基于图像建模系统中图像拼接算法研究

为解决各型航海、航空模拟器中基于图像建模系统的重建物体视觉外观真实感较差问题,研究了对于在不同角度下拍摄的不在同一平面的图像的自动拼接与融合算法.算法首先基于SIFT算子提取图像特征;接着采用近似最近邻的优先搜索算法以及极线约束条件获取精确的特征匹配点对;然后采用RANSAC算法鲁棒地估算变换矩阵;最后实现自动拼接与融合.实验结果表明,该算法拼接效果较理想,鲁棒性强,具有一定的实用价值.     

基于图像拼接的双摄像机系统自动标定方法

主从摄像机监控系统是由一个(或多个)静态宽视野摄像机于一个(或多个)窄视野动态PTZ摄像机组成,主摄像机负责静态监控较大的区域,而随从摄像机负责动态扑捉目标细节信息。提出了一种基于图像拼接的系统标定方法,可以自动获得主从摄像机的位置关系。试验证明,该方法能够准确自动地标定主从摄像机系统。     

基于SIFT特征的鱼眼图像拼接算法

鱼眼图像在全景图拼接中优势明显，然而，由于鱼眼图像存在严重的透视畸变缺陷，往往导致拼接图像效果不理想，甚至导致拼接失败，针对该问题，提出基于 SIFT特征的鱼眼图像拼接算法，该算法先对鱼眼图像进行校正，采用SIFT特征算子对校正后的鱼眼图像进行特征提取和匹配，再利用RANSAC鲁棒算法对变换参数进行估计，最后使用加权平均法对图像进行拼接融合? 通过对不同场景下、不同重叠区域图像的全景图像拼接实验验证，与现有的拼接方法相比较，同等拼接质量下该算法得到的全景图像能够有效减少计算量、减少拼接次数，证明了该算法的适用性和有效性。     

实时视频图像拼接在工程中的应用

在接收实时下传的视频图像时,需要实时生成相应的视频拼接图像。针对这一问题,通过对接收视频进行采集,得到有一定重叠区域的视频图像序列,应用改进的基于特征区域的特征提取匹配法对重叠图像进行快速配准,采用渐入渐出融合算法消除拼缝,实现无缝大视场拼接。工程应用表明,该方法可以自动对视频图像(25帧/s、帧格式为768×576)进行拼接,满足系统实时拼接的要求。     

基于ASIFT的图像拼接技术在监控系统中的应用

提出了一种基于改进仿射-尺度不变特征转换(ASIFT)特征的监控图像拼接算法,ASIFT特征比传统的尺度不变特征变换(SIFT)算法具有完全的仿射不变性,在低重叠图像匹配上,ASIFT算法能够检测到更多准确的特征点,满足拼接要求。实验结果表明,该算法在视频监控系统中具有很强的实用性。     

图像拼接在塑料薄膜疵点检测系统中的应用

本文将图像拼接技术引入塑料薄膜疵点检测系统,在待检物幅面较宽的情况下,有效解决了单CCD相机难以满足检测精度要求而采用的多CCD相机采集图像的配准融合的问题,克服多线阵CCD机械拼接和光学拼接对拼接装置要求高,难度大的困难,实现宽幅待检图像的无缝拼接。     

红外拼接技术在电力设备检测中的应用

电力系统的安全和稳定对经济社会的发展至关重要,高压输变电设备的安全是影响电力系统安全的关键因素,电力设备检测是电力系统安全工作中的重要方面。针对红外拼接技术在电力设备检测中的应用,首先介绍了红外拼接技术,然后阐述了红外技术和红外拼接技术应用于电力设备检测中的具体方法,最后分析了红外拼接应用于电力设备检测中面临的挑战。     

