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。     

基于SURF特征点的图像配准系统

提出一种基于SURF特征点的图像自动配准方法。首先在图像的尺度空间中提取特征点,然后对特征点进行亚像素定位,并赋予主方向。根据特征点邻域信息分布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算法剔除错误匹配特征点对,同时计算得到图像之间的变换参数。实验结果表明该方法能够实现不同分辨率图像的自动配准。     

无序图像自动匹配与识别

设计一个多幅无序图像的自动匹配和识别系统,能够根据用户输入的多幅无序图像进行自动匹配和识别,并对具有重叠的图像进行自动拼接。系统首先对输入的每一幅图像进行MOPS特征检测,然后通过k-d树的最近邻搜索完成不同图像特征之间的快速匹配。其次基于图像特征之间的对应关系使用RANSAC算法建立任意两幅图像之间的匹配模型,并用概率算法进行鲁棒校验。通过构建与图像匹配关系对应的无向连通图结构,实现多幅无序图像的自动识别。最后使用递归算法对无向连通图进行深度优先遍历,并用多频带融合算法消除拼接痕迹,合成相应的全景图像。实验结果表明该系统能够自动对多幅无序图像进行自动匹配与识别,验证了算法的可行性和有效性。     

基于SIFT的遥感图像配准方法

针对多传感器遥感图像配准问题,改进了一种基于SIFT的图像自动配准方法.首先提取图像中适应尺度变化的局部不变特征点,提出了利用最近邻特征点距离与次近邻特征点距离之比的互对应约束得到初始匹配点对,然后利用RANSAC(Random Sample Concensus)算法删除误匹配特征点对.试验结果表明:该方法能够实现多传感器遥感图像和不同分辨率图像的自动配准.     

基于图结构的全景图自动识别与拼接方法

针对多幅图像的匹配和识别问题,提出了一种基于图结构的全自动识别与拼接方法.该方法能够根据用户输入的多幅无序图像,自动判别图像之间是否具有重叠部分,并对具有重叠的图像进行拼接.对输入的每一幅图像进行MOPS特征检测,通过k-d树的最近邻搜索完成不同图像特征之间的快速匹配.其次基于图像特征之间的对应关系使用RANSAC算法建立任意两幅图像之间的匹配模型,并用概率算法进行鲁棒校验.通过构建与图像匹配关系对应的无向连通图结构,实现多幅全景图像的自动识别.使用递归算法对无向连通图进行深度优先遍历,并用多频带融合算法消除拼接痕迹,合成相应的全景图像序列.     

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。     

基于特征点的单应矩阵鲁棒估计

提出了一种基于特征点的单应矩阵鲁棒估计算法.在图像的尺度空间中提取特征点,并对特征点进行亚像素定位.同时赋予主方向.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.用RANSAC(Random Sample Consensus)算法匹配特征点对,同时计算得到两幅图像之间的单应...     

本期摘要

基于SUSAN特征点的图像配准算法作者纪利娥．石继升单位：中北大学信息与通信工程学院．山西太原03005l摘要：提出了一种基于SUSAN算法提取图像特征点并进行图像配准的改进算法。首先采用SUSAN算子对图像进行特征点提取．然后利用最近邻次近邻比值法对特征点进行粗匹配,通过RANSAC（随机抽样一致性）算法剔除错误的匹配点对：最后通过重采样和双线性插值完成图像的配准。实验结果表明．本算法在图像配准中具有一定的有效性。关键词：图像配准．SUSAN算法：最近邻次近邻比值法;RANSACA算法;仿射变换     

一种基于SIFT和SUSAN特征的图像匹配方法

针对SIFT方法在角点检测上的不足,提出了一种基于SIFT和SUSAN混合特征匹配的自动匹配算法。算法应用SIFT和SUSAN两种具有互补特性的局部不变特征,利用SIFT方法检测空间极值特征点,利用SUSAN方法检测角点,结合两种特征点位置,利用SIFT方法生成匹配特征向量,最后根据最近邻特征点距离与次近邻特征点距离之比确定初始匹配点对,实现图像的配准。实验表明该算法有效,能够提高图像的自动匹配准确性。     

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。     

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。     

基于控制点配准算法的无人机遥感影像自动无缝拼接技术

传统无人机遥感影像自动无缝拼接技术无法精准匹配影像信息,导致无人机遥感影像拼接结果出现大量缝隙,拼接效果差。因此提出了基于控制点配准算法的无人机遥感影像自动无缝拼接技术。遵循无人机影像成像原理,获取无人机遥感影像,并将数据以图像格式文件形式存储。设置阈值,剔除最邻近域和次邻域比值大于阈值的控制点,对影像坐标平移和缩放数据标准化处理,彻底消除坐标变换对图像配准影响。构建相似变换矩阵,获取新的控制点集,使用直接线性变换算法预估变换矩阵,得到线性解。经过粗、细配准,确定不同图像重叠区域。搜索最佳拼接线,使用加权平均融合法消除拼接缝,由此设计拼接流程。由实验结果可知,该技术能够精准匹配影像信息,检测到影像最大分辨率为1000*800,具有良好拼接效果。     

一种快速去除大尺寸工件鬼影图像的精密拼接算法

为了提高大尺寸工件测量的精度和效率,针对现有拼接方法复杂度高且不能很好处理图像鬼影的问题,提出了一种快速去除大尺寸工件鬼影图像的精密拼接算法。该算法先通过SURF算法检测出相邻图像对应特征点,然后结合最近邻匹配法匹配特征点,零均值归一化互相关算法（ZNCC）判断、检测出图像是否存在鬼影;若存在鬼影,则用小波变换融合算法去除鬼影,并求出相邻两幅图像之间的单应性矩阵H,最后实现大尺寸工件精密拼接。结果表明,该算法不仅能有效地去除大尺寸工件图像鬼影,同时提高图像拼接精度和效率。     

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。     

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。     

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。     

基于加速鲁棒特征的广角图像自动拼接校正算法

广角图像在全景图拼接中优势明显,然而,由于广角图像存在严重的透视畸变,往往导致拼接的效果不理想,甚至导致拼接失败。针对广角图像拼接中的透视畸变问题,提出一种广角图像自动拼接、校正算法。先计算出待拼接广角图像的特征点匹配对,求出图像拼接矩阵,对广角图像进行拼接;然后,根据图像采集时的镜头旋转角度计算出图像校正矩阵,对拼接后的全景图进行透视畸变校正。实验结果表明,基于该算法得到的全景图能够有效地消除透视畸变,达到较好的拼接效果。