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。     

基于模板匹配的柱面全景图拼接优化算法

在保证拼接质量的前提下,为了有效地提高拼接速度,根据全景图拼接的特点,提出一种模板匹配优化算法。该算法逐一分析了模板的尺寸、匹配时的搜索方式和搜索范围对拼接速度的影响,给出一个优化模板尺寸、确定搜索范围及搜索方式的新方法,并给出一个实例,证实了该算法的可靠性。     

基于SIFT特征匹配的全景图像拼接算法

基于尺度不变SIFT(Scale Invariant Feature Transform)特征匹配思想[1],是一种鲁棒性、准确的图像拼接算法。SIFT特征匹配算法是当前图像配准工程领域最优先采用的技术之一,因其具有极强的匹配能力,可解决在多尺度、多拍摄视角、多光照条件下图像之间配准问题。算法在大多数情况下实验结果证明采用此方法提高普通图像拼接速度,减少因图像差异化的影响,使结果图像自然逼真。     

基于光照调整和特征曲线的全景图拼接

图像拼接是生成全景图的关键技术之一。针对传统图像拼接方法只能处理光照一致图像的问题,笔者提出了一种对环境光照鲁棒的全景图拼接方法。该方法运用同态滤波、特征点自动提取、特征曲线匹配等技术,有效地解决了图像拼接中的光照差、区域精确匹配、噪声点及图像融合问题。实验表明对光照变化的图像采用该方法进行拼接可以获得满意的视觉效果。     

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。     

一种新的彩色图像碎片全自动拼接算法

目的为了实现横向和纵向分切的彩色图像碎片的拼接,提出针对同一张经过横向和纵向分切的彩色图像碎片建立关于相关系数的拼接复原模型和算法。方法通过获取彩色图像碎片的各单色图像,并提取单色图像边缘的灰度值,根据图像碎片边缘灰度值之间的相似程度自动拼接碎片。结果文中算法对彩色图像碎片的拼接效果优于常规算法,实验中采用100张彩色图,对每张彩图分切成64张300×300像素的彩图碎片进行顺序复原,综合拼接成功率达到100%,拼接平均耗时1.59 s。此外,文中算法实验性强,不仅能拼接仅纵切的图像,还能拼接横向和纵向分切的彩色图像。结论实验结果表明该算法对彩色图像碎片的拼接具有很好的适应性和可重复性,对图像碎片的大小和颜色无严格要求,是一套完整有效的针对规则彩色图像碎片的全自动拼接方案。     

基于多算法结合的图像拼接研究

针对SURF算法的尺度旋转不变和提取特征点等进行分析和研究,进一步保证图像配准的精度,通过对这种方法的试验,说明在图像拼接当中能够取得较好的效果。     

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     

基于灰度相关特征点的图像拼接算法

提出了一种基于特征点的图像拼接算法,首先利用Harris角点检测提取两幅图像中的特征点,用特征点邻域灰度相关性将特征点进行匹配,并在此基础上根据变换参数向量的欧式距离对误匹配进行剔除,进而实现图像拼接.实验表明,这种算法能有效的排除误匹配的干扰,降低误匹配率,拼接效果良好.     

基于尺度不变特征变换特征的显微图像在线拼接方法

为解决显微镜观测视野狭小的问题,提出了一种基于尺度不变特征变换(SIFT)特征的显微图像自动拼接方法.该方法充分考虑了显微图像采集过程以及显微图像自身的特点,通过一系列适用于显微图像拼接的算法,控制单幅图像拼接时间在1秒内,进而可以保证显微图像拼接随图像采集在线完成,同时,利用SIFT特征匹配准确度高的优点,可达到亚像素级的拼接精度.该方法拓展了显微镜的应用,尤其适用于生物和医学显微图像观测.     

一种新的用于图象拼接的颜色融合方法

基于图象的虚拟现实是实现虚现实系统的一种新方法，对于该方法而言，全景图的制作是至关重要的，全景图制作中的一项关键技术是颜色融合，即在接接图象时，如何使颜色能平滑过度，对此，本文提出了一种基于塔形结构的颜色融合算法，首先，它将图象分解成一组带通图象，然后在第五个频率带内使用没的加权函数进行颜色融合。在每一个频率带内，加权函数的系数以及颜色融合区域的大小，是由两幅图象的图象特征在该频率带内的差异决定的     

