一种改进的无人机影像拼接方法

SIFT算子在无人机影像拼接中有着广泛的应用,针对传统的基于SIFT的影像拼接处理速度慢的问题,通过分析原始影像与缩小影像之间单应矩阵的关系,提出了一种改进拼接速度的方法。分析了SIFT特征检测时各种参数的作用,设计了一种选择拼接参数的机制。实验结果表明,该方法可以根据影像数据的特点及应用需求设计出合适的拼接参数,有效地提高拼接速度,保证较好的拼接效果。     

旋转不变的X线图像相关度拼接

针对现有X线图像拼接方法中分别存在的需要固定标志物、鲁棒性差及全景图像存在伪影等问题,提出一种旋转不变的图像自动拼接方法.基于特征点配准,结合改进的、旋转不变的相关度法进行特征匹配,对图像重合度要求较低.在图像融合中则采用2维动态权值和平衡曝光度等策略.经实验验证,本文配准算法在保证结果准确性的同时提高了鲁棒性;本文融合算法可有效地平衡曝光度差异,并避免拼接伪影,极大地提高了全景图像质量.     

结合SIFT变换与Otsu匹配的彩色眼底图像拼接方法

针对多幅单模彩色眼底图像的拼接问题,提出一种基于尺度不变特征变换（Scale Invariant Feature Transform,SIFT）与最大类间方差（Otsu）匹配的拼接方法。为克服光照不均对特征提取造成的影响,采用SIFT变换提取眼底图像特征点;利用Otsu剔除误匹配点,提高特征点的匹配精度;在此基础上,计算匹配点对之间的仿射变换矩阵,进行图像空间变换实现图像配准,并对配准图像进行融合。结果表明,提出的方法可实现对多幅单模彩色眼底图像的高精度自动拼接,具有很强的鲁棒性。     

无人机航拍图像拼接重影消除技术研究

为了解决拼接图像中的模糊、畸形,运动物体图像拼接后会出现重影错位等问题,首先在图像配准阶段通过感知哈希值相似度量准则选取变换效果最佳的权重ωi,j来计算局部投影变换矩阵;然后利用帧间差分法和区域生长算法对差异图像中的运动物体进行分割,对差异性区域进行单采样,其他区域采用线性加权融合;最后,构建了一个用于图像拼接的航空影像数据集并进行实验。实验结果证明,该方法运行耗时增加量较小,不仅有效抑制了重叠区域出现的拼接模糊、严重畸形现象,还能消除包含运动物体图像出现的重影错位,显著提高无人机航拍图像的拼接质量。     

无人机遥感影像镶嵌技术综述

无人机影像镶嵌是低空遥感数据处理系统中的一个重要内容,其目的是将序列无人机影像拼接成一幅具有地理坐标的影像。为了使该领域的研究人员对当前无人机影像镶嵌方法有较全面的了解,对各种无人机影像镶嵌方法进行了综述。多项式法、卡尔曼滤波法、基于SfM点云匹配和传统空中三角测量法均需要地面控制点,而对偶四元数POS辅助空中三角测量方法无需或者只需少量地面控制点,将在无人机影像镶嵌领域有较为广阔的应用前景。     

Optimized design of automatic image mosaic

Virtual reality technology has been widely used in the fields of aerospace, robotics remote operation and biology medicine and so on. Panoramic image mosaic is one of the very important parts. Since photographs taken by the ordinary camera may appear distorted, overlapping and tilting, we propose a wide mosaic algorithm used in the projection transformation in this paper. The algorithm first uses the Harris operator to extract corners, adopting the improved corner response function for avoiding the randomness of k value. Then fast RANSAC method is used to match the images approximately, and the cross-correlation method of gray window as the center of feature points is used to the redundant feature points for further exact match. And then it need solve the model transformation parameters between two images according to these corners information and obtain the projection transformation matrix. Finally, the application of image morphing technique is for reconstructing the image having spatial transform, the result of which are carried on stitching seamlessly with another source image. Experimental results show that the algorithm is effective to achieve a good mosaic.     

改进的全景图拼接融合算法

在全景图像理论的基础上,对现有的拼接算法进行研究和改进,采用基于像素点颜色变化特征和序列相似性检测拼接算法相结合的图像拼接融合方法对柱面全景图进行拼接。实验表明,与原有的算法相比,采用改进后算法的全景图拼接效果得到了改进,对柱面全景图像的拼接融合能取得满意的视觉效果。     

柱面全景图像自动拼接算法

提出了一种基于特征点匹配的柱面全景图像拼接算法。首先将360°环绕拍摄的序列图像投影到柱面坐标系下;然后提取各图像的SIFT（Scale Invariant Feature Transform,尺度不变特征变换）特征点,通过特征点匹配完成两幅图像的配准;再根据配准结果计算出图像间的变换参数;最后采用加权平均的融合方法对两幅图像进行无缝拼接。实验表明,算法可以有效、快速地自动生成柱面全景图像。     

