基于SIFT和小波变换的图像拼接算法

提出了一种基于尺度不变特征变换(SIFT)和小波变换的图像拼接算法,以提高室外复杂场景的图像拼接质量.利用SIFT算法提取基准图像(待匹配图像)和后续图像(与基准图像进行匹配的图像)的特征点,确定特征点的位置、尺度与方向;利用128维向量对特征点进行描述;利用最近邻法完成两幅图像特征点的匹配,确定重合区域;利用基于小波变换的多分辨率方法完成对图像的拼接.实验结果表明,该方法对亮度差异较大的图像拼接效果良好,适宜于室外复杂环境的图像拼接.     

大型工件测量系统中的快速图像拼接方法

根据大型工件测量系统中的图像拼接特点,提出了一种改进的模板匹配与特征提取相结合的高精度快速图像拼接算法.该算法对相邻的两幅图像采用多尺度Harris算子提取特征点,在第一幅图像中根据特征点的分布确定模板块,在第二幅图像中进行模板匹配找到匹配块,再基于特征提取在匹配块内进行对应特征点的计算,完成拼接.试验结果表明,该算法...     

一种基于特征匹配的全景图自动拼接方法

提出了一种基于特征匹配的拼接算法,通过对应特征点来查找2幅图像的匹配位置.该算法不需要手工指定特征点,可自动对一组图像进行无缝拼接.实验结果验证了算法的有效性.     

基于OpenCV的图像碎片拼接

针对二维不规则图像碎片,提出了一种基于OpenCV和图像角点的图像碎片拼接算法.该算法实现了碎片轮廓检测、角点提取、角点序列匹配、图像拼接及缺失修复的功能.通过实例测试,可以得到很好的拼接效果.     

基于球体模型的图像拼接算法

本文提出了一种基于球体模型的全自动图像拼接算法.本文首先采用SIFT算法提取图像特征点,然后采根据基于置信度的匹配算法对特征点进行匹配,最后采用相机球体拍摄模型来实现图像的自动拼接.通过对不同场景的序列图像进行拼接实验,结果表明本文算法有效的提高了图像拼接的效率和准确性,能够大大提升图像拼接的自动化水平.     

基于感知哈希与尺度不变特征变换的快速拼接算法

鉴于尺度不变特征变换(SIFT)结构复杂域,k-d树匹配算法对于高维特征计算量过大,对SIFT特征信息利用少并且匹配的结果有大量误差,因此提出一种基于感知哈希与尺度不变特征变换的快速拼接算法.首先,使用感知哈希算法,提取匹配图像与待匹配图像的HASH指纹,快速识别出两幅图像的相似部分;然后,计算并提取出相似区域SIFT特征点.在特征点匹配算法上,替换传统的k-d树算法,利用SIFT特征点的主方向以及坐标位置信息过滤掉不必要的特征点匹配,减少匹配耗时;最后,用加权最佳拼接缝图像融合算法消除突变,完成拼接.实验结果显示,本文算法提取的特征点数比传统算法更少,在匹配算法上减少计算量,同时还粗过滤了一部分误匹配,提高了匹配准确度,算法的耗时较传统方法有明显提升.     

基于SIFT特征矢量图的快速图像拼接方法

为了减少图像拼接方法的计算复杂度,提出一种基于尺度不变特征变换(SIFT)特征矢量图的快速图像拼接方法.该方法首先结合相位相关算法,确定待拼接图像的重叠区域,限定SIFT特征点检测范围;然后考虑特征点的空间位置信息,构建SIFT特征矢量图像,以便在特征匹配时限制匹配点的搜索范围,快速获得匹配点对.实验结果表明,该方法减少了大量的不必要搜索,提高了图像拼接速度.     

一种基于特征点的图像匹配算法

本文提出一种图像特征点匹配算法，并在该算法的基础上形成构建全景图的图像拼接算法．此算法采用Harris角检测算子进行特征点提取，并为其分配特征描述符．在进行相邻图片的特征比对时，提出一种基于小波系数的特征索引算法，提高搜索效率．运用稳健的RANSAC算法将伪匹配点集合划分成为内点与外点，在内点域中精确计算图像之间的变换关系．算法的重要特点为：基于小波系数的特征索引，可以使不同图像之间匹配特征点的搜索效率显著提高．实验结果表明：该算法得到的匹配点精确，受图像的形变、噪声影响较小；图像拼接处理的效果较好，具有较高的实用价值．     

基于SIFT变换的彩色全景图拼接算法研究

为了解决传统的彩色全景图拼接算法在特征点匹配过程中匹配时间较长且匹配失误率过高的问题,优化整体的彩色全景图拼接算法,提出了基于SIFT变换的彩色全景图拼接算法.构建SIFT算法的基本流程,通过创建空间尺度确定极值点的空间位置和梯度方向,以便进行SIFT特征点匹配.研究基于SIFT变换算法的全景图像拼接技术,设计全景图像拼接技术的基本流程,在获取全景图像之后进行预处理,利用SIFT变换算法进行图像配准和图像融合.经实验验证,通过匹配失误次数、匹配度以及匹配时间的数据对比所提算法与基于ORB算法的全景图像拼接技术的优劣,确定基于SIFT变换的彩色全景图拼接算法更具备优越性.     

