全景图象的拼合及优化算法

本文提出了一种新的有效的图象拼合算法,它根据几幅采样图象来建立图象样本之间的一种简单有效的变换关系,反算照相机运动的主要参数;通过这些参数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象之间的匹配误差达到最小。这种变换关系保证了图象变换平移不变和规模不变性,从而保证了全局优化的结果。在图象整合中;本算法改进了传统图象整合中“相似距离”［１５］的定义提出了一种新的“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。     

真实场景的图象拼接方法

由于数字视频,虚拟现实场景经常涉及到多帧图象,且需要将它们拼接起来,为了获得良好的拼接效果,提供了一种基于真实场景的图象拼接方法,即采用Levenberg-Marquardt迭代非线性最小化算法,使相邻图象重叠部分的局部误差达到最小,首先找到图象间正确的几何变换关系来进行图象配准;然后用逆映射方法把图象"缝合"在一起,并采用加权算法对拼接后的图象进行融合,从而消除了拼缝处的缺陷.实验结果满意,拼接效果良好.     

一种改进的基于形态骨架的二值图象编码

基于图象形态学的二值图象编码方法,近来在国际上得到了比较多的研究。为了提高基于骨架的编码方法效率,提出了一种基于形态骨架的子集--终极腐蚀（ultimate erosion）二值图象编码方法。该方法是基于扩展的非骨架点判定定理,使得有更多的点在编码过程中被判为非骨架点,从而提高了编码效率。与其他同类方法相比,这一方法更充分地去除了图象形态分析中的信息冗余,从而得到了很好的压缩效果,其对二值图象“工具”的压缩率达到0.065,大大优于游程码、四分树、链码等方法。     

解压缩图象质量的客观评价研究

指出了峰峰值信噪比ＰＳＮＲ用于图象质量评价的缺点,提出了一个直接量解压缩图象质量的客观指标－细节信噪比ＤＳＮＲ,它能客观反映细节信号能量和噪声对图象质量的影响。实验证明,在相同场景中ＤＳＮＲ能较好地反映ＰＳＮＲ的变化,因而可以用于同一图象的不同压缩图象以及图象序列的评价。     

一种新的基于图象的虚拟场景重建与漫游框架

本文介绍了利用图象产生虚拟场景的方法，分析了基于图象的虚拟的实的结构，提出了一种新的基于图象的虚拟场景的重建与游框架，并对其中的深度恢复这一关键２技术进行了讨论。     

一种非规则形状图象的变形合成技术

本文提出了一种针对非规则形状图象拼接的变形合成技术,即分区分步地运用多项式映射函数对图象进行变形处理,使拼接区域的边缘一致,并利用小波变换对图象进行多分辨分解,采用与频段宽度成正比的加权拼接宽度来消除拼缝的影响,实例表明,拼合图象平滑自然,效果较好。     

基于马尔可夫随机场的SAR图象目标分割

运动、静止目标获取与识别（MSTAR）计划表明，将合成孔径雷达（SAP）图象分割成目标、阴影和背景杂波区域对于从开放环境中进行目标识别是一种有效的手段。但是由于SAP图象所固有的斑点噪声的影响，传统的分割方法很难获得准确的分割。为此提出了一种基于MRF(Markov random field)模型的SAP图象分割算法。用MRF模型描述待分割图象的先验知识，利用最大似然（ML）估计从训练数据中获得图象各区域的先验概率分布，采用Bayes方法，在观测数据基础上，根据分割图象的后验分布所对应的MRF模型的条件概率，利用Metroplis采样器获得最大后验概率（MAP）准则下的图象分割。通过对MSTAR的样本目标图象应用该算法，结果表明它可以获得稳健和准确的分割效果。     

