利用目标直线边缘交点的某型航侦CCD相机图像拼接

针对某型航侦CCD相机图像序列之间的特殊变换关系,提出了一种基于目标直线边缘交点的图像拼接方法。该方法在将相机图像重叠区域分割为较小独立区域的基础上,首先使用Canny边缘检测算子提取各个区域中的边缘信息,并用Hough变换提取边缘中的直线边缘。其次通过提出一种依据直线极坐标参数的区域扩展和选择策略来选择包含完整目标的子图像区域,并提取该区域中目标直线边缘的交点。最终根据提取到的直线边缘交点坐标实现图像配准,且采用双线性插值法融合配准区域,实现了图像的无缝拼接。实际的飞行效果验证了该图像拼接方法的有效性。     

航空摇摆图像组的配准拼接算法

随着航空遥感应用的不断扩大和要求的不断提高,如何扩大航空遥感拍摄的视场成为越来越关注的问题,改进航空遥感相机的拍摄方式成为扩大拍摄视场的一种重要方法.航空摇摆相机将固定式拍摄方式改为运动式拍摄方式,将每一个拍摄点拍一幅图像改为每一个拍摄点拍三幅成像平面不同但具有部分区域重叠的图像,然后通过将这三幅图像组成的图像组拼接起来得到视场更大的图像.深入研究了航空摇摆相机的摇摆模型,提出了一种摇摆图像组的配准拼接算法.实验结果表明:该摇摆图像组配准拼接算法具有良好的配准拼接效果.     

基于相位相关模板匹配的全景图像拼接

本系统对图像拼接的两个主要过程：图像配准和图像融合分别进行了详细介绍。图像配准是图像拼接的核心技术,并针对图像拼接中的图像配准参数估计问题,提出了一种扩展相位相关法与优化相结合的参数估计方法。基于相位相关模板匹配采用相位相关法估计出相互间存在旋转和平移的两幅部分重叠的图像的初始变换参数,然后对参数进行优化而得到最终准确...     

基于图像内在特征的图像自动拼接方法

针对传统图像拼接方法需要人工干预的不足,提出了基于图像内在特征的图像自动拼接方法.本方法应用由粗到精的技术实现图像之间像素精度的拼接.图像粗配准阶段采用仿射变换模型,利用Fourier-Mellin变换的频域分析技术同图像多分辨率技术相结合的方法求取仿射变换模型下的粗配准参数.图像的精配准阶段采用投影变换模型,将粗配准参数作为图像投影变换模型下的初始值,相邻图像中重叠区域的灰度差平方和作为误差指标函数,利用Levenberg-Marquardt方法进行图像投影模型参数估计的优化,得到全局意义条件下的精确变换参数.最后,将此方法应用于实际拍摄的可见光和红外图像序列进行试验分析,验证了本方法的有效性.     

一种基于相位相关优化的图像拼接方法

针对图像拼接中的图像配准参数估计问题。提出了一种扩展相位相关法与优化相结合的参数估计方法。该方法首先采用扩展相位相关法估计出相互间存在旋转和平移的两幅部分重叠的图像的初始变换参数．然后利用Levenberg—Marquard优化算法对参数进行优化而得到最终准确值．最后根据这一参数值采用无缝拼接技术将两幅图像拼接起来．通过实验表明该方法是有效的且效果比较好。     

基于投影变换与SIFT结合的摆扫图像拼接技术

针对航空序列摆扫图像中心倾斜投影视角变化大的问题,提出一种基于中心投影变换与SIFT相结合的图像拼接方法。该方法首先根据摆扫机构提供的参数,结合中心投影构像方程计算出图像的投影变换矩阵,用于对序列摆扫图像进行校正;运用SIFT算法提取图像重叠区域的特征点,并采用欧氏距离进行特征点匹配;然后利用RANSAC算法剔除错误匹配点,并计算出变换矩阵对图像进行配准;最后采用渐入渐出的图像融合方法得到无缝拼接的图像。通过与传统图像拼接方法进行对比,实验证明文中提出的方法较大地提高了配准的精度以及拼接效果。     

旋转扫描序列图像的投影矩阵和拼接应用

利用8参数投影矩阵(单应性矩阵)拼接旋转扫描序列图像的方法,由于矩阵估计误差的影响,配准精度不高,易导致拼接图像中的景物歪斜.针对这一问题,通过研究相机拍摄旋转扫描序列图像的透视关系,推导了一种5参数的投影矩阵,减少了单应性矩阵中8个参数之间的相关性,从而降低了投影矩阵估计误差对全景图拼接的影响,提高了配准精度.图像拼接实验结果显示,应用该5参数投影矩阵得到的全景图,能够保证场景正直,配准精度较高,视觉效果良好.     

