基于图像拼接方法的计量过程数字化记录

针对单幅CCD相机所获指针式表盘图像存在的视角误差问题,提出了基于SIFT(尺度不变特征变换)的图像拼接方法,将分别准确获取的标准器与被检器示值图像进行无缝拼接,并通过实验验证了方法的有效性和可行性。     

基于SIFT变换和RBF神经网络的彩色全景图拼接算法

目的 为了复原存在平移、色彩差异、旋转、形变等问题的全景图,提出一种结合SIFT（尺度不变特征变换）和RBF神经网络的彩色全景图拼接算法。方法 通过SIFT算法匹配出两子图中对应的特征点,利用仿射变换解决图像间的旋转和形变问题,采用RBF神经网络纠正子图的色彩差异,最后利用权值矩阵融合技术实现重叠区域的融合。结果 文中算法在拼接效果上优于其他算法,其拼接效果DoEM值为0.902,图像重叠区域过度平滑,有效地避免了融合区域的亮度块或亮度线。结论 该算法效果好,可解决全景图复原过程中多方面的难题。     

基于改进 SIFT的图像快速自适应匹配算法

目的分析SIFT算法特征点描述子生成比较缓慢和匹配过程距离比阈值无法自适应调节的问题,探索一种改进SIFT的图像快速自适应匹配算法。方法通过简化特征点描述子的生成过程,提高算法效率,并通过自适应地调节距离比阈值参数,提高算法的鲁棒性。结果与原算法相比,图像快速自适应匹配算法的匹配点数减少,匹配准确度高,计算时间缩短。结论该算法在匹配效率和准确度方面具有明显优势,能够将计算机视觉用于工业无损检测、印品图像检测、印刷网点图像检测和包装图像检测中,具有较好的推广价值。     

基于SIFT变换和DWT-SVD的自适应图像水印算法

目的由于传统的自适应水印技术无法实现水印嵌入区域依据图像自身的特征而改变,且抵抗几何攻击的能力较弱,提出一种基于SIFT特征提取,结合DWT-SVD的水印嵌入方法。方法首先对图像进行SIFT特征提取,然后利用RANSAC算法选取出鲁棒性较好的特征点,通过特征点选取合适大小的水印区域,最后结合DWT-SVD算法将水印嵌入原始图像中。结果采用SIFT变换结合DWT-SVD算法嵌入的水印,含水印图像的视觉效果较好。含水印图像在没有受到攻击时,可以无损地提取出水印;在受到攻击时,提取出的水印品质较好,NC值均高于0.96,且算法的时间复杂度和空间复杂度均较小。结论实验证明,此方案在面对任意角度的旋转攻击,以及常规图像处理攻击有很好的鲁棒性,可以达到保护数字产品的目的。     

微小型飞行器航空图像拼接算法

针对微小型飞行器所拍摄图像的特点,提出了一种稳健的航空图像拼接算法.此算法首先使用相位相关法估计平移参数并初步确定重叠区域,在重叠区域采用Harris角点检测算法进行特征点提取得到初步的伪匹配集合,并运用稳健的RANSAC算法将伪匹配点集合划分为内点和外点.在内点域内运用透视变换模型精确地估计出图像间的点变换关系.最后采用双线性插值对交接处进行颜色过渡.实验结果表明,该拼接结果比较理想,能有效去除错误配准点     

无编码全局控制点多视角三维数据拼接

多视角三维数据的拼接一直是视觉测量领域研究的难点之一,本文提出了一种无编码全局控制点的多视角三维数据拼接方法。以多个固定不动的无编码标志点作为全局控制点,建立全局坐标系。移动结构光立体视觉测量系统的不同视角对物体表面各子区域进行测量,获得局部坐标系下的三维测量数据及控制点。根据控制点的空间几何变换不变性自动匹配出各视角局部控制点在全局控制点中的同名点。依据同名控制点对,采用SVD算法求解局部坐标系与全局坐标系的变换关系,从而实现全局拼接。最后,以10个圆形标志点为全局控制点从5个视角对鞋楦进行测量,实验结果表明:该方法消除了多视角拼接中的累积误差,控制点的重合度平均误差为η=0.013mm,与手持式扫描仪对比标准偏差为0.177 mm,获得了较好的拼接效果。     

