一种基于轮廓特征的图像拼接算法设计与实现

提出了一种新的基于轮廓特征的图像拼接算法。在特征提取阶段 ,对卷积图进行增强 ,并用区域增长方法进行辅助校正 ,能改善轮廓提取效果 ;在特征表示方面 ,用形状签名代替链码来描述轮廓 ,从而提高了计算速度 ,降低了由噪声干扰和镜头形变造成的影响。实验结果表明 ,该算法在速度上优于基于链码的配准算法 ,准确率高 ,并且可以适用于未经过几何形变校正的图像的配准与拼接。     

一种适用于图像拼接的DSIFT算法研究

针对SIFT算法在分辨率很低的模糊边缘平滑图像中提取的特征点数量过少,而且没有考虑特征点的分布情况、计算开销较大的问题,提出了一种离散尺度不变特征提取DSIFT(Discrete SIFT)算法。该算法在空间极值检测阶段引入一个滑动窗口,在窗口内对极值点的检测进行非极大值抑制,使得特征点的分布相对均匀,运算速度更快,并且保持了尺度、旋转、仿射等不变性。在特征提取前添加了降采样操作,在计算单应矩阵前添加位置信息还原的步骤,在查找匹配点的过程中引入K-D树,以及在特征点的筛选和单应矩阵的估计上采用RANSAC算法,都降低了图像配准各个阶段的时间开销。最后,通过实验验证,DSFIT算法相对SIFT算法具有更加均匀的特征点分布,保持了较高的鲁棒性,同时,在保证一定图像拼接质量的前提下极大地降低了图像配准各个阶段的时间开销。     

基于轮廓特征区域的图像拼接改进比值算法

阐述了图像拼接技术的应用领域和各种匹配算法,研究了比值匹配算法的基本原理和优缺点,本文针对该算法易出现误匹配的问题,设计了基于轮廓特征区域的图像拼接改进比值算法,传统算法相比,该算法能够更快更准确地找到图像最佳匹配位置,解决了传统算法中误匹配的问题。实验结果证明该算法具有速度快,准确性高等特点。     

基于特征点匹配的图像拼接算法

针对海洋图像的特点,对海上溢油航空遥感监测中的图像拼接方法进行研究.采用特征点匹配的方法,在待匹配的图像上人工选取三个特征点以对两幅有重叠区域的图像进行拼接,并构造一个图像拼接系统.数据处理结果表明,该方法能够得到较理想的拼接效果.     

基于轮廓特征区域的图像拼接改进比值算法

阐述了图像拼接技术的应用领域和各种匹配算法,研究了比值匹配算法的基本原理和优缺点,本文针对该算法易出现误匹配的问题,设计了基于轮廓特征区域的图像拼接改进比值算法,传统算法相比,该算法能够更快更准确地找到图像最佳匹配位置,解决了传统算法中误匹配的问题。实验结果证明该算法具有速度快,准确性高等特点。     

一种优化的图像拼接方法

针对目前图像拼接过程中特征点提取速度慢和特征点匹配精度不高的问题,提出了一种图像拼接的优化算法,即首先对待拼接图像进行降采样处理、然后根据半图像区域提取特征点并采用SSDA(Sequential Similarity Detection Algorithm)算法进行特征点提纯,最后进行图像拼接;拼接结果表明:与传统的图像拼接方法相比,新的优化算法大大地降低了计算数据量,在图像拼接时间方面具有明显的优势.     

一种纵切碎纸片拼接算法

撕碎文档的恢复与重建是摄影测量、计算机视觉、计算机图形学、建筑学、诉讼领域、档案研究及调查科学里经常需要解决的问题。无特征图像的拼接研究至今仍处于起步阶段,它的需求引起极大关注。提出一种纵切碎纸片的无特征图像拼接技术,碎片间可以有一致的或不一致的边界。首先,筛选撕碎文档中的两个碎片,使得非均匀的侧面彼此面对,获得一个最初的匹配碎片对子集合;其次,采用邻边相关性作为相似性度量准则解决这些碎片间的模糊性,实现原始文档的恢复。实验结果表明,该方法简单易行,具有快速的恢复纵切碎纸片能力。     

基于LoFTR算法的图像拼接算法研究与实现

针对传统算法图像匹配准方法提取特征点不精确、鲁棒性低、低纹理下很难识别到特征点等问题。本文提出一种新的局部图像特征匹配方法,替代传统的顺序执行图像特征检测,描述和匹配的步骤。首先在原图像提取分辨率为1/8的粗略特征,然后平铺为一维向量,并为其添加位置编码,将组合结果输入到Transformers模块中的自注意力层和交叉注意力层,最后输入可微分匹配层后得到置信矩阵,为该矩阵设置阈值和相互最近标准,从而得到粗略的匹配预测。其次是在精细层次上细化良好的匹配,在建立精匹配之后,通过变换矩阵到统一的坐标下,实现图像重叠区域对齐,最后通过加权平局融合算法对图像进行融合,实现对图像的无缝拼接。本文使用Transformers中的自注意力层和交叉注意力层来获取图像的特征描述符。实验结果表明,在特征点提取方面,LoFTR算法比传统的SIFT算法,无论在低纹理区域还是纹理比较丰富的区域提取的都更精确,同时使用此方法得到的拼接效果比传统经典算法拼接的效果更好。     

一种用于AOI的PCB拼接算法

针对自动光学检测技术(AOI)在PCB板检测中存在的图像拼接严重错位、系统响应速度慢、拼接精度差等问题,对PCB图像拼接算法进行了改进研究.首先,提出整行缩小以及以行图像为配准图像的方式进行图像拼接;其次,在传统PCB图像拼接算法上引入surf配准,采用图像金字塔尺度空间的方法,确定拼接图像间的对应特征点,选取最近邻次近邻的配准方式进行特征匹配.实验结果表明:提出的拼接算法,生成图像的数据量相对较少、速度较快,误差不会累积传递,消除了错位偏差,并解决了因光照不均而造成拼接缝隙的问题,大大提高了拼接的精度和速度,为AOI系统后续准确识别PCB板缺陷打下了良好的基础.     

