风电场无人机巡检红外叶片图像拼接算法

针对无人机拍摄叶片红外图像背景冗余信息较多、拼接精度不高等问题，本文提出一种基于形态学改进Chan-Vese分割与局部特征匹配的红外风机叶片图像拼接算法，首先，对图像进行中值滤波降噪，使用形态学运算改进基于Chan-Vese模型的水平集算法，生成表达主体的掩膜。基于掩膜去除冗余背景提取局部Harris特征点；对掩膜进行二次形态学腐蚀处理，抑制边界锯齿像素上的伪特征点；最后，使用暴力匹配及随机抽样一致（Random Sample Consensus, RANSAC）算法筛选出有效匹配点对，计算单应性矩阵实现匹配拼接。与传统图像分割下Harris拼接算法相比，本文改进后的算法拼接精度有明显提高，在不同的测试场景下显示出较强鲁棒性。     

图像块改进Harris角点检测的农田图像拼接

为了达到农田研究人员对于宽视野、高清晰度图像的要求,提出一种基于图像块改进Harris角点检测的农田图像拼接算法.为了降低图像拼接数据量,减少运算时间,提高拼接效率,将参考图像与待拼接图像分割成具有重叠区域的图像块,采用余弦相似度,寻找最优匹配图像块;采用Harris角点检测算法实现最优匹配图像块的特征点提取,通过计算...     

一种基于BRISK改进的SURF红外图像拼接方法

在红外图像拼接技术的实际应用中,除了追求较高的拼接精度外,还应尽可能地提高拼接速度以满足实时性的要求。本文结合红外图像拼接技术的实际应用需求,将BRISK二值描述子和Canny边缘检测应用于SURF红外图像拼接,提出一种改进的SURF红外图像拼接方法。改进的红外图像拼接方法在特征点提取阶段将SURF特征点检测、Canny边缘检测和BRISK二值描述子有效结合,生成边缘SURF-BRISK特征点;在特征点匹配阶段采用自适应阈值的层次聚类方法作为搜索策略,并采用RANSAC算法剔除误匹配的特征点;在图像融合阶段采用渐入渐出的融合方法消除图像拼接缝隙。实验证明,本文所用红外图像拼接方法在对复杂场景下的红外图像进行拼接时,有效地提高了配准精度和拼接速度。     

基于SURF分割圆形区域的图像拼接

针对SURF(Speeded Up Robust Features)算法在图像拼接过程中配准精度低和运算复杂度较高的问题,提出了一种基于SURF分割圆形区域的图像拼接方法.首先,对图像进行特征点的检测和提取过程中,在传统SURF算法的基础上采用了分割圆形区域提取描述符;接着,计算了区域归一化的灰度均值和韦伯局部描述细节信息,形成新的描述符;然后,通过改进的RANSAC(RandomSample Consensus)算法对每个模块的误匹配点进行消除,得到精确的匹配特征点.实验结果表明,相较基于改进的SURF算法的图像拼接,该方法匹配正确率平均提高了6.05％,拼接时间平均减少了24.47％,匹配速度和效果有了较大提升,基本满足图像拼接速度快、精准度高、稳定可靠等要求.     

基于HALCON与图像拼接的文物修复系统设计与实现

设计了一种基于机器视觉软件MVTec HALCON与图像拼接技术的文物修复系统.该系统首先对图像进行去噪,分割等预处理,然后利用Harris算法进行角点检测提取特征点,接着检测出的角点经归一化互相关匹配后使用RANCAC算法剔除误匹配点实现初步拼接,最后用改进的加权融合方法进行图像融合并利用图像修复技术进行修复.针对采用的算法编制了相应的软件,并进行了拼接实验,结果表明该方法可以快速有效地对图像进行无缝拼接,精度高,可广泛应用到古字画等文物修复工作中。     

基于Halcon的图像拼接算法研究

提出了一种基于机器视觉软件MVTec Halcon的图像拼接算法.该算法首先对摄像机进行标定,以及对图像进行预处理,然后采用Harris角点检测提取特征点,接着检测出的角点经归一化互相关匹配后使用RANSAC（random sample consensus,随机抽样一致性算法）算法剔除误匹配点,估算单应性矩阵,最后用改进的加权融合方法进行图像融合.针对提出的算法编制了相应的软件,并进行了拼接实验,结果表明该方法可以快速有效地对图像进行无缝拼接,精度可达到0.02mm.     

