旋转扫描序列图像的全景图拼接方法

针对火炮身管内表面观测的特殊需求,考虑到传统的图像拼接方法效率低或精度低的缺陷,提出了一种硬件和软件相结合的基于旋转扫描序列内表图像的全景拼接方案和图像拼接算法.该方案用步进电机驱动45.平面反射扫描镜和CCD相机同步旋转来实现对等距内表面序列图像的快速获取,利用获取的序列图像根据步进电机的步进角度完成内表面全景图像的粗级拼接,即在拼接中首先对步进旋转角度θ和图像素距离P进行标定,然后根据标定结果选取待配准的子图像区域,在子图像区域中采用基于相化相关的图像配准方法对图像进行像素级配准,从而完成对序列图像的精级拼接.为了实现图像的平滑过渡避免出现拼接痕迹,最后提出了基于人眼视觉特性的高斯函数权值加权图像融合过渡的方法.试验和仿真结果表明:该方案能够实现内表图像的快速高精度全景拼接,拼接的精度达到像素级,拼接时间小于500 ms,能够满足内腔表面观测的实时性需求,非常适合工程实际应用.     

一种用于钣金零件视觉测量的图像拼接方法

在钣金零件视觉测量中,大尺寸零件超出图像采集摄像机的视场范围,不能一次性获得该零件的完整图像,需要将存在一定重叠区域的图像进行图像拼接。针对特征稀少、灰度信息少、轮廓对称的钣金零件图像不易拼接问题进行了分析和研究,提出了一种在待拼接图像中选择包含重叠部分的等大小区域作为待配准区域,并对其提取轮廓,然后对轮廓图利用相位相关法求待配准区域的配准参数,再根据待配准区域图像与待拼接图像的坐标关系转换求待拼接图像的配准参数并对图像进行配准,实现钣金零件图像拼接的方法。通过实验表明,该拼接方法对特征稀少、灰度信息少和轮廓对称的钣金零件图像具有速度快、较好的准确性和抗干扰能力,能够满足工业应用的要求。     

车载前向运动视频的实时全景成像方法

传统的视频拼接模型和图像对齐方法中,耗时的图像匹配和复杂的光流计算一直是实时拼接的性能瓶颈。提出了一种车载前向运动视频的实时全景成像方法,该方法充分利用物理场景的几何结构和列车的运动信息来构造视频的拼接区域,并建立几何模型实现了拼接区域的对齐。整个拼接避免了复杂的图像处理过程,实现了铁路全景图的实时获取,同时也提供了一种轻量级的视频全景索引方式,降低了视频数据的存储和访问开销。     

基于几何特征和图像特征的点云自适应拼接方法

多视点云拼接技术是物体三维测量过程中的重要环节。现有的无标志点三维点云自动拼接方法在对不同表面进行测量拼接时稳定性较差。针对此问题,提出了一种基于几何特征和图像特征的点云自适应拼接方法。该方法建立了一个配准算法选择模型,通过引入配准算法判断因子来综合评价物体表面的几何、纹理复杂程度,从而系统可根据判断因子自适应地选择合适的配准算法,实现基于几何特征配准和基于图像特征配准的有机结合。并在特征点匹配过程中,采用随机抽样一致(RANSAC)算法对误匹配特征点进行剔除。实验结果表明,该方法可实现不同表面的稳定点云拼接。     

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。     

基于光场深度序列的大视野图像拼接算法

针对现有光场深度重建算法只能获取单一视角深度信息,三维建模应用受限的问题,提出一种大视野图像拼接算法。该算法基于三维光场重建的深度图像序列,采用双边滤波及插值算法对图像进行去除噪声,利用基于边缘曲率极值的角点检测算法,并通过最小曲率偏差的列间度量匹配实现了图像之间的精确配准,采用改进的加权平均方法对重叠区域进行融合操作,既保留图像细节又拓展图像视野。实验结果表明,该算法能够有效实现光场深度图像序列的平滑拼接,有利于形成大视野深度数据,为大场景的三维重建奠定了基础。     

基于变形目镜和OLED的全景周视成像与显示技术

在车载、舰载等运动载体或单兵警戒值守等狭窄空间,传统显示方法难以兼顾显示视场与显示分辨率。针对该问题,本文研究了一种基于变形目镜的全景/周视成像技术与系统。系统采用3路低照度摄像机+4 mm焦距镜头,构成150°左右的全景成像视场,基于FPGA处理平台完成全景图像解析、拼接、校正和显示等算法,实现视频图像大视场拼接与1/3缩放实时显示;由OLED微显示器、变形目镜组和大目镜组成的显示系统使视频图像横向扩大3倍,实时显示全景高分辨动态场景图像。实验系统对全景成像显示技术进行了验证,在军用和民用领域具有广泛的应用前景。     