红外搜索系统视频图像拼接算法及其应用

为了实现将视场小、变化快的红外搜索系统视频图像拼接成全景图像,根据红外搜索系统具有确定像空间位置变化信息的特点,提出了一种结合图像位置信息和模板匹配的的红外图像拼接算法。该算法有效的解决了传统的区域配准拼接算法运算速度慢和基于特征配准拼接算法精度差的不足,具有运算速度快、配准精度高的优点。为了验证该算法的有效性,利用采集到的红外搜索系统试验视频进行了仿真计算,从仿真的结果看,该算法相对于传统算法,大大提高了运算速度和匹配精度。     

改进图像配准算法在无人机遥感图像拼接中的应用

针对传统图像拼接方法的不足,提出一种基于改进SIFT算法的图像拼接方法,并将其应用于无人机遥感图像拼接算法中。首先,采用Harris算子角点检测遥感图像的特征点,然后用改进的SIFT算法进行特征点的描述,通过对高维数据进行降维处理,减小运算量;匹配完成后,采用随机抽样一致性(RANSAC)算法消除误匹配;最后采用渐入渐出加权平均融合法进行图像融合。实验结果表明:采用所提出算法能有效剔除遥感图像之间的误匹配,减小时间复杂度,更好地消除拼接缝隙。     

一种基于改进RANSAC的红外图像拼接方法

在一般的红外图像拼接过程中,采用传统随机抽样一致(RANSAC)方法,耗时往往会稍长。为了缩短图像拼接所耗费的时间,提出了基于尺度不变特征转换(SIFT)和改进RANSAC的图像拼接方法。先通过SIFT得到特征点和特征描述,然后用改进的RANSAC对不匹配的特征点进行剔除,通过得到的变换矩阵完成图像的融合。在改进RANSAC中,设置0.95和0.85两个阈值,少量迭代后,选择跳出循环、重新选择或者计算出新的迭代次数,新的迭代次数必定比传统迭代次数小,因而达到减少时间的效果。红外图像拼接后,把实验结果与采用传统RANSAC算法的结果进行多方位比较,可以发现本文方法能够达到减少时间的目的。     

基于SIFT匹配的两视点坐标映射模型应用

针对两视点立体合成技术提出了一种镜头遮挡图像修复方法,该修复方法利用左右视图坐标映射模型实现。首先利用尺度不变特征变换（Scale Invariant Feature Transform）算法提取左右视图特征点,然后进行特征匹配,利用匹配点对坐标信息和随机采样一致性算法（Random Sample Consensus）求解左右视图基本矩阵,最后根据该映射模型,用正常视图内容修复被遮挡区块,以提供可靠的两视点立体素材,能达到良好的修复效果。实验证明,该算法具有高鲁棒性和高运算速度。     

基于相位相关模板匹配的全景图像拼接

本系统对图像拼接的两个主要过程：图像配准和图像融合分别进行了详细介绍。图像配准是图像拼接的核心技术,并针对图像拼接中的图像配准参数估计问题,提出了一种扩展相位相关法与优化相结合的参数估计方法。基于相位相关模板匹配采用相位相关法估计出相互间存在旋转和平移的两幅部分重叠的图像的初始变换参数,然后对参数进行优化而得到最终准确...     

便携式医用X光机图像拼接技术研究

为了使医生能清楚地观察到人体各部位的完整图像,提高诊断的精确度,需要对X光机所获得的局部人体图像进行拼接处理。在简要介绍2幅相邻图像拼接的基本原理的基础上,着重研究基于灰度相关配准中的比值匹配法。利用2列像素及其所包含的区域信息,通过获取模板及计算最小差值寻找最佳匹配值,并在匹配完成的基础上采用淡入淡出方法对图像进行平滑拼接,以增强拼接效果。软件仿真结果表明,此种方法具有很好的实用性,配准成功率很高,同时能兼顾配准速度,拼接后的图像中间无明显的拼接缝隙,效果显著。     

