基于小波变换的图像拼接算法

研究拼接图像配准问题,针对多幅相关图像进行无缝连接形成清晰图像难度大,为了提高图像拼接速度和精度,提出了一种新的小波变换的图像拼接算法,采用小波变换的多分辨率特征将原图分解为若干层,并保留其低频部分和最后一层的高频部分,高频部分对应着原图像的细节信息,含有大量角点,在高频部分由小波模极大值及Harris角点检测算子确定出初始搜素空间,在低频部分确定出初始角点,然后根据角点间的对应关系,直接在原图像上确定角点的精确位置,并采用灰度相关法作为度量函数进行匹配,再用RANSAC算法对匹配点对进行提纯,消除错误匹配对,最后计算出变换参数,对实时图进行变换,并把它们注册到同一坐标系中,完成两幅图像的拼接.实验结果表明,具有较好的实时性和拼接精度效果.     

图像拼接算法的研究

在灵境技术和宽视域的实时监视系统中,经常涉及到多幅(帧)图像的无缝拼接。基于模板匹配是常用的方法,但计算量大,本文提出了相关算法和距离判别法,实验验证了距离判别法,并给出了该算法的编程要点。     

基于特征块与小波变换的图像拼接算法

为了改进现有的基于灰度的图像拼接方法速度过慢的缺点,综合考虑了图像拼接过程中速度与精度两个因素,提出了一种基于小波变换和特征块的图像拼接算法.该算法对图像进行小波变换,在高频信号上利用简单边缘阈值法提取特征块,在低频信号上进行配准,并根据低频图像配准位移完成原始图像的配准.最后将实验结果与传统的基于灰度的图像拼接方法进行比较,结果表明了该算法在保证图像拼接精度的同时,大大提高了图像拼接速度.     

基于全局拼接的航拍图像拼接算法研究

研究航拍图像的拼接问题,提高图像拼接的准确度。由于当通过航拍获取的图像中部分图像相互存在重叠区域的比例不大时,造成拼接不准确。传统的区域的图像拼接算法无法将具有较小重叠区域的图像准确拼接。为了提高航拍图像拼接的准确率,提出一种全局的图像拼接算法,通过使用SIFT算法提取图像的SIFT特征点,根据位置误差最小的原则完成两幅图像的SIFT特征点匹配,最后利用整体最优化方法对拼接结果进行优化,采用全局特征点的拼接方法,可避免传统方法只利用重叠区域灰度特征而不能准确拼接低重叠度图像的问题。实验证明,改进方法利用图像的全局信息,准确地实现图像的拼接,取得了满意的结果。     

基于微观图像的图像拼接算法研究

针对传统图像拼接算法不适用于局部特征点多的微观图像实时拼接问题,结合Harris角点、SURF算法和K-Means算法提出了一种改进的算法。具体的算法流程如下：通过Harris角点提取微观图像中的特征点,并在形成SURF描述子后利用最近近邻算法对这些特征点进行粗配准。通过K-Means算法对初次配准的特征点进行聚类分簇获取聚类中心,并提取有效聚类区域的特征点。对有效的特征点进行精确配准,并校验配准后特征点的斜率一致性和距离一致性,从而实现精确的特征点匹配。实验结果证明,该算法克服了特征点多造成图像拼接时间长和拼接误差大的问题,具有较强的鲁棒性和稳定性,可应用于微观图像实时拼接领域。     

改进SURF算法的图像拼接算法研究

针对目前图像拼接算法存在对于图像配准过程中对应特征点对难以准确匹配的问题,提出了一个通过改进的SURF算法提取图像特征点,然后对得到的特征点进行描述,利用快速RANSAC算法配准图像,最后采用像素加权的方法进行图像融合。实验结果表明,提出的改进SURF方法有效地提高了特征点提取的准确性,去除了错误的匹配点对,将整个拼接过程的效率从之前的13.03对/秒提升到15.20对/秒。     

静态图像快速拼接算法研究

在讨论图像拼接的模板匹配法的基础上,针对计算量太大的问题,提出了一种提高效率的改进算法。选取四条线段作为模板,并利用相邻像素差值作为模板进行图像拼接。试验结果表明,该算法不但降低了计算复杂度,还很好地保证了拼接质量。     