一种基于膨胀的渐进渐出图像融合算法

在对多幅图像的不同区域进行拼接时,需要涉及到图像分割、配准以及图像融合等方法。针对多幅图像不同区域进行拼接的情况,提出了一种“基于膨胀的渐进渐出”图像融合算法,该算法在图像融合过程中结合形态学方法,大幅度提高了拼接图像的效果。多个实验验证了所提算法的有效性。     

An application of image processing in the medieval mosaic conservation

We present an application of digital image processing techniques in medieval mosaic conservation. The reconstructed art piece was The Last Judgment mosaic, situated on the wall of the St. Vitus cathedral in Prague, in the Czech Republic. The historical photograph of the mosaic from the 19th century was compared with the photograph of the current state in order to detect mutual differences. The images were firstly pre-processed to increase their quality (noise reduction, deblurring). In the second stage, geometrical differences between images were removed by means of image registration techniques—mutual information and feature point correspondence. Finally, differences of the current and historical photographs were identified.     

Morphological image compositing

Image mosaicking can be defined as the registration of two or more images that are then combined into a single image. Once the images have been registered to a common coordinate system, the problem amounts to the definition of a selection rule to output a unique value for all those pixels that are present in more than one image. This process is known as image compositing. In this paper, we propose a compositing procedure based on mathematical morphology and its marker-controlled segmentation paradigm. Its scope is to position seams along salient image structures so as to diminish their visibility in the output mosaic even in the absence of radiometric corrections or blending procedures. We also show that it is suited to the seamless minimization of undesirable transient objects occurring in the regions where two or more images overlap. The proposed methodology and algorithms are illustrated for the composition of satellite images minimizing cloud cover.     

Dynamic image mosaic via SIFT and dynamic programming

Image mosaic is a useful preprocessing step for background subtraction in videos recorded by a moving camera. To avoid the ghosting effect and mosaic failure due to huge exposure difference and big parallax between adjacent images, this paper proposes an effective mosaic algorithm named Combined SIFT and Dynamic Programming (CSDP). Based on SIFT matching and dynamic programming, CSDP uses an improved optimal seam searching criterion that provides “protection mechanisms” for moving objects with an edge-enhanced weighting intensity difference operator and ultimately solves the ghosting and incomplete effect induced by moving objects. The proposed method was compared to three widely used mosaic softwares (i.e., AutoStitch, Microsoft ICE, and Panorama Maker) and Mills’ approach in multiple scenes. Experimental results show the feasibility and effectiveness of the proposed method.     

多摄像机图像拼接自动色彩均衡算法

针对多摄像机视频图像,分析了图像拼接技术中存在的问题,讨论了目前图像处理中常用的图像色彩均衡算法,提出了一种基于图像像素均值统计的亮度和色彩均衡处理算法。首先提取相邻两摄像机同步帧图像的重叠区域并对重叠区图像进行通道分离（RGB）,把其中一幅作为参考图像,另一幅作为目标图像,分别统计两幅图像各颜色通道像素均值差,用差值强制修正整幅目标图像。然后对修正后的图像和参考图像（整幅图像）进行颜色空间转换（RGB到HSV）,再次统计两幅图像亮度通道（V通道）均值差,用差值强制修正整幅目标图像亮度。实验结果证明,该算法能有效校正相邻摄像机图像的亮度和色差,对后期的拼接融合处理起到了很好的改善效果。     

车位图像畸变的矫正与拼接研究

为了实现停车场空车位的快速检测和查询,提出一种车位图像畸变的矫正与拼接方法,将相邻摄像头拍摄的具有一定重叠区域的视频图像拼接为一幅能够全面描述停车场车位信息的大视场图像,从而为停车场空车位的快速检测做准备。由于停车场摄像头安装的视角偏移和透视效应,造成拍摄的图片存在纵向和横向畸变,为了直观地显示整个停车场各个车位的占用、空闲信息,同时也为了方便车辆管理,先将各个车位逐一矫正成同视角图片,然后再进行拼接,从而便于用户直接观察停车场中的空车位,也有利于需要自动检测车位时进一步进行图像处理。     

一种鲁棒的序列图像自动拼接方法

针对传统图像拼接方法中鲁棒性差、计算量大及自动化程度低等问题,提出一种鲁棒性高的序列图像自动拼接方法。该方法首先采用Harris角点检测算子对经Wallis滤波后的序列图像进行特征点提取,并结合Forstner算子对特征点进行精确定位。然后基于所提取的特征点,采用邻域灰度互相关法进行序列图像的特征点匹配,得到粗匹配点集,并运用RANSAC算法对粗匹配点集处理得到精匹配点集,由精匹配点集求出较高精度的基础矩阵及极线,并由极线约束引导匹配得到高精度的匹配点对,再运用双向松弛整体匹配算法进一步剔除少数位于极线上的误匹配点。最后利用所得的高精度匹配点对,求解序列图像间的仿射变换关系,并进行图像的坐标变换和融合,从而实现序列图像的自动拼接。实验结果表明,该方法拼接效果理想,鲁棒性高,整个拼接过程全自动,不需要人工干预,具有较高的实用价值。     

