基于斜率改正比的遥感图像拼接缝消除算法

针对在遥感图像镶嵌中所产生拼接缝的问题,分析了现有的拼接缝消除方法,提出了直方图迭代匹配结合斜率改正比的消除方法。通过直方图的迭代匹配增强了图像的反差,在镶嵌的遥感影像中用斜率改正比的方法消除拼接缝实现图像的光滑过渡。实验结果表明,该算法具有很好的拼接缝消除效果并且减少了两幅图像的灰度差值和标准值差值,改善了图像的质量。     

遥感彩色影像镶嵌拼接缝的消除方法研究

对遥感影像拼接缝消除方法存在的问题进行了分析,提出了基于色度空间变换和动态宽度的遥感彩色图像拼接缝消除新方法。在HLS色彩空间,从色度、亮度和饱和度三个方面对拼接缝两侧像元值差异进行消除后,再转换为RGB彩色图像,并用4幅彩红外航空遥感图像进行了试验。研究结果表明,所提出的方法对于遥感彩色图像拼接缝消除具有较好的效果,算法简单、易于实现。     

基于Wallis与距离权重增强的无人机影像拼接缝消除

针对无人机影像拼接缝消除困难的问题,提出了一种基于Wallis匀光和距离权重增强的拼接缝消除算法。首先,应用Wallis匀光消除亮度差异,给出Wallis参数设置方法。然后,提出了一种基于空间相关性的距离权重分配方法,通过增强距离对权重的影响,对拼接缝处的局部纹理错位进行全局优化,起到渐入渐出的平滑过渡效果,消除纹理拼接缝。最后,选取7种不同类型影像对本文方法和其他4种经典算法进行对比,并对8条行带影像进行拼接。实验结果表明：本文算法能高效地消除由于曝光差异与几何变形引起的拼接缝,适用于无人机影像快速处理。     

基于灰度均值改正比的拼接缝消除方法

目前,普遍采用的拼接缝消除方法主要有基于重叠影像的消除方法、小波变换法和强制改正法。提出一种新的基于拼接缝两侧图像灰度均值改正比的拼接缝消除方法,计算缝两侧图像均值的平均值与原图像均值之比,进而将该比值由缝向两侧逐渐过渡,最终实现拼接缝的消除。实验表明,该算法可行、有效,拼接缝消除后具有较好的视觉效果,尤其在灰度差值较大时,该算法比强制改正法具有明显的优势。     

X射线光栅相衬成像拼接缝消除算法

针对X射线光栅相衬成像拼接过程中出现的拼接缝问题,提出一种基于改进的中值滤波结合全变分平滑模型的拼接缝消除方法。首先利用方差的全局亮度调整方法消除待拼接图像间亮度不均,获取亮度均匀图像。然后通过改进的中值滤波对拼接缝两侧灰度值进行修正,以抑制灰度突变的干扰;再利用全变分平滑模型对修正后的图像进行平滑,使拼接缝过渡光滑。最后对平滑后图像进行增强,获得增强后的大视场图像。实验结果表明,所提方法在保持图像边缘细节的同时,能够有效消除拼接缝隙,提高了拼接图像质量。     

不同季相SPOT5影像镶嵌前色调处理方法研究

只有少数影像可供选择时,如何镶嵌季相差异大的影像,以取得较好的镶嵌效果,是一个很常见的技术问题。该问题的难点主要在于如何减小镶嵌影像间色调的差异。以厦门市两景不同年份、不同季相、色调差异很大的SPOT5卫星影像为例,采用数值调整,栅格编辑填充和特征信息提取、分类等图像处理方法,对影像上色调差异很大的斑块状地物和不规则零碎地物进行处理,达到了减小两景影像中同一地物特征色调差异的目的。文中提出的均色方法可以改善影像镶嵌效果,具有较强的实用性。     

邻域最短距离法寻找最佳拼接缝

目的：为解决目前大多数寻找最佳拼接缝的算法只考虑到对应像素的差异最小,却忽略了保留图像中目标的完整性,从而导致镶嵌结果中目标特性的破坏和图像信息损失的问题。方法：本文提出一种基于8邻域内各像素到目标距离最短的寻找最佳拼接缝方法,首先将形态学处理后的二值化图像划分为背景与目标;然后以尽量不切割目标为标准,将与目标距离最短的点作为拼接点;最后得到最佳拼接缝。结果：本文算法找到的最佳拼接缝使得图像的结构相似度和邓氏关联度都得到提高,错位程度降低5%以上。结论：相比于目前常用的寻找最佳拼接缝算法,本文算法能够更好地保留目标的完整性,错位现象基本消除,视觉上的灰度突变也有所减弱,图像质量得到明显改善,达到令人满意的视觉效果。     