一种基于数字图像的多目标检测方法

为使武器系统具备同时对多个目标进行精确打击的能力,在光电系统中可采用多目标视频跟踪器辅助激光照射器、伺服稳定平台实现多个潜在目标同时捕获跟踪并打击。研究了一种运行于多目标视频跟踪器的目标检测方法,针对数字图像分辨率高、数据量大及难以在嵌入式系统中实时运行的难点,基于TMS320C6455 DSP处理器,提出基于小波金字塔的全局运动光流估计算法图像配准实现运动图像的背景补偿以获取差分图像,相比传统的块匹配、灰度投影配准及基于特征点的配准算法,具有配准精度高与可嵌入式系统实时处理等优点,在差分图像中采用区域生长结合管道滤波算法提取图像中多个运动目标。经实验验证,该方法在复杂地面场景对汽车、自行车及行人目标检出率可达95%,计算时间仅为25 ms,具有良好的实时性和检测效果。     

基于信息熵和灰度相关的图像拼接算法

提出一种基于信息熵和灰度相关的全景重叠图拼接算法。该算法综合了基于灰度相关和信息熵的优点。通过匹配连续区域的熵的兰氏距离获得了比较精确的定位,利用灰度相关进行了匹配验证和精确调整了两幅待拼接图像。实验表明,算法原理简单、拼接速度快,对图像亮度差异具有较强的抗干扰能力,鲁棒性好。     

移动车载视频的立体全景图生成方法

装载有视频采集设备的巡检列车已被应用于铁路环境监测中。提出了一种从前向运动的列车车载视频中生成铁路环境立体全景图的方法,该方法仅使用一个摄像设备即可获取整个场景的立体全景信息。基于场景的几何先验和标定的相机参数从视频序列中连续地抽取一组梯形窄带作为完全采样拼接区域,窄带的宽度根据车速自动调节,将所有窄带经单应性变换修正后拼接得到全景图像,并据此构建准确的几何模型来生成全景立体像对。实验结果表明,该方法能够快速有效地生成具有立体感的全景图。与原始的视频格式相比,生成的全景图所需存储空间小,具有更广阔的视野和更强的真实感,可实现铁路场景的快速访问和沉浸式浏览。     

车载摄像平台序列图像快速拼接方法

 针对车载摄像平台序列图像拼接中存在畸变、数据量大的问题,提出一种车载摄像平台序列图像快速拼接方法。首先对图像进行预处理来消除畸变的影响,然后对图像检测SURF特征点,定义特征点匹配率作为图像的相似性度量,根据特征点匹配率提取关键帧,再采用改进的配准策略得到全局配准模型,避免了配准误差的累积,最后采用一种最大值融合法得到序列图像的拼接图。实验结果表明：该方法具有较强的鲁棒性、更为快速。     

基于无人机载的光电与SAR图像融合技术研究

为了提高无人机侦察识别能力,提出基于小波变换方法的无人机载光电与SAR的图像融合技术。经时间配准算法生成图像配准源,采用SIFT算法提取图像特征点,BBF算法计算生成匹配点集,依据匹配点集计算图像间透视变换模型完成图像配准,利用小波变换算法实现配准图像融合。经实验验证以及利用Matlab分析图像灰度直方图和计算信息量,结果表明:融合图像保留了光电图像95.7%的细节(熵),相比于光电图像平均梯度提高了1.52倍,增强了光电图像目标区对比度,降低了随机性噪点;融合图像相比于SAR图像信息量提高了1.44倍。     

基于特征点匹配的图像配准算法精度提升方法研究

图像配准是多种图像后续处理的基础,较为常见的有图像融合,图像拼接、图像的三维重建等,这些后续操作都需要在一个好的配准前提下才能完成,因此,对于图像配准精度改进的研究具有很重要的实际应用价值。对基于特征点匹配的图像配准算法提出了几个配准精度提升的方法,这些方法分别针对特征检测精度的提升和特征匹配精度的提升来达到图像配准精度提升的目的。     

时空联合调制空间外差干涉成像仪自适应条纹模板研究

时空联合调制型空间外差干涉成像光谱仪(TS-SHIS)推扫图像中有明显的干涉条纹,这会导致传统的图像配准方法对TS-SHIS推扫图像配准计算结果的影响较大。鉴于此,提出一种基于目标干涉数据的自适应条纹模板构建方法,采用该方法消除TS-SHIS推扫图像中的干涉条纹,并利用曲面拟合加梯度法对消条纹后的推扫图像进行图像配准。仿真及实验研究结果表明,所提方法能够有效消除TS-SHIS推扫图像中零光程差处的干涉条纹;干涉条纹对配准计算的影响得到抑制;消条纹处理对图像配准计算结果的影响在0.02 pixel以内。     

