基于图切割的多频带融合图像拼接

由于在视频帧间隔不大的图像拼接过程中,重叠区域存在运动物体和配准误差时,简单的融合会产生融合鬼影和拼接缝隙。针对上述两个问题,首先利用SURF提取特征点,经过配准求单应性矩阵得到图像的重叠区域,再通过基于网络最大流的图切割查找到全局最优的缝合线,最后使用多频带融合得到宽视野的全景拼接图。实验结果表明,该方法在消除鬼影和拼接缝隙方面具有很好的效果。     

实时视频图像拼接在工程中的应用

在接收实时下传的视频图像时,需要实时生成相应的视频拼接图像。针对这一问题,通过对接收视频进行采集,得到有一定重叠区域的视频图像序列,应用改进的基于特征区域的特征提取匹配法对重叠图像进行快速配准,采用渐入渐出融合算法消除拼缝,实现无缝大视场拼接。工程应用表明,该方法可以自动对视频图像(25帧/s、帧格式为768×576)进行拼接,满足系统实时拼接的要求。     

一种基于自适应关键帧的视频序列拼接方法

由于视频帧数量较大,视频序列拼接时容易造成拼接误差大、耗时较多,为有效解决此问题,提出一种基于自适应关键帧的视频序列拼接方法。将固定间隔采样帧作为关键帧并对其进行特征点提取,利用特征点匹配结合RANSAC鲁棒估计算法得到关键帧间单映矩阵,依此计算关键帧间重叠区域,按照重叠区域比例结合折半排序方法重新定位关键帧,将此关键帧作为基准帧,重复帧采样、重叠区域确定、定位后续所需关键帧过程,直至关键帧提取完毕,最后,利用级联单映矩阵和加权融合实现视频序列无缝拼接。实验验证了该方法的有效性。     

基于红外面阵扫描图像的配准和融合

针对红外面阵扫描图像的连续拼接,提出了一种基于灰度特征的配准和融合算法。该算法首先利用Harris算子对待拼接图像的特定区域进行角点检测,并提出了一种自适应阈值方法,用于提取特征明显的兴趣点,同时限定兴趣点的个数;其次选择合适的窗口大小,利用互相关归一化(NCC)函数,对拼接图像兴趣点邻域灰度范围进行图像匹配,获得图像变换关系;最后提出了一种基于双线性变换和渐入渐出相结合的图像融合算法。结果表明,自适应阈值角点检测后的兴趣点特征明显,分布均匀且数目被阈值很好地约束,图像配准精度高,采用本文融合算法后的拼接图像,重叠区域过度平缓,不存在拼接缝和灰度跳变现象。     

图像智能化分析技术在无人值守变电站安全监控中的应用

为了提高无人值守变电站监控的智能化水平,如何有效利用现有已建的视频监控系统,采用图像智能化分析技术实现对变电站智能化水平的提升,是目前无人值守智能变电站建设的重要内容之一,利用图像智能化分析技术自动提取变电站监控视频中的有用信息,将这些信息应用于变电站的安全监控中。本文介绍了无人值守变电站视频监控系统的现状以及图像智能化分析技术的工作原理,并指出了利用图像智能化分析技术进行变电站监控采用的方案设计。     

基于SURF和改进RANSAC的视频拼接算法

在传统的视频拼接算法中,配准的误差和运动的物体都会使拼接结果产生鬼影,而复杂的融合算法又难以满足实时性要求。针对上述问题,以平行光轴且光心位于同一水平基线位置的双目相机采集的视频图像为研究对象,提出一种基于限定区域和SURF算法的视频拼接方法。针对采集到的具有20%~30%重叠感兴趣区域(ROI)的视频图像,每24帧设置一个关键帧,仅对关键帧的ROI区域采用SURF算法寻找特征匹配点对。然后采用改进的RANSAC算法筛选单应性变换矩阵H,对非关键帧直接采用此单应性变换矩阵H进行图像融合。实验结果表明,采用关键帧计算特征点的方式得到的视频拼接效果能够很好地消除鬼影,同时也能够保证视频融合的实时性。     

