基于SIFT算法的图像拼接技术研究

随着人们在生产、生活过程中对获取更加优质视觉信息的要求逐步提高,图像拼接技术成为数字图像处理领域中的热点与重点研究内容。先采用SIFT这一图像特征点检测与匹配的基础算法对图像进行特征点的粗匹配,再使用RANSAC算法对特征点进行提纯,得到最优特征点。仿真试验验证了该图像拼接技术可以提高图像的拼接效果,增强算法的鲁棒性。     

基于改进SIFT的时间序列图像拼接方法研究

针对SIFT（Scale Invariant Feature Transform）算法计算复杂度高,运行时间长的问题,提出了一种改进的SIFT算法。通过扩大极值点取值范围,减少极值点数量,提高运算速度;采用12环的圆形窗口代替传统的方形窗口,简化了特征描述符的构造方法,生成78维SIFT特征描述符,进一步提高了算法的运算速度;将BBF（Best Bin First）运用到特征点对之间初次配准的搜索中,并用RANSAC（Random Sample Consensus）算法对特征点配准对进行二次处理,以消除错误配准。将改进的SIFT算法与渐入渐出融合算法相结合,实现对时间序列图像的拼接融合处理。针对拼接融合后的图像,采用局部分块检测的方法评价其效果。实验结果表明,该算法运算速度快,具有较高的鲁棒性,且拼接融合效果好。     

基于SIFT的无人机航拍图像快速拼接技术研究

无人机航拍图像自动拼接技术可以获得宽视野、高分辨率的图像,在地图生成、军事侦察等方面具有重要的研究意义。对于特征点匹配时间较长的问题,提出一种新的图像拼接算法。通过无人飞行器获取航拍图像,采用SIFT特征提取算法提取图像的特征点,并在图像初步匹配中加入序贯相似性检测算法(SSDA算法),再根据RANSAC算法计算转换矩阵,去除误匹配的特征点对,最终完成图像拼接工作。通过实验证明,所用算法使匹配速度加快,大大缩减了运算时间,同时得到较好的无缝拼接结果图。     

序列显微病理切片图像的自动拼接

针对存在模糊和较大旋转角度的病理切片序列图像,提出了一种具有尺度不变性的图像拼接方法。首先利用高斯图像金字塔提取图像的特征点,使用特征点主方向上描述符的相关性建立特征点匹配关系,最后采用随机抽样一致性算法计算匹配点对之间的变换模型参数。实验表明本文算法具有很强的灵敏性和适应性。     

基于改进的SIFT特征的数字图像无缝拼接技术

SIFT(Scale Invariant Feature Transform)是一种具有尺度和仿射不变性的综合性能较好的特征描述子,称为尺度不变特征转换算子。该算子在某种程度上可解决目标的旋转、缩放、平移、光照影响等问题,但解决问题的过程的同时也伴随着计算量大、运算时间长、存在错误匹配、效果不明显等问题。所以本文研究的数字图像无缝拼接技术是应用了改进的SIFT算法,即快速鲁棒性尺度不变特征提取(Speeded Up Robust Features,SURF)算法,采用基于改进的SIFT特征的算法对图像的特征点进行提取与匹配,然后利用随机抽样一致算法反复迭代,找到变换矩阵初始值,根据变换矩阵进行两幅图像之间的统一坐标变换,并应用加权平滑算法进行图像融合完成了图像的无缝拼接。     

基于不变矩相似度的快速图像拼接

针对图像拼接中普遍存在的效率低和误匹配等问题,提出了一种基于不变矩相似度的快速拼接方法。首先利用不变矩相似度准则,预估输入图像的重叠区域,然后采用SIFT算法进行特征点检测和匹配,减少了不必要的特征提取和误匹配。利用稳健的RANSAC算法实现特征点提纯并计算单应性矩阵。最后,针对带运动目标的动态场景融合后易出现鬼影的现象,提出一种改进的分段线性加权融合算法以消除拼接鬼影。     

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.     

一种基于SIFT的网格仿射拼接算法

图像拼接在卫星图像遥感、医学图像处理都具有广泛的应用价值。利用SIFT作为图像局部特征,构建一种基于SIFT特征的仿射计算方法,利用网格覆盖匹配特征点,通过该方法在SIFT匹配特征点中选取仿射点,进而构建相应的仿射变换,通过仿射待选点建立拼接边缘,还给出了不同程度仿射变换的图像拼接方法来解决边缘图像仿射失真的问题。实验结果表明该方法可以克服传统方法的仿射不稳定问题,具有较好的稳定性和准确度。     

一种基于SIFT算法的图像镜像变换识别方法

SIFT(scale invariant feature transform)算法提取的图像特征对图像自身的镜像变换匹配精度不够。针对此问题,对SIFT算法进行了改进,提出FI-SIFT(flip invariant SIFT)算法:利用纵坐标方向的梯度初步判断图像是否为镜像变换,若是则把特征向量映射为极坐标,对极坐标进行重组后,再逆变换到直角坐标系,更新特征向量;然后基于欧式距离匹配两幅图像中的关键点。实验结果表明,采用FI-SIFT算法提取的图像特征进行镜像变换匹配,匹配精度有了很大提高,由改进之前的0.6上升到0.9。     

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。     

一种基于SIFT特征的航拍图像序列自动拼接方法

针对航拍图像序列拼接问题,提出一种基于尺度不变特征变换（SIFT）特征的自动拼接方法,该方法主要包括图像配准和镶嵌两个步骤。由于航拍序列各帧图像之间存在较大差异,因而常用的基于特征的配准方法适用性较差,对此,提出利用SIFT特征来实现准确、稳健的航拍图像配准。进一步的,提出一种基于视觉特征的色彩融合方法以取得平滑的镶嵌效果。最后,通过对真实航拍序列进行拼接实验验证了所提方法的有效性。     