一种圆柱形全景图生成新算法及其实现

利用基于图象的绘制(IBR)技术来建立具有真实感的虚拟环境是当前计算机图形学研究领域中的一项热门课题，也是虚拟现实技术中的关键技术。它以简单的图象合成代替基于三维几何的建模和渲染，加快了画面的显示速度，是建立特定三维场景的一种高效率的方法。基于这种方法，我们提出了一种生成圆柱形全景图的新算法，它通过快速查找
相邻两幅图象的匹配区域而实现图象的无缝拼接，建立圆柱形全景图。本算法计算速度快，效率高，能生成逼真的全景图。文章的最后给出了基于这种算法生成的部分全景图图实例。     

一种任意形状图象的多分辨合成算法研究

对一种图象变形映射算法进行了改进,应用于非规则图象拼接区域变形,使拼接区域的边缘一致,并利用小波变换对图象进行多分辨分解,采用与频段宽度成正比的拼接宽度来消除拼缝的影响。实例表明,拼合图象平滑自然。效果较好。     

一种基于内点保留和边缘点删除的二值图象细化算法

提出了一种同时基于边级点删除和内点保留了实现并行细化算法的新方法,与目前已有的算法比较,它能够完整地保持原图象的连通性,所获得的骨架对称性好且能够保证骨架宽度为１个象素点等,用Ｃ／Ｃ＋＋编程实现后,在ＩＢＭ４８６微机上进行实验,结果表明,提出的细化算法为解决二值图象（特别是复杂二值图象）的细化问题提供了一种新方法。     

Mosaicing on adaptive manifolds

Image mosaicing is commonly used to increase the visual field of view by pasting together many images or video frames. Existing mosaicing methods are based on projecting all images onto a predetermined single manifold: A plane is commonly used for a camera translating sideways, a cylinder is used for a panning camera, and a sphere is used for a camera which is both panning and tilting. While different mosaicing methods should therefore be used for different types of camera motion, more general types of camera motion, such as forward motion, are practically impossible for traditional mosaicing. A new methodology to allow image mosaicing in more general cases of camera motion is presented. Mosaicing is performed by projecting thin strips from the images onto manifolds which are adapted to the camera motion. While the limitations of existing mosaicing techniques are a result of using predetermined manifolds, the use of more general manifolds overcomes these limitations.     

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．     

一种自动全景拼图的快速算法

基于柱面坐标的自动拼图方法计算简单快速,被广泛采用,但是该方法存在的两个问题：一是基于微分迭代的参数估计方法依赖于初值,容易落入局部极小;二是未考虑摄像机绕米轴的小角度旋转,导致拼接不准,提出一个改进的自动全景拼图鲁棒性快速算法,对于第1个问题,初始支 用重采样的小图像进行相关匹配,可以迅速得到接近最优欠妥 的参数初值,然后再用基于微分迭代的参数估计方法求精,对于第2个问题,在用基于微分迭代的参数估计方法求精时,增加对摄像机绕 光轴的小角度旋转参数估计,该算法简单快速,经实验适用于手持相机拍摄的图像。     

基于对数极坐标映射的图像拼接方法

图像拼接在基于图像的绘制、视频检索以及景物匹配等领域有着广泛的应用，为了获取大画面宽视场的场景表示，针对存在旋转及缩放变化的图像，提出了一种基于对数极坐标映射的图像拼接方法，该方法先将图像从笛卡儿坐标空间转换到对数极坐标空间，使得笛卡儿坐标空间中图像的旋转和缩放转换为对数极坐标空间中图像的二维平移，这样可直接利用相位相关法来估算出图像间的旋转角度和缩放因子，然后以此作为初值，再采用非线性最小化优化算法进一步求精图像间的运动参数来实现图像的配准，最后通过图像融合来实现图像的拼接。实验结果表明，该方法是有效的。     

小波、混沌和图像迭代在数字水印中的应用研究

论文提出了一种基于混沌和图像迭代混合的小波变换数字水印算法,该算法首先把原始图像进行多级小波分解,得到其低频平滑子图作为水印载体,然后把这个载体子图与水印进行迭代混合,最后把这个混合子图与小波分解的其它子图进行小波重构,得到一个嵌入了水印的图像。混沌系统的初值敏感性保证了水印信息的安全性。同时,把水印迭代在原始图像的低频部分又确保了水印信息的鲁棒性。最后,实验结果也证明了该方法的合理性。     