基于兴趣点伪泽尼克矩的图像拼接

针对基于特征匹配的传统图像拼接方法对旋转和噪声敏感的问题,提出了一种基于兴趣点伪泽尼克(Zernike)矩的图像自动拼接技术.利用哈里斯(Harris)角检测器获取图像中的兴趣点,计算以兴趣点为中心邻域窗口的伪泽尼克矩,通过比较各个兴趣点邻域伪泽尼克矩的欧氏距离提取出初始特征点对,根据几何变换模型剔除伪特征点对,最后利用得到的几何变换模型,对输入图像进行几何变换后将两幅图像间的重叠区域进行图像融合,完成图像的拼接.实验表明,该方法对平移、任意角度的旋转以及噪声均具有鲁棒性,对于具有小尺度变换(小于1.5)的图像仍然具有很好的拼接效果.     

视频监控系统中的行人及其面部侦测研究

采用集成H．264硬件编解码视频处理单元Hi3512来设计视频监控系统。并探讨行人目标的自动侦测问题。在对视频图像进行形态学分析的基础上,利用背景差方法实现运动目标区域的粗提取,通过阴影去除算法实现运动目标的精确定位,再利用连续均值量化变换（SuccessiveMeanQuantizafionTransform,SMQT）算法实现运动区域灰度图像的增强处理,然后利用SNoW（SparseNetworkofWinnows）分类算法实现行人及其人脸部位的侦测。实验结果表明,所采用方法能够自动检测出监控区域的行人目标及其面部信息,可有效地应用于无人值守视频监控场合。     

航空面阵图像拼接的累积误差消除方法

针对航空面阵遥感图像拼接算法一般存在误差累积的问题,提出了航空面阵图像拼接的累积误差消除方法。首先,利用航空遥感平台位置信息与姿态信息完成每幅图像投影变换与粗拼接,确保了每幅投影变换后图像拼接误差的独立性,从而避免了误差累积现象;然后,采用SIFT算法提取粗拼接相邻图像重叠区域的同名像点对,并根据同名像点对的位置差异,按照误差均分的原则,逐张独立地进行坐标微调及坐标精调,直到满足一定精度为止,以提高图像拼接精度,同时避免坐标调整时产生的误差累积。最后,通过主观评价（对比校正后卫星图像和文中拼接效果图像的地理对应关系）和客观评价（SSIM算法）对图像拼接质量进行评价。理论分析与实验结果表明:该方法能有效规避图像拼接中的误差累积问题,相对当前主要拼接方法,能够很好地与地理空间二维坐标保持一致性,且具有很好的实用价值和应用前景。     

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。     

多融合的入侵检测系统在电站安防应用

为了提高电站中视频监控的智能化检测,提高电站无人化值守的推进。本文针对现有电站的监控设备进行功能改进,从视频图像移动检测、视频画面目标检测、视频画面人脸检测和识别方面进行算法功能融合,开发智能一体化无人值守乳入侵检测系统。本系统采用跟踪算法能够适用于多路并发的视频接入的电站运维,有效的解决监控视频中,入侵人员发现的滞后性,提高了电站运维的效率。     

基于ASIFT的图像拼接技术在监控系统中的应用

提出了一种基于改进仿射-尺度不变特征转换(ASIFT)特征的监控图像拼接算法,ASIFT特征比传统的尺度不变特征变换(SIFT)算法具有完全的仿射不变性,在低重叠图像匹配上,ASIFT算法能够检测到更多准确的特征点,满足拼接要求。实验结果表明,该算法在视频监控系统中具有很强的实用性。     

基于B/S模式的光伏中心数据采集系统视频监控系统的实现

基于B/S模式的光伏中心数据采集系统,根据光伏中心的实际需求,在光伏中心数据采集系统中设计了无人值守的远程综合视频监控系统,通过加强计算机技术、图像数字化技术和信息技术的综合应用,实现用户对前端无人或少人值守系统的综合监控、集中管理.     

