结合投影误差校正的快速SIFT图像拼接

针对现有图像拼接方法实时性受限的问题,提出了一种通过对图像拼接中重叠区域部分图像特征检测和投影误差校正两部分相结合的快速图像拼接方法。首先,该方法特征检测范围仅集中在待拼接图像重叠区域的部分图像块,从中获取尺度不变特征变换(SIFT)的特征点信息。然后,在特征匹配后应用投影误差校正方法,达到充分利用有限匹配点对计算出高精度投影变换矩阵的目的,避免了不必要的特征检测和匹配搜索,继而大大加快了图像拼接速度。最后,结合图像拼接的质量评价方法对图像拼接结果做出质量分析,以反映改进方法的性能。实验结果表明:对比文献所提出的快速图像拼接方法,本文方法在保证图像拼接质量的前提下显著降低了拼接时间;在所给的3组实验图像中,拼接速度平均提升了54%左右,证明了本文方法的可行性和有效性。     

一种用于工件视觉测量的图像拼接方法的研究

在工件的生产制造过程中,视觉测量技术以其具有的快速、准确的特点发挥着越来越重要的作用,针对大尺寸物体的视觉测量,提出了图像拼接技术。该方法基于视觉图像处理软件HALCON,利用经过标定的摄像机采集带有一定特征信息的零件的序列图像,对图像进行坐标变换、高斯滤波等预处理,在相邻图像之间的重叠区域使用Harris角点检测算法进行特征点提取,将提取出的特征点进行匹配,根据特征点之间的匹配关系完成图像配准,实现由多幅图像拼接成为一幅图像。阐述了相关理论并进行了实验,验证了该方法的可行性。     

序列图像约束的点云初始配准方法

针对现有算法难以精确配准重叠区域较小的点云,提出一种结合二维序列图像的点云初始配准方法。基于移动式三维测量方法获取实物表面灰度图像及三维数据,根据透视投影原理对相机在点云局部坐标系中的位置进行定位,获取点云到对应相机坐标系的变换矩阵,并以灰度图像的特征点及其匹配点作为匹配对,通过重建序列图像对相机外参数予以全局优化,根据初始配准公式实现点云初始配准。试验结果表明,该算法可正确配准重叠区域较小的点云,且能显著提高配准过程的稳健性及配准效率。     

一种智能摄像机网络中重叠区域的快速探测方法

重叠区域探测是构建多摄像机传感网络的一个基本问题。多摄像机协作视觉分析任务中，摄像机必须知道相互位置关系。本文提出了一个基于图像匹配快速重叠探测方法，该方法适用于非标定的摄像机网络。该方法利用关键点的局部图像描述匹配完成重叠区域标定。其中关键点探测使用了最新的SURF（speedup robust feature）算法，该方法适用于实时计算。局部图像描述采用简单易算的LPB统计直方图，该局部图像描述具备光照，旋转不变特征。本文在实际的智能摄像机网络进行了测试，取得了良好的效果。     

基于图像处理的机械系统微组件结构异常检测方法

传统方法在检测微组件结构异常情况时应用了光学摄影技术,但由于光学镜头存在非线性畸变,导致传统方法对结构异常位置的定位偏差较大、检测时效性较低。为此,本研究引入了图像处理技术,在传统研究的基础上,校正了光学镜头畸变量,从根本上降低镜头非线性畸变的影响,并对其拍摄的微组件图像实施去噪处理,进一步减小对结构异常位置的定位偏差。基于此,在对图像实施卷积操作后,利用高斯差函数构建图像尺度空间,通过对比特征点像素尺度建立模板特征点集,完成对微组件结构特征的提取。然后利用Hu不变矩对特征点进行匹配,与模板特征点集无法匹配的位置即为异常区域。实验结果表明：该方法对异常位置的定位误差最大值仅为4.0mm,在相同重叠度下的检测成功率较高,且其有效提高了检测时效性。     

基于区域分块与尺度不变特征变换的图像拼接算法

针对图像匹配算法计算量大,实时性差的问题,提出了一种基于区域分块与尺度不变特征变换(SIFT)相结合的图像拼接算法。该算法利用图像能量的归一化互相关系数快速分割出匹配图像与待匹配图像间的相似区域,利用SIFT算法在重叠区域中搜索出能用于匹配的图像特征点并实现快速精确配准。然后,通过对图像进行了几何校正和图像融合来实现图像序列间的无缝拼接。实验结果表明,该算法减少了传统SIFT算法的大量无用搜索,改善了图像的几何失真,降低了算法复杂度,提高了图像匹配的速度,在保证90%以上的匹配准确率的基础上,计算时间较传统SIFT算法减少了近50%。提出的算法可准确、快速地实现有形变和尺度变换图像的无缝拼接。     

