基于图像的轮对踏面轮廓测量方法

轮对作为动车运行的重要部件,如果出现故障,将引发不可预想的后果,因此如何实时地、有效地、精确地检测车轮在列车众多安全问题中显得尤其重要。文中在使用非接触式检测车轮,通过CCD采集系统获得原始的轮对踏面曲线的基础上,通过图像降噪处理、曲线提取和曲线拼接一系列方法,实现获取车轮踏面完整轮廓。文中在曲线提取和拼接的算法部分,通过对比已有的方案和方法,提出了适合轮对踏面轮廓的改进算法并通过实验进行分析和验证。通过实验证明,文中提出的车轮踏面轮廓测量方法易于实现、适用范围广。     

基于改进型特征匹配的图像拼接方案设计

探讨了图像拼接技术,分析了几种常用的配准算法,指出各算法的优缺点及适用环境,并综合考虑了图像拼接的信息提取、特征匹配、变换模型及图像融合等环节,提出一种基于改进型特征匹配的拼接设计方案,显著提高了图像拼接的准确率和效率.     

一种感兴趣区域寻优搜索的全自动图像拼接算法

为了降低图像拼接中对图像序列获取的苛刻要求,增强拼接算法的适应性和灵活性,该文提出了一种兴趣区域寻优搜索的图像拼接算法。该算法以重叠区域的主要特征物为出发点,获取有效感兴趣区域,通过感兴趣区域寻优策略进行图像匹配,进而进行图像几何校正、色差调整和图像融合,实现了图像序列的无缝拼接。实验结果表明,该算法不仅保持了较好的图像拼接准确性和鲁棒性,而且降低了对图像序列获取的要求,增强了应用的适应性和灵活性。     

面向深海序列图像拼接的快速匹配方法

在分析深海序列图像具有时间和空间上连续性的 基础上,提出了一种基于卡尔曼滤波跟踪序列图像的 空间位置实施序列图像的快速匹配方法。以序列图像间相似变换矩阵的4个参数为状态向 量建立卡尔曼滤 波器。首先根据前序序列图像匹配后的状态向量预测当前帧待拼接图像的状态向量,建立相 对于前一帧图像 的相似变换矩阵;然后建立前后帧图像中子区域的对应关系,分别实现子区域内特征点的局 部匹配;最后根 据局部匹配的结果估计相似变换矩阵,并修正状态向量。实验中,为提高匹配的可靠性,对 每个子区域进行放 大,当子区域取128×128,放大系数为1.5时 ,本文提出的局部匹配方法得到的匹配准确率超过90%,匹 配效率提升约50%,表明本文方法能有效地应用于序列图像的拼接。     

基于图像与数据双层融合的高光谱图像拼接

针对传统拼接技术对图像信息利用率不足的问题,提出一种基于图像与数据双层融合的高光谱图像拼接技术.对于图像层,采用尺度不变特征变换算法对图像进行特征提取,使用欧氏距离确定特征匹配范围,根据坐标转换关系对特征进行匹配,完成图像层的拼接;对于数据层,首先将数据拆分高、低位数据,然后采用加权和法计算数据的新值并对其进行拼接,最...     

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...     

基于SIFT算法红外搜索系统序列图像拼接实现

为了实现将红外搜索系统的单帧的红外序列图像拼接成大范围全景图像,根据红外搜索系统序列图像特点,提出了一种基于SIFT特征点检测的图像配准算法,并进行了仿真验证,从仿真的效果看该算法具有良好的配准和显示效果。     

基于NSCT的图像拼接算法

为了提高图像拼接的速度和拼接图像的视觉效果,提出了一种基于非下采样轮廓波变换的图像拼接方法.首先利用角点检测算法获得待拼接图像的匹配点,选取以匹配点为中心的空间频率最大的一定大小的子图像为模板,利用流形上的优化算法求解变换参数;再将待拼接图像分解为不同尺度和不同方向的子频带图像,在变换域进行对应的拼接;最后利用重构算法将拼接的各个子频带图像进行反变换,得到最终的拼接图像.实验表明,此方法速度更快,视觉效果更好,拼接后的图像更加自然,过渡更平滑.     