结合相位和ＳＩＦＴ特征相关的图像自动配准算法

提出一种鲁棒性较好的图像配准算法解决乱序输入图像序列自动拼接问题。首先为输入图像建立多分辨率金字塔,在较低分辨率图像层上进行相位相关区域搜索;接着对得到的相关区域进行SIFT特征相关验证,得到图像序列的配准关系和透视变换矩阵的初步估计;然后结合估计参数对原始图像的SIFT特征再次进行相关匹配,最终实现图像序列变换参数的精确求解。该算法结合相位相关和SIFT特征相关两种配准算法的优点并应用由粗到精的匹配策略提高了图像配准的速度和稳定性。     

结合模板与互信息的全景图拼接技术研究与实现

针对传统互信息图像配准拼接算法计算量大、效率低等问题,本文结合模板匹配,提出基于模板与互信息的全景图拼接技术。首先将误差法和二次匹配误差法相结合,对待拼接图像进行初次模板匹配,划定大致重叠区域;接着从互信息量的角度比较相邻重叠的两幅图像的相似性,通过建立两幅图像之间的互信息量,计算最大互信息,获得匹配区域;然后再次利用模板匹配,设定最佳匹配区域,最终实现图像配准拼接。在VS2010+Opencv环境中编程实现重叠图像的拼接,并验证了算法的正确性。实验表明,本文算法具有计算量相对小,自动化程度高,配准拼接精度高等优点。     

一种大视场TDICCD相机的多传感器图像配准方法

某大视场TDICCD相机采用多片TDICCD拼接,多通道输出全色和多光谱遥感图像,为了获得良好的融合和拼接效果,本文提出了一种基于双线性插值的空域互相关配准方法。首先,应用双线性插值算法对多光谱各谱段图像进行放大,得到和全色图像相同大小的多光谱图像。然后,采用空域互相关配准方法对多光谱各谱段图像和全色图像进行配准,并对有重叠像元的两通道图像进行拼接。实验结果表明,本文方法快速,抗噪性和鲁棒性较高,使大视场TDICCD相机多通道遥感图像配准取得了良好的效果。     

基于标准棋盘格的图像校准方法

通过对CCD相机采集的图像存在的畸变,提出了一种对畸变图像进行校准的方法。校准算法采用标准的棋盘格,利用仿射变换对图像表面规则分布的特征点建立查找表,查找并分析特征点,计算出变形量,然后修正。实验结果表明,该方法对图像校准是非常有效且具有非常高的实用性。     

基于光流法的多分辨率电子稳像算法

针对动载体摄像系统中视频序列受载体姿态运动及抖动的干扰而出现的不稳定现象,提出一种基于光流算法的多分辨率电子稳像算法。首先,通过划定有效的运动估算区域取代对整帧图像的计算以降低计算量;然后,利用基于光流算法的多分辨率分层运动估计快速并精确地计算出包含平移、旋转以及缩放运动的相邻帧间仿射变换参数;最后,采用固定帧补偿算法,利用求得的仿射变换参数,对图像进行运动补偿,消除或减轻图像序列帧间的随机抖动,达到稳像的目的。实验结果表明,针对包含运动目标的动态场景,该算法可以精确地检测出视频序列帧间平移、旋转以及缩放等复杂的抖动,水平和垂直方向的稳像精确度小于1pixel,保证视频序列的稳定输出,可应用于目标跟踪系统中。     

Laplacian affine sparse coding with tilt and orientation consistency for image classification

Recently, sparse coding has become popular for image classification. However, images are often captured under different conditions such as varied poses, scales and different camera parameters. This means local features may not be discriminative enough to cope with these variations. To solve this problem, affine transformation along with sparse coding is proposed. Although proven effective, the affine sparse coding has no constraints on the tilt and orientations as well as the encoding parameter consistency of the transformed local features. To solve these problems, we propose a Laplacian affine sparse coding algorithm which combines the tilt and orientations of affine local features as well as the dependency among local features. We add tilt and orientation smooth constraints into the objective function of sparse coding. Besides, a Laplacian regularization term is also used to characterize the encoding parameter similarity. Experimental results on several public datasets demonstrate the effectiveness of the proposed method.     

基于K-L变换的两传感器图像自动配准

基于合成孔径雷达(SAR)图像和光学图像间的变形可用仿射变换来近似,提出了一种SAR图像和光学图像自动配准的方案.对分割后的图像进行K-L变换得到两幅图像的主分量与坐标轴之间的关系,从而得出两幅图像的角度关系,接着,利用旋转后图像的横纵象素范围的比值和前景重心偏移值得到仿射变换的缩放和平移参数,最后再利用二值图像相关对仿射变换的结果图像进行精配,从而实现较高精度的图像配准.实验结果表明,在满足精度要求的情况下,本方法可以自动完成具有明显方向性和较大前景目标图像的配准任务.     