不同视点海底图像拼接算法

对于深海水下摄影,由于相机平移和旋转,图像对应关系很难自动生成,因此需对应点映射来求解图像间的变换。本文通过摄像机自身所带仪器,测量摄像机焦点和任意物点所在位置,得出不同图像中相同物点所对应的像点。对于两幅图像的映射关系,原理上讲,一般输入三组对应点即可,但考虑到误差和相关性等因素,输入较多的对应点,对所求结果进行优化。将一幅图像映射到另一幅图像所在平面,对两幅图像进行平滑拼接。最后给出计算机实验结果。     

改进的实时图像拼接方法

通过分析比较不同配准算法的优缺点,提出一种基于灰度相关与特征点相结合的实时图像拼接方法。算法首先对图像进行自适应缩放,调整为需要输出的大小,然后用基于特征边缘点方法确定配准方向和大体位置,用基于灰度相关方法准确定位最佳匹配点,最后通过加权平均法对重叠图像进行融合处理。实验结果表明,算法能准确地对图像进行拼接,具有实时性和高效性。     

基于Hu向量相似度的图像序列自动排序算法

为了实现全景图拼接中图像序列的自动排序,提出了一种利用图像Hu矩向量相似度的图像序列全自动排序算法。首先利用图像的七个Hu矩构造一个矩向量,然后计算两个矩向量的欧氏距离,用以表示两幅图像的相似度,最后根据图像序列中各图像之间的相似度实现全自动排序。实验结果表明,该算法能有效地实现顺序混乱的图像序列的自动排序;同时,对图像序列中存在旋转及尺寸大小不同的特殊情况也能很好地处理。     

基于直线特征约束网格变形的航拍图像拼接

针对常用航拍图像拼接算法在处理存在视差的复杂图像时会出现鬼影、失真、不自然的问题,在APAP(as-projective-as-possible)算法的基础上,添加全局相似性和直线结构保护约束,提出一种基于直线特征约束网格变形的航拍图像拼接方法.首先,在图像重叠区域检测点、直线特征,并估计单应性扭曲;然后,使用网格将图像划分成多个局部图像块,建立网格优化模型,根据网格顶点坐标集定义一个包含图像扭曲不同特征的总能量函数,在APAP算法提供的局部单应性保证重叠区域对齐的前提下,对非重叠区域借鉴NISwGSP算法的全局相似性约束思想,并辅以直线结构约束提高拼接自然度;最后,在稀疏线性系统中求解能量误差最小化问题,得到最优网格顶点集,指导网格变形并完成航拍图像拼接.实验结果表明,所提出的变形方法能够减少重叠区域鬼影和非重叠区域失真问题,相比AutoStitch、APAP、AANAP、SPHP等经典算法拼接效果更自然,更能适应大视角的航拍图像拼接任务.     

针对大视差图像拼接的显性子平面配准

目的 针对图像拼接中大视差图像难以配准的问题,提出一种显性子平面自动配准算法。方法 假设大视差图像包含多个显性子平面且每个平面内所含特征点密集分布。对该假设进行了验证性实验。所提算法以特征点分布为依据,通过聚类算法实现子平面分割,进而对子平面进行局部配准。首先,使用层次聚类算法对已匹配的特征点聚类,通过一种本文设计的拼接误差确定分组数目,并以各组特征点的聚类中心为新的聚类中心对重叠区域再聚类,分割出目标图像的显性子平面。然后,求解每个显性子平面的投影参数,并采用就近原则分配非重叠区域的单应性矩阵。结果 采用公共数据集对本文算法进行测试,并与Auto-Stitching、微软Image Composite Editor两种软件及全局投影拼接方法（Baseline）、尽可能投影算法（APAP）进行对比,采用均方根误差作为配准精度的客观评判标准。实验结果表明,该算法在拼接大视差图像时,能有效地配准局部区域,解决软件和传统方法由误配准引起的鬼影、错位等问题。其均方根误差比Baseline方法平均减小55%左右。与APAP算法相比,均方根误差平均相差10%左右,但可视化配准效果相同且无需调节复杂参数,可实现自动配准。结论 提出的显性子平面自动配准算法,通过分割图像所含子平面进而实现局部配准。该方法具有较高的配准精度,在大视差图像配准方面,优于部分软件及算法,可应用于图像拼接中大视差图像的自动配准。