一种CCD图像拼接方法

提出了一种CCD图像的拼接方法,解决了CCD多次移动造成的图像缩放、旋转以及图像间整体亮度存在差异的问题。该方法运用直方图找出重叠区域背景光灰度上的差异,对图像进行灰度补偿,采用相关度最值算法找出重叠区域,对图像进行消旋和缩放还原,然后采用渐进渐出的方法进行图像融合,实现了CCD图像的有效拼接。实验证明了该方法的可行性和实用性。     

一种弹孔自动识别算法的研究

提出了在室外环境下从胸环靶图像中实时提取弹孔的算法。采用灰度投影法从靶位图中提取胸环靶有效区域,利用数学形态学突出弹孔特征,排除数字的干扰,并克服弹孔间的部分重叠,最后利用模糊理论准确地识别出弹孔。识别弹孔时利用直方图得到阈值,从而去除不可能为弹孔的点以减少计算。提出判断周围像素分布的方法解决区域内脱靶问题。结果表明,本算法可准确地提取胸环靶图像中的弹孔,对不同环境有着较高的适应能力。对于大小为640×480的图像,计算时间仅约150 ms,并且可以识别部分重叠的弹孔。     

一种基于区域匹配的图像拼接算法

本文提出了一种基于区域匹配的图像拼接算法,将一幅图像分别从左上、左下、右上、右下四个方位逼近另一幅图像,并在其上作水平平移,对两幅图像的重叠区域进行相关度计算,以获得最佳匹配点,实现拼接操作.该算法的有效性及精准性得到验证,结果令人满意.     

图像自动拼接融合的优化设计

为了扩大摄像机拍摄图片的视场范围,提出了一种结合频域和空域进行图像序列自动拼接融合的优化算法。基于频域相位相关方法改进排序并确定重叠区域,使用改进的Harris算子在空间域提取图像角点(无需人工设定阈值),并通过双向最大互相关系数匹配获得初始特征点对;然后,用RANSAC法实现精确匹配;最后,利用图像均值结合线性加权函数实现图像的整体亮度调整和融合拼接。实验结果表明,该优化算法排序过程简单有效,特征提取匹配过程不仅提高了拼接成功率,其单次拼接时间较现有算法也提高了40%左右;另外,该算法较好地解决了图像间对应点难以确定的问题,对光照变化图像的拼接融合取得了满意的效果。     

图像目标搜索区域自动定位方法及其在视觉线扫中的应用

主动式线激光三角技术的三维重建广泛地应用于工业测量领域,对于图像中目标激光影像的搜索和定位尤其重要,搜寻区域的大小影响着计算效率。本文根据激光器投射模型,以投射点为基准提出一种图像中目标所在区域的自动划分方法。在每张图像中自动定位搜索区域,在保证目标完整的情况下能够有效地缩减搜索区域,提高搜索效率,同时避免常规的按行(列)搜索方法所产生的拍摄角度重叠问题。     

基于空间编码投影法测量三维大物体面形

三维图像拼接技术是实现大型物体形貌测量的关键技术。本文在图像控制点约束的基础上,提出了一种实现三维图像拼接的新方法,即将一伪随机空间编码投射到一大型物体表面,然后用CCD在不同视角拍摄不同视场中的物体,利用重叠区域相同的某一窗口特征点进行配准,采用四元组法求取坐标转换矩阵,从而实现大范围自由曲面三维形貌的测量。实验结果表明：基于空间编码的图像拼接新方法,可以实现大尺度三维面形的测量。     

基于MSER和NSST算法的大视场图像拼接技术

为了实现多幅连续图像的快速、准确、完整地拼接,使用MSER算法快速、精确地检测图像的特征点,通过预先确定重叠范围,减少无效特征点的提取.利用非下采样剪切波变换(Non-Subsampled Shearlet Transform,NSST)进行图像融合,保证了融合效果.实验证明,该算法是一种快速有效、具有良好鲁棒性及融合...     