一种用于图像拼接的改进BRISK算法

为了获得精准的航空拼接图像,本文提出了一种结合BRISK算法与互相关模块匹配算法的新算法。传统的BRISK算法在拼接平移方向上存在较大的误差。针对该问题,首先使用BRISK算法实现尺度和旋转的校正,再引入模块匹配方法完成平移校正,同时在BRISK算法中加入RANSANC算法实现精准拼接。实验结果表明,本文算法是一种运算时间短、精确度高、拼接效果良好的图像拼接方法。     

一种有效的序列图像自动拼接方法

提出了一种基于相位相关法和加速鲁棒特性（SURF：Speeded-Up Robust Features）特征点匹配相结合的序列图像自动拼接算法。首先,利用相位相关法计算归一化相位相关度,通过最大相关度求交进行序列图像的自动排序,并计算得到平移参数;在平移参数指导下,粗估测特征检测感兴趣区域（ROI：Region of ...     

一种基于图像处理的双目视觉校准方法

双目视觉是利用机器视觉进行障碍物检测的研究热点。针对双目视频不同步,导致立体匹配不精准的问题,提出了一种基于图像处理的双目校准算法。算法首先根据道路的先验特征模型,建立视觉校准的敏感区域,以减小计算量。然后对图像的灰度进行聚类,并通过边缘检测和形态学处理来检测道路中的目标物,从而确定动目标与固定物的距离,搜索同步视频帧,实现双目校准。室外真实场景的实验结果表明,该算法可以较好地校准双目视觉,从而使立体匹配更精准。     

鱼眼相机导引下的双目跟踪系统

在智能监控领域,鱼眼相机比传统摄像机拥有更大视野,然而由于其分辨率的限制及鱼眼图像畸变的影响,使得目标物的细节信息难以观察,为克服这个难题,搭建了鱼眼相机导引下的双目跟踪系统。该系统利用鱼眼相机进行全景观察,检测出目标物,采用角度拟合法求出目标物的方位角,通过云台控制双目相机精确定位到目标物,然后对目标物进行距离测量,并使目标在不同的位置进行实验。实验结果表明,系统能准确检测出鱼眼图像中的运动目标,角度标定精度达到系统要求,双目相机能准确测出目标物距离。该智能监控系统能够减小鱼眼相机畸变对检测结果的影响,具有检测视场广和检测精度高的特点,为智能监控技术提供了检测方法。     

图像拼接质量评价方法

在现有图像质量评价方法相关原理基础上,提出了一种基于图像边缘信息的拼接质量评价新方法。该方法针对图像拼接结果的特点,先对待评价图像进行边缘提取,然后利用拼接前后图像的边缘轮廓信息,综合图像像素误差信息和结构信息,根据其均值和方差等统计信息与影响图像拼接质量的主要因素(拼接错位和亮度突变)之间的关系,对拼接图像进行评价。该评价方法得出的评价结果更加符合人眼视觉对图像拼接质量的主观评价感受,较准确地反映了拼接图像的真实质量和所使用图像拼接算法的性能。     

基于拓扑结构的图像拼接算法

针对加速稳健特征(SURF)算法匹配特征点对较多,造成拼接精度低、计算量大的缺点,结合网络拓扑学理论提出了一种剔除误匹配的SURF改进拼接算法.算法定义并采用连通矩阵得到特征点的拓扑结构,将两幅图像的连通矩阵做异或运算得到判断矩阵,多次迭代剔除特征点集合中错误匹配点和匹配度较低的点,得到拓扑结构完全相同的特征点集合,有效减少了匹配特征点对的数量,提高了特征点对的匹配正确率.根据最终的特征点集合计算变换矩阵完成两幅图像的拼接处理.对比实验结果表明,针对同一组图像进行拼接处理,所提算法的特征点匹配正确率较SURF算法提高了28.28%以上;对于小分辨率图像拼接,耗时基本保持一致;对于大分辨率图像拼接,所提算法耗时大大减少.