基于机器视觉的柱状标签拼接算法研究

目的 针对标签检测中因单目相机视野受限无法获取标签全部有效信息的问题,设计一种基于圆柱体拟合的柱状标签展开算法。方法 首先由相机标定得到的相机外参数拟合出标签圆柱体理想位姿,并确定柱面标签展开图的高度。依据圆柱体在相机视野下的极限位置确定模糊隶属度函数,筛选提取到的柱面标签边缘点。最后根据边缘点的世界坐标确定真实圆柱体的位置,提取单目相机图像中的像素值并且为标签平面展开图中对应点赋值,最终得到柱状标签的平面展开图。如果对拼接质量有着较高的要求,可以采用NCC匹配算法对拼接图像进行调整,以达到更好的效果。结果 该方法可以对多幅柱面标签图像实现快速拼接,最终得到柱面标签的平面展开图,半径30 mm的柱面标签图像拼接速度可达83.8 ms,为标签质量在线检测奠定了基础。结论 该方法能够快速且精确地将柱状产品侧面标签平面展开。     

多义图像合成算法研究

提出了一种基于小波变换的多义图像合成算法。该算法首先通过视角来选择小波分解级对两幅目标图像进行小波分解,然后根据可选的小波融合规则和权值变量融合并重构出在两个视角下的多义图像;对小波算法与现有两种算法进行了分析比较,通过试验证明该算法合成的结果多义特性更好,合成图视觉效果醒目并充分保留原目标图像的色彩和细节特征。合成结果采取了均值降噪。     

基于泽尼克矩耦合颜色空间加权度量的商标检索算法

目的 针对商标检索系统中利用单一特征进行识别和度量时,往往难以充分表征商标特征,易出现检索精度和鲁棒性不高等问题,文中拟设计一种泽尼克（Zernike）矩耦合颜色空间加权度量的商标检索方案。方法 首先,利用Zernike矩作为商标的形状描述符,充分描述商标的形状信息。随后,利用颜色空间来描述图像中像素空间信息的颜色分布特征。然后,分别将输入商标的Zernike矩特征、颜色空间特征与存储在数据库中的特征进行匹配,以计算Zernike矩特征的加权Euclidean距离与颜色空间度量。最后,联合颜色空间度量与Euclidean距离,综合考虑形状与颜色特征,形成新的距离测量规则,输出与查询商标相似的商标。结果 实验数据表明,与当前商标检索算法相比较,所提算法具有更高的检索准确率与鲁棒性,表现出更为理想的Precision-Recall以及平均准确率（Mean Average Precision, MAP）。结论 所提算法返回的图像与查询图像相似度较高,在商标注册、侵权保护等方面中具有一定的参考价值。     

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%。     

一种全景图像拼接算法的实现

图像拼接在制作全景图的过程中具有重要作用。对多幅图像进行特定模式投影后,用约束的相位相关度法求取水平垂直偏移量,然后寻找最佳缝合线,实现图像拼接,最后采用多分辨率算法对全图进行拼接处理去除曝光差异和鬼影。整个过程用VisualC 加以实现,实验结果验证了算法的有效性。     

基于特征匹配的地图图像自动配准技术研究

本文针对地图中的特征点，提出了一种基于广义特征点的图像自动配准方法，将特征点从单纯的点拓展到特征区域。以Moravec算子结合其他特征约束条件来自动搜索广义特征点。分别对两幅图像提取广义特征点后，利用基于根均方误差和交叉相关的两级匹配算法完成同名控制点的建立。并以局部加权直线拟合方法来校正图像的几何畸变。最后建立两幅图像之间的函数映射关系，完成图像的配准。实验结果证明了该方法的有效性。该方法可用于校正近景面地图影像的几何畸变和遥感图像的局部几何畸变。     

基于交互式遗传算法的参考图像辅助配色设计

目的降低配色过程中意象表达的不稳定性,在配色方案中,辅助设计师将隐性的设计理念表达出来。方法设计师使用心仪图像作为配色意象的参考,并采用交互式遗传算法开发辅助设计师的配色技术,将提取的各种色彩组合映射至配色对象,供设计师评价与选择。在CorelDraw平台上搭建原型系统,设计人机交互界面。以敦煌壁画为配色意象来源,进行图像配色的实例分析。结果实现了方案的自动批量生成及其概率选择、交叉重组、变异、色区调整等系列遗传操作,得到了与图像意象融合的最优配色方案。结论在色彩提取值框架内,设计师通过交互式遗传算法辅助软件,从全局视角观察配色方案,在人机互动作用下,逐步优化方案,以便在短时间内搜索到符合设计师配色思维的方案。