于小波变换的等价图割SAR图像配准方法

为改进SAR图像匹配的稳健性和实时性,提出一种基于小波变换的等价图割SAR图像配准方法.该方法首先利用小波变换对图像进行分解,在低频子图像下构造等价图割,克服相干斑噪声干扰,避免NP困难,解决映射函数选取问题,从图像中分割出精确目标.其次利用尺度不变特征变换（SIFT）方法实现目标的特征匹配,降低搜索空间特征点描述,提高实时性.最后通过匹配关系找到变换参数,实现图像精确配准.实验结果表明,该方法能快速而精确地实现SAR图像配准.     

基于SIFT的NSCT域抗几何攻击水印算法

目的针对基于尺度不变特征变换(SIFT)的抗几何攻击图像水印算法在图像匹配时容易产生误匹配,影响提取水印的鲁棒性,提出一种改进的SIFT图像水印算法。方法先对载体图像进行两级非下采样Contourlet变换(NSCT),利用中间值量化算法把水印信息嵌入低频系数的方向子带中。图像匹配时利用广义霍夫变换删除误匹配特征点对,提高匹配精度。根据筛选后的特征点匹配对估算几何失真参数,对含水印的载体图像进行几何校正并提取水印,从而实现水印的抗几何攻击。结果实验数据表明对原始特征点匹配对进行筛选后,至少提高了6.8%的匹配精度,提取水印的NC值平均达到0.9以上。结论文中提出的改进算法不仅对几何攻击和常规信号攻击均具有较好的鲁棒性,还能保证水印的不可见性。     

基于颜色矩的改进尺度不变特征变换的移动机器人定位算法

针对基于图像外观的移动机器人定位中图像特征提取与匹配实时性和准确性差的问题,提出基于颜色矩的改进尺度不变特征变换分级图像匹配算法。该算法先由颜色矩来排序图像序列,再由改进尺度不变特征变换特征与排序后图像序列精确匹配实现定位。其中,改进的尺度不变特征变换算法以基于采样的迭代搜索算法检测极值点,由Sobel算子计算特征点的梯度方向和幅值,提高尺度不变特征变换算法速度及匹配精度。实验结果表明:改进的尺度不变特征变换算法降低误匹配率约9.2%,特征提取与匹配耗时减少约25.8%;分级图像匹配算法减少尺度不变特征变换特征计算代价约70%,减少总体耗时约43.3%。     

基于特征点的图像拼接算法

通过对常用图像拼接算法的研究,提出一种基于图像特征点的拼接算法,利用梯度方向特征点的数据,确定一组最合理的特征匹配,利用这一数据给出两幅图像间矩阵变换的初值,再利用迭代的方法校正,最终得到精确值,通过仿真结果验证算法的有效性。     

卫星影像几何精校正中控制点数据的综合管理

本文介绍了对控制点数据进行综合管理的必要性、思路;应实现的功能及在卫星影像几何精校正的生产过程中应用控制点数据的方法。     

基于距离加权的室内可见光定位算法

针对室内可见光定位采用的三边定位算法普适性不高、定位区域较小的问题,提出了一种四LED加权定位算法。该算法结合室内照明LED布局实际情况,从可见光传输距离短定位精度高的特点出发,将传输距离信息作为加权因子引入定位算法中,提高了定位精度及扩大了定位区域。仿真实验结果表明：提出的定位算法在5 m×5 m×3 m的空间区域中可以获得约为18 cm的平均定位误差性能,有效地提高了室内定位精度和系统应用的普适性及鲁棒性。     

评定直线度误差的新算法——缩小约束域的有效特征点法

 提出了最小区域法评定直线度误差的新算法——缩小约束域的有效特征点法。建立了算法的数学模型, 阐明了算法基本原理; 新算法应用相间准则和特征点搜索包容直线斜率, 自动建立最小区域包容直线斜率的约束域并使之快速缩小, 能快速、准确地搜索出最小区域包容直线的斜率并获得直线度误差的最小值。大量算例证实新算法首轮搜索成功率高, 计算速度快, 迭代次数小, 算法可推广应用于其他形状误差的最小区域法评定, 亦可用于实时计算机辅助测量系统。