一种基于特征点匹配的图像拼接方法研究

针对图像间因具有旋转及光线强度差异等现象而导致的拼接效果不佳及拼接速度慢的问题,提出一种基于特征点的配准算法;在特征点提取阶段,尺度不变的特征变换方法 (SIFT)具有对图像尺度缩放、旋转、放射变换以及亮度变化保持不变的优点,文章采用了改进的SIFT特征点提取算法;在特征点匹配阶段,采用改进的RANSAC算法对特征点匹配对提纯;最后用加权平均法实现拼接图像的融合;实验证明,该算法有效提高了图像拼接的效率和准确性,拼接精度可以达到亚像素级。     

基于SIFT和TPS算法的四旋翼无人机图像自动配准

针对四旋翼无人机图像姿态倾角大、图像变形明显等特点,采用尺度不变特征变换(SIFT)算法和薄板样条模型(TPS)对四旋翼无人机图像进行特征点匹配和配准实验研究,从拼接图像的目视效果和配准均方差方面比较分析了TPS模型与常用的仿射变换及多项式变换模型的图像配准效果。结果表明:在SIFT算法精确的同名点匹配下,TPS变换模型能够兼顾四旋翼无人机图像的整体刚性变形及局部的非刚性变形,无论是目视效果还是均方差定量分析,TPS变换的图像配准精度最高\,效果最好,能够满足四旋翼无人机图像的快速配准、拼接要求。     

基于SIFT改进的图像拼接技术分析

为了保持较好的拼接性能同时提高运行速度,提出了一种基于尺度不变特征变换（SIFT）算法改进的图像拼接方法。首先通过图像配准方法介绍图像拼接的过程,其次详细描述同化核分割最小值（SUSAN）算法和基于SIFT描述子的特征匹配算法的处理流程,然后计算映射模型,其中包括获得配准图像和加权融合图像的方法,最后通过实验结果验证改进算法具有较高效率。     

基于SIFT特征的彩色图像拼接方法研究

针对传统特征提取拼接算法在复杂图像中配准过程中出现的过多误匹配,导致拼接后图像出现鬼影、模糊等问题,从而影响拼接图像的质量,提出一种改进的SIFT配准算法。在对目标图像提取SIFT特征后,利用SIFT描述子的尺度以及梯度方向信息建立最小邻域匹配剔除误匹配点,之后利用局部均方根误差(RMSE)评价映射矩阵与RANSAC算法相结合,迭代出精确变换模型。在对图像进行几何矫正后,提出一种自适应的混合线性算法对重合区域图像变换至HIS颜色空间进行图像拼接,最后得到平滑无缝的完整彩色全景拼接图像。实验结果证明,该算法在拼接复杂场景并且重合区域不多时仍有较好的准确性及稳定性。     

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。     

基于ASIFT的无缝图像拼接方法

传统图像拼接方法对尺度、视差和光照变化较大的图像配准效果不佳。为此,提出一种基于仿射-尺度不变特征转换(ASIFT)算法的无缝图像拼接方法。采用能够抵抗强仿射情况的ASIFT算法检测特征点,并对特征点进行提取与匹配。利用随机抽样一致算法反复迭代,找到精确的变换矩阵初始值,根据变换矩阵进行2幅图像之间的统一坐标变换,使用加权平滑算法完成图像的无缝拼接。实验结果表明,与基于SIFT特征的拼接方法相比,该方法的图像拼接效果较好。     

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。     

一种精确匹配的全景图自动拼接算法

本文提出一种全景图像自动拼接算法,能够实现特征点对的精确筛选和匹配,以及输入图像的自动排序和拼接。首先提取输入图像的尺度不变特征变换SIFT特征点,并采用k-d树搜索得到图像之间所有初始特征匹配对;利用欧氏距离比值和中值滤波器对初始特征点对进行筛选后,再应用随机抽样一致算法RANSAC得到图像间精确匹配的特征点对;计算出图像之间的单应性矩阵,在此基础上完成对输入图像的自动排序和配准,最终拼接合成全景图像。实验结果表明,该算法能获得比结合欧氏距离比值的RANSAC算法更高的配准精度,全景图拼接效果较好,具有良好的鲁棒性。     

改进的SIFT特征点图像匹配方法研究

图像配准是遥感、计算机视觉、医学等许多领域中的一个基本问题,而图像特征点的提取和匹配是完成图像配准的基础。本文采用SIFT尺度不变特性变换算子进行图像匹配,通过改进该算法,提高算法的效率,通过仿真实验,证明改进的SIFT特征点匹配方法,可以提高特征点匹配的速率,降低匹配计算的耗时。     

遥感图像拼接系统

提出和实现了一种图像配准方法,利用OpenCV库开发了一个低空遥感图像拼接系统. 将SIFT作为图像拼接特征向量,实现了图像局部尺度空间中极值点的计算和SIFT特征点的提取. 使用特征向量的欧氏距离实现特征点的粗匹配,结合随机抽样一致RANSAC算法对匹配点进行优化,并精确估算出投影变换矩阵,实现两幅图像的拼接. 最后实现对重合区域的图像融合. 实验结果表明本文方法较好的解决了遥感图像中常出现的图像的平移、缩放、旋转等变换下的配准问题,达到较好的拼接效果.     