基于最小路由代价树的大规模显微图像拼接方法

为了对大规模显微图像进行高质量的拼接,首先提出拼接图的概念及获得高质量全景图像的3个原则,然后采用分块-空间聚类算法配准相邻图像,同时评估配准质量,并计算拼接图的边的权值;最后在此基础上,提出了一种基于最小路由代价生成树的图像拼接方法,该方法通过计算拼接图的最小路由代价生成树来确定所有图像的全局位置,并用来生成全景图像。实验结果表明,该方法可获得高质量的全景图像。     

Rapid omnidirectional vision acquisition using an intelligent linear scanning technique

Many computer vision applications can benefit from omnidirectional vision sensing, rather than depending solely on conventional cameras that have constrained fields of view. For example, mobile robots often require a full 360 view of their environment in order to perform navigational tasks such identifying landmarks, localizing within the environment, and determining free paths in which to move. There has been much research interest in omnidirectional vision in the past decade and many techniques have been developed. These techniques include: (i) catadioptric methods which can provide rapid image acquisition, but lack image resolution; and (ii) mosaicing and linear scanning techniques which have high image resolution but typically have slow image acquisition speed. In this paper, we introduce a novel linear scanning panoramic vision system that can acquire panoramic images quickly with little loss of image resolution. The system makes use of a fast line-scan camera, instead of a slower, conventional area-scan camera. In addition, a unique coarse-to-fine panoramic imaging technique has been developed that is based on smart sensing principles. Using the active vision paradigm, we control the motion of the rotating camera using feedback from the images. This results in high acquisition speeds and proportionally low storage requirements. Experimentation has been carried out, and results are given. Correspondence to: M.J. Barth (e-mail: barth@ee.ucr.edu)     

A mosaicing scheme for pose-invariant face recognition.

Mosaicing entails the consolidation of information represented by multiple images through the application of a registration and blending procedure. We describe a face mosaicing scheme that generates a composite face image during enrollment based on the evidence provided by frontal and semiprofile face images of an individual. Face mosaicing obviates the need to store multiple face templates representing multiple poses of a user's face image. In the proposed scheme, the side profile images are aligned with the frontal image using a hierarchical registration algorithm that exploits neighborhood properties to determine the transformation relating the two images. Multiresolution splining is then used to blend the side profiles with the frontal image, thereby generating a composite face image of the user. A texture-based face recognition technique that is a slightly modified version of the C2 algorithm proposed by Serre et al. is used to compare a probe face image with the gallery face mosaic. Experiments conducted on three different databases indicate that face mosaicing, as described in this paper, offers significant benefits by accounting for the pose variations that are commonly observed in face images.     

基于双树复小波变换彩色多聚焦图像融合方法

针对离散小波变换图像融合算法在特征表达上存在的不足,将双树复数小波变换引入到彩色多聚焦图像融合中。对彩色图像的三个通道分别进行融合处理,并采用基于多测度的融合策略：各通道小波变换后低频子带采用区域清晰度的方法;高频子带采用区域标准差的方法。融合效果评价除使用传统方法的熵、交叉熵外,还使用了通用的主观与客观相结合的方法。通过对实验结果的主客观性能分析,验证了该方法得到的融合图像效果较好,优于离散小波变换融合算法。     

基于第二代小波变换的图像融合方法及性能评价

提出了一种基于小波提升方案的图像融合新算法. 与传统基于卷积的小波变换融合方法相比, 新算法具有计算简单、融合速度快、所需内存少以及有利于算法的在线快速实现等优点. 此外, 还提出了一种基于区域特征选择的新的融合策略, 针对不同类型的多源图像进行了融合仿真实验, 并采用主观视觉判断与客观评价准则相结合的方式, 对不同变换方式、不同融合规则以及不同分解层数对融合效果的影响进行了比较分析. 实验结果表明本文提出的融合算法和融合策略具有优越的融合性能, 并取得了令人满意的融合效果.