图像椭圆扁度不变性及其在仿射不变量构造中的应用

针对传统基于面积比不变的仿射不变量方法具有的特征点选取不稳定且有冗余以及区域面积误差累积等特点,提出了一种基于图像椭圆扁度划分策略的仿射不变量构造方法。介绍了图像仿射变换模型,得到了图像仿射近似条件。结合图像椭圆扁率定义,依据不变矩理论证明了仿射变换下图像扁率的不变性。给出了图像扁度的定义及其物理含义,并以此作为图像同心圆划分依据,选取三阶以下仿射不变矩作为图像特征量,通过计算各同心圆区域的仿射不变量描述图像目标。将提出的方法应用于实际舰船图像并结合离散系数对其稳定性进行了分析。结果表明:同一舰船目标各种仿射变换图像计算所得扁度相同,所在划分特征圆区域仿射不变量离散系数最大为1.55%。得到的结果显示该方法对目标图像的特征区域划分具有唯一性,构造的仿射不变特征稳定性较好。     

基于圆点阵列靶标的特征点坐标自动提取方法

以用于摄像机标定的2D平面圆点阵列靶标为研究对象,提出一种在复杂背景环境下,无需人工干预,自动提取靶标标定特征点图像坐标的方法。对摄像机标定图像进行自适应阈值分割,将其转换为由多个连通区域组成的黑白二值图像,根据靶标图案的形态特征,首先对图像上的连通区域进行面积判断,初步剔除非目标区域;然后对其进行特征识别,提取出靶标图案区域;再对靶标图案区域进行轮廓提取,使用最小二乘椭圆拟合的方法,计算得到靶标各圆点中心的图像坐标;最后对各标定特征点进行定位操作,确定其所对应的圆点在7×7圆点矩阵中的位置。     

基于视觉传达的复杂图像抗干扰特征自动化监控方法

复杂图像内前后景的亮度分布不均匀,预处理图像过程中存在不可分割图像点,导致监控过程产生延时。针对该问题,设计基于视觉传达的复杂图像抗干扰特征自动化监控方法,首先,以视觉感知得到的复杂图像亮度作为指标,利用视觉传达技术处理复杂图像的像素域,提取像素特征区域中的显著参数;其次,采用可靠匹配的方式,将抗干扰区域处理为多个种子点,控制不可分割图像点产生的干扰;再次,采用一元控制划分抗干扰主特征量,引入数值判别器,完成对自动化监控方法的设计;最后,搭建复杂图像采集设备,标定复杂图像的基本参数,准备基于红外光谱的监控方法、基于背景约束的监控方法,以及设计的监控方法进行实验。结果表明：所设计的自动化监控方法产生的监控延时最小。     

应用空间编码投影法测量三维大物体面形

三维图像拼接技术是实现大型物体形貌测量的关键.本文在图像控制点约束的基础上,提出了一种实现三维图像拼接的新方法,即将一伪随机空间编码投射到一大型物体表面,然后用CCD在不同视角拍摄不同视场中的物体,利用重叠区域相同的某一窗口特征点进行配准,然后采用四元组法求取坐标转换矩阵,从而实现大范围自由曲面三维形貌的测量.实验结果表明:应用空间编码的图像拼接新方法町以实现大尺度三维面形的测量,拼接数据相对误差＜0.8%.     

投影散斑相关方法测量芯片翘曲度

本文采用投影散斑相关法对芯片翘曲度进行了测量。利用单个CCD和单个投影装置多次扫描的方法，得到若干幅具有部分重叠区域的小图像，然后通过配准和拼接获得全景图像，实现整体测量。在拼接区标定若干控制点，然后以这些控制点为基准进行坐标变换实现重叠区域的配准和拼接，以提高分辨率、实现全场测量，得到芯片相对于标准平面的面内位移和形变。通过三角法标定，获得了离面位移和形变，从而完成了对手机屏幕芯片翘曲度的测量。与牛顿环测量法相比较，结果证明了投影散班方法测量芯片翘曲度的精度和可行性。     

基于信息熵约束和KAZE特征提取的遥感图像配准算法研究

针对KAZE算法在遥感图像配准过程中存在的检测速度慢和误匹配的问题,本文提出了一种改进的基于信息熵约束和KAZE特征提取的预处理算法。首先采用非重叠滑动窗口遍历遥感图像并分割窗口,计算分割后窗口区域的信息熵。然后,根据获取的信息熵形成的直方图,选取适当阈值来保留具有高信息熵的图像局部区域用于KAZE算法特征提取。最后,采用RANSAC算法去除误匹配以优化匹配结果。在SPOT、高分二号等卫星数据上的实验结果表明,本文算法相比于KAZE算法的特征点匹配精度分别提升了0.2%和0.3%,算法运行时间分别降低了70%和53%。     

形貌测量中立体图像拼接的关键技术

提出一种基于全局控制点的立体图像拼接方法.以均匀散布在被测物周围的稳定的激光点作为全局控制点,建立全局坐标系;在单次区域测量中,引入拼接靶标,导出测头坐标系与拼接相机坐标系的转换关系;再以拼接相机为中介,导出测头坐标系与全局坐标系的关系,从而将区域测量的结果统一到全局坐标系,完成拼接.该方法能够避免繁多的标记点,保持被测表面的原有形貌,克服基于相邻图像重叠拼接中误差累积的问题.