无人机序列影像快速无缝拼接方法研究

以一种快速无缝的方式对测区影像进行拼接是保障无人机充分发挥机动灵活优势的关键。在无其他控制点的情况下,仅通过利用无人机序列影像和自身记录GPS信息对整个任务区影像进行快速无缝拼接。根据GPS记录的坐标信息对测区影像进行分块。使用GPU-SIFT算法对分块后影像进行匹配与误匹配剔除。提出一种具有较小时间开销的拼接缝消除算法。实验结果表明,该拼接方法在保证一定拼接精度的前提下,大大提高了拼接效率,可为突然自燃灾害等紧急情况下提供应急数据源。     

基于尺度不变特征的影像自动拼接

影像拼接主要存在拼接错位和拼接缝的问题.本文首先采用RANSAC算法剔除SIFT特征匹配的误匹配点并进行初始单应矩阵估计;其次引入光束法平差消除误差的累积,实现精确的全局对准从而避免拼接错位;最后采用多波段融合消除拼接缝效应.试验证明,本文实现的影像自动拼接算法很好地克服了以上问题,得到视觉效果较好的拼接影像.     

基于控制点配准算法的无人机遥感影像自动无缝拼接技术

传统无人机遥感影像自动无缝拼接技术无法精准匹配影像信息,导致无人机遥感影像拼接结果出现大量缝隙,拼接效果差。因此提出了基于控制点配准算法的无人机遥感影像自动无缝拼接技术。遵循无人机影像成像原理,获取无人机遥感影像,并将数据以图像格式文件形式存储。设置阈值,剔除最邻近域和次邻域比值大于阈值的控制点,对影像坐标平移和缩放数据标准化处理,彻底消除坐标变换对图像配准影响。构建相似变换矩阵,获取新的控制点集,使用直接线性变换算法预估变换矩阵,得到线性解。经过粗、细配准,确定不同图像重叠区域。搜索最佳拼接线,使用加权平均融合法消除拼接缝,由此设计拼接流程。由实验结果可知,该技术能够精准匹配影像信息,检测到影像最大分辨率为1000*800,具有良好拼接效果。     

一种改进图像拼接算法的仿真研究

研究图像拼接优化问题,在图像拼接中有精度要求,但由于受到光照、目标移动、视角等影响,图像含有噪声,且容易发生变形,传统Harris特征提取算子不能适应图像变形特性,容易获得很多错误的特征点,导致后继的图像拼接精度低。为了提高图像拼接精度,提出一种改进Harris算子的图像拼接方法。首先对待拼接图像进行平滑和几何校正处理,然后采用改进Harris算子提取图像特征点,最后采用傅立叶变换实现图像配准,平均值法进行图像融合,得到一幅全景图像。仿真结果表明,改进算法不仅减少了图像拼接耗费的时间,同时提高了图像精度和拼接的效率,达到了图像无缝拼接的效果。     

Aerial image mosaicking based on the 6-DoF imaging model

ABSTRACT

Image mosaicking technology is widely used in remote sensing and imaging of unmanned aerial vehicles (UAVs) for its superiority of generating large seamless images with high resolutions. Existing methods generally adopt the 8-DoF (degrees of freedom) homography camera model for image mosaicking, which require large computation cost in parameter optimization and cause distortions in the mosaicked images because of the accumulation errors. In view of this, this paper introduces an efficient mosaicking method based on 6-DoF imaging model to improve the quality of aerial image mosaicking. This derived model reduces the number of unknown variables for parameter optimization, hence improves the time efficiency. Meanwhile, a constraint term is merged into the objective function of optimization by analysing the characteristic of UAV imaging to eliminate the accumulation error in the mosaicking process. The experimental results on multiple datasets demonstrate that the proposed method achieves more accurate mosaicking results efficiently and is robust to different reference images relative to the state-of-the-art method.     