一种消除图像拼接缝和鬼影的快速拼接算法

由于提取SIFT特征进行图像拼接的算法复杂度较高且不能很好地处理拼接缝和鬼影等问题,提出了一种消除拼接缝和鬼影的快速图像拼接算法.该算法首先划定提取SIFT特征的范围,计算出匹配特征点后使用RANSAC算法求取两幅图像间的坐标变换关系矩阵H,然后结合最佳缝合线算法和改进的加权平均融合算法实现无缝拼接.实验结果表明,提出的算法不仅有效地消除了拼接缝和鬼影,也提高了图像拼接的效率.     

基于拉普拉斯金字塔融合的岩心图像拼接算法

针对岩心图像拼接效率低以及易出现鬼影现象的问题,提出了一种基于最佳缝合线的拉普拉斯金字塔融合的岩心图像拼接方法.首先将待拼接的两幅岩心图像进行灰度变换,根据ORB算法计算并描述特征点;其次使用改进的random sample consensus (RANSAC)算法对特征点进行提纯,完成特征点匹配;根据匹配的特征点计算图像间的配准关系,最后根据最佳缝合线实现岩心图像的拉普拉斯金字塔融合,完成拼接.实验结果表明,改进的RANSAC算法能在保证正确率的同时提升速度,而且本文提出的图像融合方法避免了鬼影的产生,在融合区域的PSNR、SSIM和DoEM客观评价指标上与另外两种图像融合算法相比都有所提升.     

基于网格运动统计算法和最佳缝合线的密集重复结构图像快速拼接方法

针对常用的图像拼接算法对具有密集重复结构的图像会产生大量误匹配点从而出现明显鬼影且耗时较长的问题,将网格运动统计（GMS）算法与最佳缝合线算法相结合,提出了一种密集重复结构的图像快速拼接方法。首先,在图像的重叠区域提取大量粗匹配点;接着,采用GMS算法进行精匹配,然后在此基础上估计变换模型;最后,采用基于动态规划思想的最佳缝合线算法完成图像拼接。实验结果表明,将所提算法应用于两组具有密集重复结构的图像上,不仅可以有效消除鬼影,得到理想的拼接效果,而且显著减少了拼接时间;平均拼接速度分别是传统尺度不变特征变换（SIFT）和加速稳健特征（SURF）算法的7.4倍和3.2倍,分别是结合区域分块的SIFT算法和SURF算法的4.1倍和1.4倍。所提算法能够有效地消除密集重复结构拼接时的鬼影,同时缩短了拼接时间。     

最佳点平滑法寻找最佳拼接缝

针对目前大多数算法在图像拼接过程中仍然存在明显缝隙的缺陷,提出了最佳点平滑方法,首先采用SIFT算法提取特征点,并用PCA-SIFT对特征描述符做降维处理;然后通过RANSAC消除误匹配点,将三基色最为接近的点作为拼接点,之后对拼接点集进行平滑处理;最后得到最佳拼接线。通过仿真实验表明,算法在保证了时间效率的同时,使得彩色图像得到了更好的拼接效果。     

基于SIFT特征检测的图像拼接优化算法研究*

针对复杂场景下图像拼接,误匹配点比例较大时,传统匹配优化算法效率低,合成图像易产生鬼影等问题,在SIFT算法基础上,采用一种新的聚类方法预筛选特征点对,再用RANSAC算法精确提纯,减少算法迭代次数;并提出了改进的基于特征点的最佳缝合线与多分辨率样条法相结合的融合方法,提升了融合图像质量。实验结果表明,经过对以上两部分的改进,算法效率有较大提高,并能有效去除鬼影现象。     

