对图像拼接算法存在效率低下、特征点错误匹配、重影和拼接缝等问题，提出一种基于尺度不变特征变换、薄板样条函数和幂函数的图像拼接方法。该方法通过对输入图像进行采样匹配，计算输入图像间的点映射关系和重合区域，使用点映射关系对重合区域内的特征点进行定向配准，利用特征点集合计算出图像的局部扭曲模型，使用图像插值方法对图像进行变形映射；采用幂函数权重模型对变形图像中的像素进行平滑过渡，完成图像拼接。实验结果表明，在拼接相同图像的情况下，所提方法与传统的尺度不变特征变换算法相比，特征点配准效率提高了约59.78%，而且得到了更多的特征点对；与经典的图像拼接算法相比，该方法解决了图像的重影和拼接缝的问题，同时提高了图像的质量评估指标的得分。     

针对大视差图像拼接的显性子平面配准

目的 针对图像拼接中大视差图像难以配准的问题,提出一种显性子平面自动配准算法。方法 假设大视差图像包含多个显性子平面且每个平面内所含特征点密集分布。对该假设进行了验证性实验。所提算法以特征点分布为依据,通过聚类算法实现子平面分割,进而对子平面进行局部配准。首先,使用层次聚类算法对已匹配的特征点聚类,通过一种本文设计的拼接误差确定分组数目,并以各组特征点的聚类中心为新的聚类中心对重叠区域再聚类,分割出目标图像的显性子平面。然后,求解每个显性子平面的投影参数,并采用就近原则分配非重叠区域的单应性矩阵。结果 采用公共数据集对本文算法进行测试,并与Auto-Stitching、微软Image Composite Editor两种软件及全局投影拼接方法（Baseline）、尽可能投影算法（APAP）进行对比,采用均方根误差作为配准精度的客观评判标准。实验结果表明,该算法在拼接大视差图像时,能有效地配准局部区域,解决软件和传统方法由误配准引起的鬼影、错位等问题。其均方根误差比Baseline方法平均减小55%左右。与APAP算法相比,均方根误差平均相差10%左右,但可视化配准效果相同且无需调节复杂参数,可实现自动配准。结论 提出的显性子平面自动配准算法,通过分割图像所含子平面进而实现局部配准。该方法具有较高的配准精度,在大视差图像配准方面,优于部分软件及算法,可应用于图像拼接中大视差图像的自动配准。     

基于ORB算法和OECF模型的快速图像拼接研究

为了增加移动机器人视觉导航中的成像范围,提出了一种基于ORB算法和OECF模型的图像拼接算法,获取的图像进行预处理后,先利用SIFT算法提取特征点,再用ORB算法获取特征点的二进制码串描述子进行匹配,而后通过投影变换模型获取参数,最后估计摄像机的光电转换函数OECF（Opto-Electronic Conversion Function）,利用Laguerre OECF模型参数对拼接图像进行色彩调整,解决了多幅图像拼接中颜色不一致的问题。实验结果表明,该算法能有效地对图像进行拼接,配准速度和拼接视觉效果和优于其他算法。     

基于特征聚类的大视差图像拼接算法

针对大视差图像拼接过程中出现的错位、重影等问题,提出一种基于特征聚类的图像拼接算法。首先,以已匹配的特征点分布为依据在目标图像重叠区域构造泰森多边形。然后使用改进的AGNES层次聚类算法对特征点聚类,合并对应组内特征点所代表的泰森多边形,得到目标图像重叠区域的各个子平面。最后,求解对应子平面的单应性矩阵,并采取就近原则分配非重叠区域的单应性矩阵,对目标图像进行投影变换,得到拼接图像。实验结果表明,所提算法具有较高的配准精度,可有效改善大视差图像拼接过程中出现的误配准和局部失真问题。     

局部特征及视觉一致性的柱面全景拼接算法

目的 传统的基于平面拼接算法生成的全景图像存在严重的失真问题,很难保证良好的视觉一致性;而普通柱面拼接算法无法较好地满足实时性要求。为此,提出一种基于改进SIFT（scale-invariant feature transform）特征描述子的柱面全景图像拼接算法。方法 首先将待拼接的图像序列进行柱面投影,利用改进的SIFT特征检测器获取图像中的特征点,生成64维SIFT特征描述子;然后根据特征描述子之间的欧氏距离提取初始特征点对,利用RANSAC（random sample consensus）方法进一步剔除伪匹配特征点对并建立待拼接图像之间的空间变换矩阵;最后根据图像之间的空间变换矩阵进行图像配准,采用加权平均融合的方法完成图像的无缝拼接。结果 本文全景图拼接算法,可以有效地克服平面拼接算法存在的失真问题,保证了全景图像的视觉一致性。同时,相比普通柱面拼接算法,本文算法的拼接速度提高了近一倍。结论 通过对不同尺寸和数量的图像序列构建全景图,相对于平面拼接算法和普通柱面拼接算法,本文算法可以有效实现图像之间的拼接,生成宽视野、高分辨率的全景图像,且能够应用于对实时性要求比较高的图像拼接场合。     

使用线约束运动最小二乘法的视差图像拼接

目的 图像配准是影响拼接质量的关键因素。已有的视差图象拼接方法没有解决匹配特征点对间的错误配准问题,容易引起不自然的拼接痕迹。针对这一问题,提出了使用线约束运动最小二乘法的配准算法,减少图像的配准误差,提高拼接质量。方法 首先,计算目标图像和参考图像的SIFT（scale-invariant feature transform）特征点,应用RANSAC（random sample consensus）方法建立特征点的匹配关系,由此计算目标到参考图像的最佳单应变换。然后,使用线约束运动最小二乘法分别配准两组图像：1）第1组是目标图像和参考图像;2）第2组是经单应变换后的目标图像和参考图像。第1组用逐点仿射变换进行配准,而第2组配准使用了单应变换加上逐点仿射变换。最后,在重叠区域,利用最大流最小割算法寻找最优拼接缝,沿着拼接缝评估两组配准的质量,选取最优的那组进行融合拼接。结果 自拍图库和公开数据集上的大量测试结果表明,本文算法的配准精度超过95%,透视扭曲比例小于17%。与近期拼接方法相比,本文配准算法精度提高3%,拼接结果中透视扭曲现象减少73%。结论 运动最小二乘法可以准确地配准特征点,但可能会扭曲图像中的结构对象。而线约束项则尽量保持结构,阻止扭曲。因此,线约束运动最小二乘法兼顾了图像结构的完整性和匹配特征点的对准精度,基于此配准模型的拼接方法能够有效减少重影和鬼影等人工痕迹,拼接结果真实自然。