基于显著轮廓特征的SAR图像轮廓匹配新方法

在以星载SAR图像作为基准图、机载/弹载SAR图像作为实时图的匹配导航和精确制导研究中,传统基于点特征的匹配方法存在特征点数目过多, 误匹配率较高,容易受噪声及灰度变化影响等问题。该文提出一种基于显著轮廓特征的SAR图像“由粗到精”的匹配新方法。该方法在对SAR图像进行预处理的基础上,采用改进的模糊C均值聚类(FCM)的图像分割方法来提取闭合轮廓特征;采用归一化轮廓中心距离描述符进行双向匹配,获得强鲁棒性的粗匹配轮廓对;在粗匹配轮廓上采用改进的局部二值模式(LBP)算子得到精匹配结果。试验结果表明,该方法在图像旋转、空间变化以及噪声干扰较大的情况下,具有精确性高、鲁棒性强的优势,适宜遥感SAR图像匹配。     

基于显著轮廓特征的SAR图像轮廓匹配新方法

在以星载SAR图像作为基准图、机载/弹载SAR图像作为实时图的匹配导航和精确制导研究中,传统基于点特征的匹配方法存在特征点数目过多,误匹配率较高,容易受噪声及灰度变化影响等问题.该文提出一种基于显著轮廓特征的SAR图像"由粗到精"的匹配新方法.该方法在对SAR图像进行预处理的基础上,采用改进的模糊C均值聚类(FCM)的图像分割方法来提取闭合轮廓特征;采用归一化轮廓中心距离描述符进行双向匹配,获得强鲁棒性的粗匹配轮廓对;在粗匹配轮廓上采用改进的局部二值模式(LBP)算子得到精匹配结果.试验结果表明,该方法在图像旋转、空间变化以及噪声干扰较大的情况下,具有精确性高、鲁棒性强的优势,适宜遥感SAR图像匹配.     

基于角点匹配的图像拼接技术

采用的Harris角点匹配的算法是基于图像灰度的自相关函数,直接从灰度图像中检测兴趣点的算法.该算法简单,而且配准精度较高,具有较好的抗干扰的能力.此算法使图像拼接过程中对图像重叠律的要求降低到了15%,同时使图像的配准拼接速度提高了60%.达到了兼顾算法的精度和效率两个方面的目的.     

基于区域特征与灰度交叉相关的序列图像拼接

针对具有平移、旋转、缩放变换的序列图像连续拼接,提出一种将基于区域特征的配准算法和基于灰度交叉相关的配准算法相结合的拼接算法。该算法用迭代阈值分割算法提取区域．利用区域特征进行配准,建立初始的同名区域对;然后以同名区域对的质心点作为特征点,基于图像的灰度信息,选择交叉相关准则作为度量;最后得到图像间的精确变换关系,实现序列图像的拼接。实验结果表明,算法配准率高,鲁棒性强。     

基于SURF分割圆形区域的图像拼接

针对SURF(Speeded Up Robust Features)算法在图像拼接过程中配准精度低和运算复杂度较高的问题,提出了一种基于SURF分割圆形区域的图像拼接方法.首先,对图像进行特征点的检测和提取过程中,在传统SURF算法的基础上采用了分割圆形区域提取描述符;接着,计算了区域归一化的灰度均值和韦伯局部描述细节信息,形成新的描述符;然后,通过改进的RANSAC(RandomSample Consensus)算法对每个模块的误匹配点进行消除,得到精确的匹配特征点.实验结果表明,相较基于改进的SURF算法的图像拼接,该方法匹配正确率平均提高了6.05％,拼接时间平均减少了24.47％,匹配速度和效果有了较大提升,基本满足图像拼接速度快、精准度高、稳定可靠等要求.     

一种改进的颜色匹配对图像检索算法

以子块直方图彩色图像检索算法为基础， 分析了进一步利用图像空间相似信息的颜色匹配对检索算法的性能。在子块直方图的构成、直方图距离值的归类等方面提出了行之有效的改进方法；给出了子块大小、相似度阈值等参数选择的优化原则，使查准率、查全率等检索性能指标得到了较大的提高，得出了几个有用的结论并形成了实验系统。     

一种基于小波和区域的图像拼接方法

图像拼接技术在图像处理中应用非常广泛.本文给出了一种基于区域的图像拼接方法,首先对拼接的图像进行二进小波变换,在小波域中对各个小波分量进行基于区域的图像拼接,最后进行小波重构,得到完整图像.该方法计算量不大,同时二进小波的采用也平滑了图像拼接后可能出现的缝隙.     

基于主动轮廓模型提取运动目标的图像分割技术

复杂背景下的运动目标分割技术是近年来多媒体通信技术的研究热点之一。文中提出一种基于SNAKE模型的运动目标分割技术。首先，利用运动检测的方法，从视频图像中粗略提取出运动目标；然后再利用SNAKE模型收敛到更为精确的物体边缘。模拟实验的结果表明，该方法对运动目标的提取有较好的分割效果。     

基于多分辨率图像融合算法的岩心图像拼接

针对岩心图像由于光照不均,及其自身因素导致的拼接图像出现明显拼接缝的问题,对比分析了多种图像融合算法,并将多分辨率图像融合算法引入到岩心图像拼接中,该算法利用拉普拉斯金字塔结构将图像按频率进行分解,对各个频率上的带通图像分别进行融合,再利用金字塔反变换还原出融合结果图,最终实现了岩心图像无缝拼接。