肌骨超声图像特征检测及拼接

目的 肌骨超声宽景图像易出现解剖结构错位、断裂等现象,其成像算法中的特征检测影响宽景图像的质量,也是超声图像配准、分析等算法的关键步骤,但目前仍未有相关研究明确指出适合提取肌骨超声图像特征点的算法。本文利用结合SIFT （scale invariant feature transform）描述子的FAST（features from accelerated segment test）算法以及SIFT、SURF（speeded-up robust features）、ORB（oriented FAST and rotated binary robust independent elementary features（BRIEF））算法对肌骨超声图像序列进行图像拼接,并对各算法的性能进行比较评估,为肌骨超声图像配准、宽景成像提供可参考的特征检测解决方案。方法 采集5组正常股四头肌的超声图像序列,每组再采样10幅图像。利用经典的图像拼接算法进行肌骨图像的特征检测以及图像拼接。分别利用上述4种算法提取肌骨超声图像的特征点;对特征点进行特征匹配,估算出图像间的形变矩阵;对所有待拼接的图像进行坐标变换以及融合处理,得到拼接全景图,并在特征检测性能、特征匹配性能、图像配准性能以及拼接效果等方面对4种算法进行评估比较。结果 实验结果表明,与SIFT、SURF、ORB算法相比,FAST-SIFT算法所提取的特征点分布更均匀,可以检测到大部分肌纤维的端点,且特征点检测时间最短,约4 ms,其平均匹配对数最多,是其他特征检测算法的25倍,其互信息和归一化互相关系数均值分别为1.016和0.748,均高于其他3种特征检测算法,表明其图像配准精度更高。且FAST-SIFT算法的图像拼接效果更好,没有明显的解剖结构错位、断裂、拼接不连贯等现象。结论 与SIFT、SURF、ORB算法相比,FAST-SIFT算法是更适合提取肌骨超声图像特征点的特征检测算法,在图像配准精度等方面都具有一定的优势。     

基于GMS和改进最佳缝合线的视差图像拼接算法

针对视差图像拼接时,拼接图像存在鬼影、亮度不均匀等问题,本文提出一种基于网格运动统计（Grid-based Motion Statistics, GMS）和改进最佳缝合线的视差图像拼接算法。算法首先利用快速特征点提取和描述（Oriented FAST and Rotated BRIEF, ORB）算法提取特征点,并采用GMS算法筛除误匹配点;然后引入HSV颜色空间和图像梯度差改进能量函数,避免缝合线穿过图像边缘;最后基于图切割法求取最佳缝合线,进行图像的梯度融合拼接。仿真实验结果表明,在图像存在较大视差的情况下,本文算法特征点匹配正确率较基于尺度特征不变（Scale Invariant Feature Transform, SIFT）算法和基于加速稳健性特征（Speeded Up Robust Features, SURF）算法最低和最高提高了2.01倍和4.73倍,图像自然度平均提高了22.6%,且拼接的图像亮度均匀、无透视畸变。     

高斯二阶差分特征算子在图像拼接中的应用

为了将同一场景中具有重叠区域序列的图像快速准确合成一幅具有宽视角、高分辨率的图像,提出了基于高斯二阶差分(D2oG)特征检测算子的SIFT算法.采用高斯二阶差分(D2oG)金字塔的过零点检测提取图像尺度不变特征点,并选用RANSAC算法对特征点匹配对进行提纯,在此基础上计算不变换矩阵H,最后,用渐进渐出平滑算法完成图像的无缝拼接.实验中分别采用所提方法和SIFT算法对具有典型变换的4种图像进行拼接与测试,结果表明:所提方法提取的匹配点数、拼接所消耗时间明显低于采用SIFT算法,同时匹配效率也高于后者.此方法降低了运算复杂度的同时,图像拼接实时性也得到提高.     

多幅图像的自动拼接算法研究

提出一种基于特征点的多幅图像自动拼接算法。根据SIFT或SURF算法在图像的尺度空间中提取特征点,对特征点进行亚像素定位,并赋予主方向。根据特征点邻域信息分布计算得到特征向量后,基于k-d树进行最近邻和次最近邻搜索,利用最近邻特征点距离与次近邻特征点距离之比得到初始匹配点对。使用RANSAC（Random Sample Consensus）算法剔除错误匹配特征点对,同时对图像之间的变换参数进行鲁棒估计,使用多频带融合算法消除拼接痕迹。实验验证了该算法能够完成多幅图像的自动无缝拼接。     

基于SIFT算法的红外图像拼接方法改进

针对红外图像拼接误匹配点过多、耗时过长等问题, 对基于SIFT算法的红外图像拼接方法进行改进. 首先利用高斯差分金字塔建立尺度空间, 然后利用FAST算法对高斯差分金字塔图像进行特征点提取, 提高了算法运行效率, 随后以特征向量的欧式距离作为特征点的相似性度量, 从而找到初始匹配点对, 并利用结合了方向一致性判断的Ransac算法剔除错误匹配点对, 最后用加权平衡算法实现图像的快速融合. 通过红外人物图像拼接实验, 证明改进后的算法在旋转、缩放、光照等情况下更稳定、效率更高, 有较大的理论和应用价值.