图像拼接的改进算法

图像拼接在制作全景图的过程中具有重要作用,但是现有的方法不能很好地处理鬼影和曝光差异,针对存在的问题,提出了一种实现图像拼接的算法．首先利用动态规划的方法在要进行拼接的图像中找到一条最佳的缝合线,然后利用多分辨率技术进行拼接,解决了鬼影和曝光差异。     

基于全景图像的拼接算法研究

IBR技术不仅可以弥补传统基于几何绘制技术的不足,而且能给出更丰富的图像显示.论文从工程实际应用的角度出发,提出并实现了一种图像拼接的新方法.该方法即可用于全景控件图像的拼接,也可用于普通图像的拼接.试验证明,此方法在全景图像的生成中具有自动拼接、效率高等优点.     

球面全景图像的拼接算法研究

在分析球面图像拼接算法的参数模型,基本原理和实现方法的基础上,提出了球面全景图像拼接的优化算法,取得了良好的拼接效果。     

用于图像拼接的特征提取算法研究

图像拼接是计算机视觉领域的一个重要分支,也是现在的研究热点.研究了用于图像拼接的特征提取算法,该算法提取的特征能对旋转、尺度缩放、仿射变换、视角变化、光照变化、噪声等图像变化因素保持一定的不变性,并在处理速度上与传统的SIFT算法相比有大幅提高,具有较强的实时性和鲁棒性,是一种较好的特征匹配算法.     

球面全景图像的拼接算法研究

在分析球面图像拼接算法的参数模型、基本原理和实现方法的基础上,提出了球面全景图像拼接的优化算法,取得了良好的拼接效果。     

基于小波融合的磨粒图像拼接方法研究

针对大磨粒检测要求,研究了大磨粒图像采集和处理方法,分析了磨粒图像特点;根据待拼接磨粒图像特点,采用了相位相关的磨粒图像配准方法,提出了基于系数矩阵和小波融合的磨粒图像拼接方法。磨粒图像拼接结果表明:提出的方法具有较好的效果,为后续的磨粒特征参数提取和磨粒识别提供了较好的基础。     

基于小波变换与相位相关的PCB图像拼接算法*

在印刷电路板自动光学视觉检测(automatic optic inspection,AOI)中,需要通过图像拼接以获得整个PCB的图像。传统的图像拼接算法处理光照干扰效果不好,并且算法复杂。针对AOI的工程实际,通过对图像进行二维小波变换去掉反映光照渐变的低能量系数,获得反映图像水平和垂直方向变化轮廓的高频系数,同时有效地降低计算复杂度;结合相位相关法实现快速精确的重叠位置配准,采用加权平均法实现图像的融合。实验结果证明,该算法能够对多种规格、不同颜色的PCB图像实现快速、准确的拼接。     

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.     

无人机图像拼接算法综述

无人机图像拼接是一个日益受到关注的研究领域,已经成为了照相绘图学、计算机图形学等研究的热点。首先给出了无人机图像拼接的一般步骤,重点归纳了三种特色鲜明的配准算法,然后简单阐述了图像融合的步骤和算法,最后通过归纳分析选定了适合无人机图像拼接的算法,并且展望了该领域的前景。     

大规模显微图像拼接算法

针对大规模显微图像拼接中的误差累积问题,提出了一种新的图像拼接模型。首先利用基于区域的对准方法,按照由粗到细的分层对准策略,提高图像对准的速度与准确性。然后,利用所有重叠图像对的对准约束,建立了一种图像拼接模型,并通过求解线性方程组得到拼接模型的最优解,从而实现了大规模显微图像的自动拼接。从实验结果看,该算法有效地消除了误差的累积效应,获得了理想的拼接效果。     

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算法的图像拼接技术研究

随着人们在生产、生活过程中对获取更加优质视觉信息的要求逐步提高,图像拼接技术成为数字图像处理领域中的热点与重点研究内容.先采用SIFT这一图像特征点检测与匹配的基础算法对图像进行特征点的粗匹配,再使用RANSAC算法对特征点进行提纯,得到最优特征点.仿真试验验证了该图像拼接技术可以提高图像的拼接效果,增强算法的鲁棒性.