基于SIFT算法的海底图像自动拼接

针对深海海底图像光照不均,图像间变换关系复杂,图像的特征很难准确地进行描述的问题,提出一种基于SIFT算法的海底图像拼接方法。首先采用SIFT算法提取海底图像的特征点,用欧式距离比对提取出的特征点进行特征匹配,用随机抽样一致性算法,去除误匹配提高匹配效率,同时求出图像间的变换矩阵。最后采用基于高斯模型的渐入渐出融合法去缝,实现海底图像的光滑无缝拼接。实验结果表明,该方法拼接效果良好。     

一种图像拼接的点特征匹配算法

为了解决旋转图像间的点特征匹配问题,提出了一种以空间位置分布关系为搜索依据的新的匹配算法.首先将已检测到的特征点生成三角形,随后利用相似三角形配对获取图像间的仿射变换关系,并根据这种空间位置分布关系进行进一步的对应点搜索,最后利用MLESAC算法进行对应点筛选,得到内点以及外点.用活动摄像机采集图像进行实验,首先验证了对于旋转图像点特征搜索的有效性,接下来又验证了图像间是平移关系但存在重影的点特征搜索,结果表明该方法能有效地对旋转和平移图像进行点特征匹配.     

一种有效的全景图像自动拼接算法

图像拼接是基于图像绘制技术中的一种常用方法。该文用特征提取算子得到2幅图像的特征点,根据特征点邻域灰度的归一化相关性得到初始的匹配点集,利用特征点与其周边特征点之间的关系来获得更加精确匹配;利用随机采样一致性方法对匹配点集进行优化,以具有最多内点数的模型作为投影矩阵的系数。     

基于遥感光谱特征的喀斯特石漠化信息提取

不同的地物特征具有不同的光谱值,不同的石漠化强度级别由于影响因子不同而具有不同的光谱特性,利用遥感光谱分析方法,对各种石漠化强度样区进行光谱采样,分析其在各波段的谱值关系,建立石漠化的提取模型,提取出石漠化的空间格局和强度信息图,作为研究区石漠化生态治理与重建的基础数据支持。结果表明,基于光谱特征的石漠化信息提取作为一种研究方法,在研究喀斯特地区石漠化问题时具有较强的可行性和实用性。     

图像检测系统的算法接口设计与实现

分析了W indows位图文件在磁盘中的存储结构,研究了VC MFC编程方式下设备无关位图的打开、保存和二维数组算法接口设计的方法,详细介绍了位图文件算法接口程序设计的关键代码,编写并调试通过了位图算法接口示例程序。     

基于小波域的图像去噪算法

提出一种基于图像像素分类的小波阈值去噪方法.将图像进行小波变换后的结果看成一幅图像,对小波域中的低频信息利用自适应滤波器进行平滑,而对高频信息按图像像素分类的原则利用图像的方向信息测度来区分边缘和噪声,然后把噪声部分的小波系数置零,最后重构得到去噪图像.实验结果表明,算法可较好地改善图像的视觉效果.     

图像分割算法的探究

将图像中具有不同含义的区域分割开来,就是所谓的图像分割。它在计算机视觉和图像处理中是一个非常重要且具有权威意义的实际应用问题,在图像分析和图像处理中也起至关重要作用。因此,图像分割技术具有极高的研究价值。随着数学、生物学、计算机科学等学科的发展,图像分割技术也在不断更新与完善。但到目前为止,图像分割还没有一套完整切实可行的理论。力求就图像分割算法做一些积极的探索和研究,尤其是对区域分割法、边缘检测分割法及其它领域相关理论工具的分割法做一些比较详细的阐述,最后给出未来可能的研究方向。     

一种快速的图像修复算法

TV模型算法是目前较为流行的图像修复算法,但其修复速度慢,修复效果不是太理想.文章对TV模型进行改进,采用从外到内的修复顺序,并完全采用已知区域信息对图像进行修复,所有待修复的点仅需1次迭代便可完成修复.实验表明,在修复缺损的数字图像时,文中提出的算法与TV模型算法相比,无论是修复速度,还是修复效果,都有非常明显的提高...     

Chaos-Based Multipurpose Image Watermarking Algorithm

To achieve the goal of image content authentication and copyright protection simultaneously, this paper presents a novel image dual watermarking method based on chaotic map. Firstly, the host image was split into many nonoverlapping small blocks, and the block-wise discrete cosine transform （DCT） is computed. Secondly, the robust watermarks, shuffled by the chaotic sequences, are embedded in the DC coefficients of blocks to achieve the goal of copyright protection. The semi-fragile watermarks, generated by chaotic map, are embedded in the AC coefficients of blocks to obtain the aim of image authentication. Both of them can be extracted without the original image. Simulation results demonstrate the effectiveness of our algorithm in terms of robustness and fragility.     

一种新的图像加密算法

图像的纯位置置乱惟一对应一个置换群元素和排列,基于此给出了一种基于混沌序列和全排列的图像置乱加密算法．首先,定义了置换群元素新的表示符号,用N进制计数法建立起了置换群元素与整数的一一对应;然后利用混沌序列随机选择置换元素对像素的位平面、图像的四叉树结构置乱．试验证实了该算法的有效性,并得到了较好的加密效果．