基于多源信息融合的果树冠层三维点云拼接方法研究

构建了基于彩色相机和光学混合探测(PMD)相机的多源视觉系统,旨在建立具有真彩色信息的果树冠层三维点云模型,为果树的剪枝、疏花疏果和采摘等果园管理提供技术支持。针对PMD相机获取的目标场景三维点云,结合PMD相机的幅度图像和密度聚类算法提取有效点,利用前期研究的图像配准方法得到多源图像之间的坐标转换关系,完成了果树冠层多源信息融合。通过主成分分析法得到较好的初始位置,再采用最近点迭代算法,实现两组三维点云之间的拼接。对自然场景下的开花期和坐果期的果树冠层三维点云拼接方法进行了实验验证,结果表明多视角三维点云拼接误差为2.62cm,可以较好地弥补单个角度下拍摄造成的数据缺失,实现了果树冠层完整的三维显示。     

二维扫描镜像旋特性分析

扫描拼接技术由于原理简单、易于实现而被广泛应用于全景成像系统中,然而该系统中使用的二维扫描镜在工作过程中会引起图像旋转.对二维扫描镜引起的像旋进行特性分析能够指导全景成像系统中像旋校正.假设物理为球面,基于光学反射矢量理论基础对水平扫描和俯仰扫描进行像旋特性分析比较.仿真结果表明二维扫描镜在水平扫描时像旋角与旋转角比例为1∶1,而俯仰扫描不存在比例关系,可以对精确实现光机消像旋提供指导作用.     

一种基于图像投影特征的射线图像拼接方法

在应用射线进行构件检测的过程中,图像拼接具有重要的作用。首先减小搜索区域和运用图像的投影特征求出相关系数,然后根据相关系数确定两幅图像的匹配位置。这种方法能够对所要拼接的图像进行准确的配准和无缝拼接。在射线图像的拼接和应用中获得了满意的效果。     

基于相位相关的柱面全景图像自动拼接算法

提出了一种基于相位相关法的柱面全景图像自动拼接算法.首先推导了柱面投影公式、柱面平移量和平面平移量之间的对应公式;然后利用改进的相位相关法计算出归一化相位相关度的峰值及峰值点坐标,利用峰值作为相关度准则判断两幅图像是否存在重叠部分,利用最大相关度求交自动确定头尾图像,利用峰值点坐标判断两幅相邻网像的位置关系;最后将环绕拍摄的序列图像投影到柱面坐标系下,根据计算得到的变换参数进行图像拼接并融合得到柱面全景图像.实验结果表明,该算法能有效地实现顺序混乱的序列图像的自动排序和柱面全景图像拼接,具有较高的稳健性和拼接精度.     

同步辐射纳米CT图像配准方法研究

基于同步辐射的X射线纳米成像技术是无损研究物质内部纳米尺度结构的强大工具,本文总结了图像配准技术在纳米CT成像领域的研究和应用,并根据发展阶段进行分类分析.首先,通过统计近年以来图像配准文献的发表情况,分析并预测纳米尺度图像配准的未来研究方向.其次,基于图像经典配准算法理论,详细介绍了图像配准算法在纳米成像领域最有效的前沿应用.最后,介绍了基于深度学习的图像配准方法的前沿研究,并讨论深度学习在纳米分辨图像配准领域的适用性及发展潜能,根据纳米尺度图像数据的特点及各种深度学习网络模型的特性,展望了同步辐射纳米尺度图像配准技术的未来研究方向及挑战.     

基于球面透视投影约束的全景环形透镜畸变校正

全景环形透镜将折反射面集成到一起,能无扫描地瞬时得到围绕光轴的360度超大视场,在机器人导航、视频监控和虚拟现实领域得到了广泛的应用.其成像机理是将围绕光轴的视场二次反射投影到环形平面上,图像存在严重的切向和径向畸变.本文根据全景环形透镜的特点采用基于球面透视投影模型对图像进行校正.首先建立含有畸变参量的全景环形透镜校正模型,将空间直线点映射为球面点,然后使用遗传算法将球面点拟合为球面上的最佳大圆,求出变形校正参量,进而校正全景环形像.仿真和真实图像实验表明,环形图像的切向和径向畸变得到了很好的校正.