Image registration and object recognition using affine invariantsand convex hulls

This paper is concerned with the problem of feature point registration and scene recognition from images under weak perspective transformations which are well approximated by affine transformations and under possible occlusion and/or appearance of new objects. It presents a set of local absolute affine invariants derived from the convex hull of scattered feature points (e.g., fiducial or marking points, corner points, inflection points, etc.) extracted from the image. The affine invariants are constructed from the areas of the triangles formed by connecting three vertices among a set of four consecutive vertices (quadruplets) of the convex hull, and hence do make direct use of the area invariance property associated with the affine transformation. Because they are locally constructed, they are very well suited to handle the occlusion and/or appearance of new objects. These invariants are used to establish the correspondences between the convex hull vertices of a test image with a reference image in order to undo the affine transformation between them. A point matching approach for recognition follows this. The time complexity for registering L feature points on the test image with N feature points of the reference image is of order O(NxL). The method has been tested on real indoor and outdoor images and performs well.     

粗调平状态数字天顶仪定位方法研究

针对传统数字天顶仪定位方法中存在仪器需精确调平,数据拟合模型参数求解不准确和定位迭代过程复杂的问题,提出一种粗调平状态数字天顶仪定位方法。严格推导了水平状态下CCD图像坐标的计算式,利用倾角仪输出值与粗调平状态下CCD图像坐标计算得到水平状态CCD图像坐标;对粗调平状态下恒星切平面坐标进行分析,分析结果表明粗调平状态下对应的切平面与水平状态下对应的切平面基本平行,粗调平状态下的切平面坐标可直接用于数据拟合模型的建立;通过抗差M估计计算数据拟合模型的参数,抑制了粗大误差对参数解影响,提高了数据拟合模型的准确性;最后,通过联立数据拟合模型方程组解算旋转轴的CCD图像坐标、剔除迭代过程中的数据拟合模型反变换以及取切平面坐标平均值的方式优化定位迭代过程,提高定位解算效率的同时保证了数字天顶仪的定位精度。实验结果表明:粗调平状态定位方法的定位精度与精调平状态的定位精度基本相同,其中粗调平定位方法的定位经度精度为0.306,纬度精度为0.292,满足数字天顶仪定位精度的要求。     

基于特征点和泊松融合的红外序列图像拼接

提出了一种基于特征点和重叠过渡泊松融合的红外序列图像无缝拼接方法。该方法首先采用简化的SIFT特征提取方法获得图像特征点,然后利用双向互匹配的方法提高特征点的匹配精确度,再通过引入随机抽样一致性（RANSAC）算法剔除误匹配点对并求出图像间的变换矩阵,最后将改进的重叠过渡的泊松融合完成图像间的无缝拼接。该算法具有很好的鲁棒性,允许图像有旋转变换和缩放变换,且不受图像噪声影响。实验结果表明:该方法简单有效,可以在保持图像清晰度的前提下,明显消除拼接缝隙,提高拼接图像的质量。     

低秩稀疏分解下多尺度积的运动目标检测方法

针对基于矩阵分解的运动目标检测方法易受自然场景中背景的小幅抖动和摄像头抖动等因素影响的问题,提出了一种利用多尺度积的低秩稀疏矩阵分解算法。算法假设,静态背景视频序列中,每帧图像背景可近似视为处于同一低秩子空间中,图像前景则可视为偏离低秩空间的残差部分。首先对图像序列进行滤波、仿射变换等预处理得到视频序列观测数据矩阵;然后对数据矩阵进行低秩稀疏分解得到序列图像的低秩背景部分和每帧图像的稀疏前景部分;最后对稀疏前景部分采用小波变换模极大值与多尺度积方法检测目标边缘,并进行形态学处理,得到准确的运动目标。实验结果表明,算法检测到的运动目标清晰、完整,能有效地处理光照变化、摄像头小幅度抖动、图像背景局部小幅度变化等情况下的运动目标检测。      

基于SIFT的边缘局部仿射的图像拼接算法

本文针对累计误差形成的多幅图像拼接产生畸变的问题,提出了一种基于边缘局部仿射的拼接算法,在拼接过程中逐步衰减仿射变换,使得图像在拼接过程中逐渐降低过仿射带来的畸变.同时为从视觉上分析图像拼接过程特征点的变化情况,本文还提出了一种基于特征点的骨架图算法,通过拼接后骨架图的图像来分析各种拼接算法.可以广泛应用于拼接算法的测试过程.