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。     

视频监控中运动图像序列三维重建

视频监控中运动图像序列三维重建一直是三维重建研究的重点,其重建效果会对运动图像的清晰度产生影响。但当前三维重建方法都是通过获取二维视频监控中的运动图像序列,通过基于Java Applet与Java Application编程,采用体绘制法完成视频监控中二维运动图像序列的三维重建,该方法无法保证重建后的图像质量,导致图像清晰度不高。为此,提出基于图像特征点提取与匹配的视频监控中运动图像序列三维重建方法。首先,对视频监控中运动图像序列特征点进行检测,并对特征点一定邻域内图像的纹理、结构以及其他特征进行统计,通过对运动图像序列特征点的特征比较,完成运动图像序列特征点提取与匹配;然后,对视频监控中运动图像序列的结构和运动初始化,并进行视频监控相机的自标定,实现对视频监控中运动图像序列的三维重建。实验结果表明,所提方法能够有效提高三维重建后视频监控中运动图像序列的清晰度,减少三维重建流程,提高运动图像序列重建效率,具有良好的使用价值。     

结合最佳缝合线和改进渐入渐出法的图像拼接算法

针对图像拼接时因曝光差异较大或运动物体存在导致融合图像产生拼接缝、重影等问题,提出了一种基于最佳缝合线和改进的渐入渐出融合法相结合的图像拼接算法。首先,在两幅待拼接图像的重叠区域,根据动态规划思想获得最佳缝合线,然后将图像沿其进行拼接,最后由改进的渐入渐出法的融合规则来确定融合图像重叠区域像素点的灰度值,即将重叠区域均分成左、中、右3部分,分别求左部分在待拼接左图像、右部分在待拼接右图像的像素点的灰度值与两幅图像中该像素点加权平均后的灰度值的差值,通过比较其差值的绝对值与设定阈值的大小来确定融合像素点的灰度值,中间部分融合像素点的灰度值则由其加权平均值确定,从而完成图像融合。实验结果表明,该方法能使图像重叠区域过渡更平滑自然,消除重影现象且没有明显拼接痕迹。     

基于自适应匹配的实时视频拼接系统

为了实现基于PC机的实时视频拼接,提出一种基于自适应匹配的平移参数计算方法。设计基于海思HI3520D开发平台采集两路视频,UDP传输视频,PC机接收视频并实现视频拼接。在系统启动时候,通过巴氏距离方法得到融合后的图像重叠区域匹配度,反馈优化,得到最佳平移参数。试验证明该系统不仅提高了图像融合质量而且具有良好的实时性,实现了两路视频实时拼接,系统总体拼接速度为40ms左右。     

图像拼接中运动目标干扰的自适应消除

运动目标在图像拼接时,易产生重影现象.在对SURF算法进行改善的基础上,提出了自适应去除重影的拼接算法.利用增强的单通道图像对其特征点进行提取、匹配,再利用帧差法确定出运动目标在图像重叠区域的位置;取运动目标区域的中心点作为参考点,采用改进的加权融合算法求取加权系数,以增大权值差异.实验表明所提方法能较好地解决运动目标对图像拼接的干扰问题,与最优拼接缝多频率融合算法相比,融合质量、清晰度以及拼接的实时性得到了提高.     

基于改进ASIFT的可见光图像拼接研究

为了解决目前基于特征点的图像拼接算法在图像重叠度较低情况下,图像拼接效果差以及无法满足实时图像拼接的问题,提出了一种基于改进仿射—尺度不变特征转换(Affine Scale Invariant Feature Transform,ASIFT)的快速图像拼接算法,在特征点匹配过程中引入主分量分析(Principal Component Analysis,PCA)法进行处理,提出了一种PCAASIFT描述符对特征点重新进行描述。实验结果表明,与基于SIFT和SURF的拼接算法相比,该算法实现了高精度拼接,并且比传统ASIFT拼接算法提高了拼接的速度。     

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...