改进图像配准算法在无人机遥感图像拼接中的应用

针对传统图像拼接方法的不足, 提出一种基于改进SIFT算法的图像拼接方法, 并将其应用于无人机遥感图像拼接算法中。首先, 采用Harris算子角点检测遥感图像的特征点, 然后用改进的SIFT算法进行特征点的描述, 通过对高维数据进行降维处理, 减小运算量; 匹配完成后, 采用随机抽样一致性(RANSAC)算法消除误匹配; 最后采用渐入渐出加权平均融合法进行图像融合。实验结果表明: 采用所提出算法能有效剔除遥感图像之间的误匹配, 减小时间复杂度, 更好地消除拼接缝隙。     

改进图像配准算法在无人机遥感图像拼接中的应用

针对传统图像拼接方法的不足,提出一种基于改进SIFT算法的图像拼接方法,并将其应用于无人机遥感图像拼接算法中。首先,采用Harris算子角点检测遥感图像的特征点,然后用改进的SIFT算法进行特征点的描述,通过对高维数据进行降维处理,减小运算量;匹配完成后,采用随机抽样一致性(RANSAC)算法消除误匹配;最后采用渐入渐出加权平均融合法进行图像融合。实验结果表明:采用所提出算法能有效剔除遥感图像之间的误匹配,减小时间复杂度,更好地消除拼接缝隙。     

基于局部熵的全自动图像拼接算法

针对传统图像拼接算法存在的缺点,提出一种基于局部熵的全自动图像拼接算法.首先使用Harris角点检测器提取二幅图像的特征点.利用熵精确定位的优点,采用局部最小熵差和匹配点约束关系相结合的双向特征匹配算法匹配特征点.为剔除误匹配点的干扰,利用快速RANSAC算法(PERANSAC)对匹配点求精,估算单应矩阵.最后用三角函数加权平均法进行图像融合,平滑处理,消除接缝,实验验证了本算法性能.     

基于多尺度域红外目标分割及特征点匹配的泡沫流速检测

为减少浮选气泡合并、破碎等变化对泡沫表面流动特征提取的影响，提出了一种非下采样剪切波变换（Nonsubsampled Shearlet Transform,NSST）域红外目标分割及改进加速鲁棒特征（Speeded Up Robust Features,SURF）匹配的泡沫表面流速检测方法。首先，对相邻两帧泡沫红外图像NSST分解，在多尺度域构建图割能量函数的边界、亮度、显著性约束项实现对合并、破碎气泡的分割；然后，对分割后的背景区域进行SURF特征点检测，通过统计扇形区域内的尺度相关系数确定特征点主方向，采用特征点邻域的多方向高频系数构造特征描述符；最后，对相邻两帧泡沫红外图像进行特征点匹配，根据匹配结果计算泡沫流速的大小、方向、加速度、无序度。实验结果表明，本文方法能有效分割出合并、破碎的气泡，具有较高的分割精度，提升了SURF算法的匹配精度，流速检测受气泡合并、破碎的影响小，检测精度和效率较现有方法有一定提升，能准确地表征不同工况下泡沫表面的流动特性,为后续的工况识别奠定基础。     

基于相似三角形匹配的红外与可见光图像配准方法

提出了一种基于相似三角形匹配的红外与可见光图像配准方法:首先将提取出的Harris角点组成三角形,然后利用本文提出的搜索算法,从红外与可见光图像中找出一对最优的相似三角形,并利用相似三角形的性质,计算出相关的匹配点,最后通过RANSAC算法拟合出配准参数,对图像进行配准。实验结果证明:此算法与传统的基于特征点的图像配准方法相比精度更高,具有较强的鲁棒性,可以解决刚体变换下红外与可见光图像配准的问题。     

一种基于深度和局部特征的分布式光电图像配准方法北大核心CSCD

针对分布式光电成像系统采集的红外和可见光图像在配准时易受噪声影响,配准精度不高问题,提出一种基于卷积神经网络深度特征和RIFT局部特征的图像配准算法。首先基于改进的AVIRnet提取待配准红外和可见光图像的卷积深度特征,利用深度特征进行初匹配,得到初步的空间关系;然后在重叠图像区域内提取RIFT特征点;最后对局部特征点进行修正,得到最终的匹配点对,估算出精确的变换矩阵。实验结果表明:本文方法通过深度特征和局部特征两次匹配,对非线性辐射差异具有不变性,满足了分布式光电红外和可见光图像配准的精度要求。     