二值化的SIFT特征描述子及图像拼接优化

目的 针对SIFT算法计算复杂度高、存储开销大和近几年提出的BRIEF（binary robust independent elementary features）、ORB（oriented BRIEF）、BRISK（binary robust invariant scalable keypoints）和FREAK（fast retina keypoint）等二进制描述子可区分性弱和鲁棒性差的问题,提出基于SIFT的二进制图像局部特征描述子。方法 首先,对传统SIFT的特征空间和特征向量分布在理论和实验上进行分析,在此基础上结合二进制特征描述子的优势对SIFT进行改进。不同于传统的二进制特征描述子,本文算法对传统SIFT特征向量在每一维上的分量进行排序后,以该特征向量的中值作为量化阈值,将高维浮点型SIFT特征向量转化成位向量得到二进制特征描述子。并使用易于计算的汉明距离代替欧氏距离度量特征点间的相似性以提高匹配效率。然后,在匹配阶段将二进制特征描述子分为两部分并分别对其进行匹配,目的是通过初匹配剔除无效匹配特征点来进一步缩短匹配时间。最后,对提出的量化算法的可区分性及鲁棒性进行验证。结果 该量化算法在保持SIFT的较强的鲁棒性和可区分性的同时,达到了低存储、高匹配效率的要求,解决了SIFT算法的计算复杂度高、二进制描述子鲁棒性和可区分性差的问题。此外,在匹配阶段平均剔除了77.5%的无效匹配特征点,减少了RANSAC（random sample consensus）的迭代次数。结论 本文提出的量化算法可用于快速匹配和快速图像拼接中,提高匹配和拼接效率。     

岩石薄片正交偏光融合图像的颗粒分割方法

岩石薄片中的矿物颗粒提取是自动化薄片鉴定的基础,直接影响到石油地质勘探测量的准确度。由于实际工业矿场生产中得到的岩石薄片极为复杂,采用自动化技术很难将其中的矿物颗粒完整地提取出来。针对这一问题,提出了对固定视域下的多角度正交偏光序列图进行最大值融合,利用基于Fast Minimum Barrier Distance (Fast-MBD)变换的超像素算法分割提取岩石薄片中的矿物颗粒目标,再通过最佳阈值筛选出过分割的颗粒,最后根据颜色相似性合并目标颗粒区域,实现颗粒自动分割。该方法明显改善了目前岗位上所使用方法提取效果不完善的问题,可以更好地提取岩石薄片图像中的矿物颗粒,获得较好的效果。     

基于半投影翘曲的无人机图像拼接方法

为了解决无人机图像在拼接过程中出现的错位、重影等造成图像失真的问题,提出一种基于半投影翘曲的无人机图像拼接方法。首先估计图像的全局投影变换矩阵;然后根据待拼接图像的重叠情况,以及投影变换和相似性变换的连续性,求解出过渡变换矩阵和相似性变换矩阵,得到最终的半投影变换矩阵;最后构建图像重叠区域的差异矩阵,以此为基础获取重叠区域的差异性区域。使用分区融合策略,在差异性区域进行单采样,其他区域进行距离加权融合。实验结果表明,该方法可以很好地拼接由于视角变化、地势起伏等造成视差的无人机图像,得到的拼接结果自然清晰,效果优于其他先进算法。该方法有效地解决了无人机图像拼接错位、重影的问题,在多项定量指标上表现良好。     

Research on image stitching method based on fuzzy inference

This paper concern the problem of ghosting caused by parallax and moving objects in image stitching. Previous approaches have used local homography or optimal seam lines to avoid ghosting. In this work, we propose an image stitching method based on fuzzy inference. At first, our use of the contrast limited adaptive histogram equalization (CLAHE) increase the matching points of the object surface in the low-contrast images. Then, to reduce the number of mismatching points, we combine the orientation of feature points to improve the zero-mean normalized cross-correlation (ZNCC) for filter matching points. Furthermore, by viewing the distance weight and gray difference of pixels in overlapping region as the first input and the second input of fuzzy inference respectively, and regarding the output of the fuzzy inference as the weight of image fusion. We generate high-quality stitching images. The experimental results show that our approach can reduce the ghosting phenomenon and improve the quality of the stitching.

     

基于深度学习的图像拼接算法研究综述

图像拼接是计算机视觉和计算机图形学中的一个重要分支,在三维成像等方面具有广泛的应用。相较于传统基于特征点检测的图像拼接框架,基于深度学习的图像拼接框架具有更强的场景泛化表现。目前虽然关于基于深度学习的图像拼接研究成果众多,但仍缺少相应研究的全面分析和总结。为了便于该领域后续工作的开展,梳理了该领域近10年的代表性成果。在对传统拼接方法与基于深度学习的图像拼接方法对比的基础上,从图像拼接研究领域中的单应性估计、图像拼接和图像矩形化三个子问题出发,进行了学习策略及模型架构设计、经典模型回顾、数据集等方面的整理与分析。总结了基于深度学习的图像拼接研究方法的一些特点和当前该领域的研究现状,并对未来研究前景进行了展望。     

基于ASIFT的低重叠度图像拼接研究

为了解决在图像重叠度过低时,采用常用的SIFT图像匹配算法,造成图像拼接困难的问题,提出了一种基于ASIFT的低重叠度图像拼接方法.ASIFT图像匹配算法相较于SIFT图像匹配算法,在低重叠度条件下,能够检测出更丰富的匹配点,且具有更高的匹配精度.根据这一特性,该方法采用ASIFT图像匹配算法进行特征点检测与匹配,然后利用其结果进行图像拼接.实验结果表明,这种方法在图像重叠度很低的情况下,也能够取得良好的拼接结果.