无人机载荷图像地理信息拼接及验证算法

In the traditional video and image processing technology field, researchers often focus on the processing of the image content, especially the accuracy and the speed. However, the geographic information data carried by UAV video and image is often ignored, resulting in the image only containing the scene information and losing the geographic data information after the image processing iscomplet- ed, so that the user cannot quickly obtain the geographic information of the target of interest from image processing results. In order to process the geographic information efficiently, an image mosaicking and verification algorithm for UAV image with geographic information regards geographic information data as multi-channel double floating-point matrix data, which can be calculated synchronously using matrix processing algorithms. Meanwhile, the accuracy and speed of a large number of image mosaicking tasks can be improved by using image-splicing algorithm based on grouping control with geographic information. The experimental results show that the proposed algorithm can effectively process the UAV image with geographic information, especially in image mosaicking.     

Radiometric normalization of sensor scan angle effects in optical remote sensing imagery

Radiometric distortions along the scan line, caused mainly by the atmosphere, reflection properties of the imaged surface objects, and topography are observed frequently in images acquired by optical remote‐sensing sensors, especially airborne sensors with a wide field of view. In practical applications, such as classification or mosaicking of image data, a relative correction or normalization of these radiometric distortions is needed. Therefore, the goal of this paper is to derive a relative correction algorithm for multispectral line scanner images, which allows the spectral radiance values for different scan angles to be converted to radiance values of a defined reference scan angle. Under the simplifying assumption of complete diffuse reflectors, these radiometric distortions are modelled using a linear equation between the radiances of a pair of scan angles for each class of surface objects separately. A linear regression, applied to all these equations, results in a linear model for the radiance correction, a new empirical radiometric correction method, which is a generalization of earlier proposed strictly additive or multiplicative models. The proposed method is based solely on the digital image data. So, no additional information or user interaction is required, and the method is fully automatic. Applications for data acquired with the airborne multispectral scanner DAEDALUS AADS 1268 ATM show the effectiveness and potential of the proposed method especially for mosaicking and classification purposes.     

一种适用于多媒体传感器网络的图像拼接算法

为充分利用有限的资源产生高分辨率、宽视角图像,考虑到相邻无线视频节点之间的信息冗余性,提出一种适用于无线多媒体传感器网络的图像拼接算法。使用分块搜索算法进行图像配准以降低能耗,改进绝对差值和算法以提高图像配准的精度,并使用渐进渐出的加权平均算法对图像进行缝合,图像拼接之后与基站间的通信量减少,可以有效降低网络负载。仿真实验结果表明,所提出的算法在保证一定图像配准精度和图像质量的情况下,计算复杂度较低,可以有效节约能量。     

一种基于小波变换和自适应滤波的图像拼接算法

图像拼接技术其关键在于解决拼接图像配准问题,以及如何针对多幅相关图像,进行无缝接合形成连贯的没有拼接痕迹的图像.本文针对上述问题,提出了一种算法.首先对小波域的图像信息采用灰度相关法进行匹配搜索,使用RANSAC算法对匹配点进行提纯;然后在小波域生成自适应滤波器,并在图像的拼缝处作滤波处理,得到拼接后的小波系数矩阵;对小波系数矩阵进行小波逆变换还原图像.实验结果表明:在小波域对图像进行拼接,而且在接缝处根据两幅图像的自身信息进行自适应滤波(即时改变滤波器形态),故它很好地平滑了拼接中出现的接缝.     

Overview of PEL image processing capability

The Remote Sensing Section of the Physics and Engineering Laboratory has developed a general purpose image processing system. An overview of the system is given here. Its primary use is the production of special purpose map products from multispectral imagery. Its capabilities include enhancement, rectification, mosaicking, map digitization, automatic relief shading, filtering, restoration, classification and film production. The data base includes images from the LANDSAT and CZCS multispectral scanner satellites, images from an eleven-band aircraft multispectral scanner and a variety of digitized maps.     

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.     

基于相位相关的指纹拼接方法研究

基于指纹图像的旋转、平移、距离等不变特性,从增加指纹图像的有效特征点出发,提出了指纹拼接方法。该方法分为三步：第一步,提出基于中值滤波及局部属性的归一化预处理算法,去除图像噪声和影响相位相关度准确性的频率信息;第二步,图像进行伪极坐标快速傅立叶变换,根据旋转和平移的不变性,利用相位相关对图像进行快速配准;第三步,对配准的指纹图像完成平滑拼接。大量的实验结果证明本方法可以增加有效的指纹图像特征点数量,改善比对效果,计算复杂度较低,可以实现指纹图像的快速拼接。