一种基于Harris角点特征的图像拼接方法

本文通过对已有图像拼接算法的分析研究,改进了拼接算法中的特征点匹配问题。首先利用Harris角检测算法提取特征点,然后通过归一化相关法进行初始匹配,接着引入马氏（Mahalanobis）距离,实现图像的精确匹配。最后通过加权平均的方法完成图像的融合。实验证明该方法能有效地去除伪匹配特征点对,降低了误匹配的概率,是一种有效的图像拼接方法。     

基于Harris图像拼接的全景视频稳像算法

对于背景变换和抖动分量比较小的视频序列,传统稳像算法不能直接适用,本文提出一种基于Harris图像拼接的全景稳像算法。首先采用Prewitt算子提取出图像的边缘信息,在此基础上进行分区的Harris特征点检测;然后结合NCC（normalized cross correlation）算法与RANSAC（random sample consensus）算法实现图像间的特征点精确匹配,接着利用加权平均融合的方法进行图像融合;最后对融合后的全景图像进行剪裁,完成图像补偿,输出稳定的视频序列。实验结果表明:改进的Harris算法提高了算法效率以及正确特征点数量,并且本文稳像算法实时性较好,能够有效消除视频抖动并输出稳定的视频序列。     

一种基于改进Chan-Vese模型的红外图像分割方法

为了解决基于Chan-Vese(CV)模型的传统水平集方法难以分割灰度不均匀红外图像的问题,本文提出一种基于改进CV模型的水平集分割方法。通过加入可处理局部区域信息的局部项,使得改进的CV模型能够有效避免不均匀背景对水平集演化过程的干扰。此外,通过加入符号距离能量惩罚项,使得该模型无需重新初始化过程,从而提高了水平集函数的演化效率。实验结果表明,本文方法对于红外图像的分割具有较高的精度。     

一种有效的全景图拼合预处理算法

全景图拼合的预处理主要包括对样本图像的特征提取以及相邻图像的特征匹配.本文首先改进Harris角点检测算子,以便准确提取样本图像的特征点并赋予特征描述符;提出一种基于小波系数的特征索引算法,实现了图像特征点对的快速搜索和两幅图像之间的匹配.实验结果表明,该算法得到的匹配点精确,搜索效率高,能够实现全景图的无缝拼接.     

基于角点和Hu矩不变量的可见光和红外图像自动配准方法

针对红外图像与可见光图像的自动配准问题,提出了一种基于图像角点特征和透视变换模型的方法.首先采用自适应阈值对红外与可见光图像进行分割,然后利用Harris因子分别在分割后的红外和可见光图像上检测角点.通过分析角点邻域在原始图像上的相关性实现角点的粗匹配.接着通过RANSAC算法对角点进行细匹配,删除outliers,再...     

基于自适应筛选Harris角点检测的快速图像配准算法

针对传统Harris角点检测算法的图像配准过程计算量大、速度慢等问题,提出一种快速预筛选Harris角点检测算法。首先通过FAST算法快速排除大量非特征点,再通过抑制半径解决FAST角点聚簇现象,然后在FAST角点邻域内筛选出Harris角点,最后采用Brute-Force匹配方式得到精准匹配。实验结果表明:所提改进算法不仅提高了角点检测速度而且减少了冗余角点数量,在图像配准过程中有效提高了配准速度与精度,配准效果良好。     

基于图像分块的Harris-SIFT特征匹配算法

应用Harris角点和SIFT图像局部特征定量化数据描述的互补优势,提出了图像分块Harris-SIFT特征匹配方法。将原图像分割成子图像块,根据子块的可变阈值检测多尺度Harris角点,并对其进行迭代精化,使其收敛到真值,然后生成定量化的特征矢量。匹配应用双向最近邻算法并用RANSAC去除误匹配。通过仿真验证,这种方法增强了角点提取的鲁棒性,提高了匹配速度和精度。     

全景图像自动拼接算法的优化设计

提出了一种结合空域和频域进行全景图像序列自动拼接融合的优化算法。首先利用改进的相位相关法对全景序列图像进行自动排序并确定重叠区域,根据重叠区域像素均值进行图像整体亮度差异自动调整以降低角点的误匹配率;然后使用改进的Harris 算子在空间域提取图像角点（无需人工设定阈值）,通过双向最大互相关系数匹配获得初始特征点对,并用RANSAC 算法实现精确匹配;最后采用非线性平滑算法对图像重叠区域进行融合处理。实验结果表明,该优化算法排序过程简单有效,特征点提取匹配过程的成功率和效率都较现有算法有很大提高,拼接的图像清晰度高,具有较高的稳健性和拼接精度。