一种基于特征点匹配的自动拼接算法

针对图像的无缝拼接问题,本文提出了一种基于特征点的自动拼接算法。通过对其原理和流程的分析,对智能拼接的核心过程——图像特征点的自动匹配和图像的融合进行了详细的阐述,重点分析了原始图像和目标图像特征点的自动提取。实验表明,基于特征点匹配的拼接算法对提高航空像片质量和拼接精确度具有比较好的效果。     

基于小波变换的多光谱图像和全色图像配准算法

研究一种快速、准确的适用于大角度旋转的多光谱图像和全色图像自适应配准方法.该算法首先基于小波变换提取图像的角点作为特征点,然后提出利用基于区域带旋转角度估算的相似度最大和三角形相似的方法确定最佳的配准参数,最后采用迭代算法优化配准参数.实验结果表明:该方法可以准确、自动地获得不同的多光谱图像和全色图像之间的配准参数.     

一种用于图象配准的或图最佳搜索算法

本文在分析研究图象配准中的SSDA法的基础上,提出一种用于图象配准的或图最佳搜索算法,该法将窗口图及基准图的子图划分为n块,形成完整的有序或图,使图象配准问题变为用或图最佳优先搜索策略求最短路径问题,实现图象配准。实验结果表明,该算法控制简单,易于实现,比传统的直接算法计算量少,试验效果好。     

基于特征匹配的鲁棒图像镶嵌

提出了一种联合相位匹配和特征匹配的鲁棒性配准算法。在利用相位相关算法获得两幅图像的大致重合位置以后，通过Harris特征跟踪算子获得大量的对应特征点，然后利用最小中值二乘法来剔除前面匹配过程中的局外点。理论分析和实验对比表明，该算法能够在复杂场景的精确匹配中获得较好的效果，在速度和精度之间取得良好的平衡。     

图像实时匹配算法的研究

在图像制导末段应用图像相关匹配技术,可以起到稳定瞄准点的作用.用软件实现实时相关匹配具有灵活、可靠的特点.可根据目标及背景的不同置入不同的相关参数,以达到最佳的匹配性能.本文利用1K参考图像,4K搜索图像,通过采取优化搜索路径等措施,用TMS320C25高速处理芯片实现了SSDA算法,在40ms内能完成一幅4K多灰度图像的搜索,并给出位置误差。     

基于角点匹配的鲁棒图像镶嵌方法

为了获取场景的宽视场表示,提出了一种鲁棒的图像镶嵌方法.该方法对图像序列中的各个图像进行角点提取,再利用归一化相关方法进行角点的初始匹配.由于初始匹配中包含有大量的出格点,直接采用最小二乘法得不到正确的图像平面间的变换模型参数,为此,采用了鲁棒随机采样算法来估计图像平面间的变换模型参数.该算法能够有效地剔除初始匹配中的出格点,获得精确的匹配点子集.然后利用这些精确匹配的点集来计算变换模型参数,从而实现了图像的正确镶嵌.整个过程无需人工干预,均由计算机自动完成.对真实图像的试验结果表明了该方法的有效性.     

图像自动配准初始参数确定

为了实现图像自动配准，需要确定初始变换参数，为此提出了图像特征线和图像特征圆的概念。以仿射变换作为图像配准变换模型，由Harris角点检测法确定图像特征点，由图像特征点求取图像特征线和图像特征圆，根据该特征线和特征圆洋细推导了图像自动配准初始参数的确定算法。根据以上算法实现了图像自动配准，证明了该算法的有效性。     

基于边缘检测的深度图与单视图配准算法

为解决由单视点图像和相关深度数据所创建的立体图像部分存在的重影问题,提出基于边缘检测的深度图与单视图配准算法.对单视图和深度图进行边缘检测得到各自的边界后,以单视图的边界为基准,配准深度图的边界及其邻域的深度数据.实验结果表明,该算法与已有的算法相比,匹配质量明显提高,使在立体图像中的重影现象得到了缓解.     

基于卷积神经网络的卫星遥感图像拼接

针对传统算法不适用于外观发生较大变化的图像拼接问题, 提出一种基于卷积神经网络的遥感图像拼接方法, 通过深度学习使模型实现对遥感图像的配准和拼接. 通过两次实验将该算法与传统算法进行对比. 首先, 以欧氏距离作为评价指标, 分别通过两种算法在不同图像数据集上进行统计, 对它们的图像配准能力进行评估. 其次, 在真实的遥感图像拼接应用场景下对比两种算法实现的遥感图像拼接效果. 实验结果表明, 卷积神经网络模型对外观发生较大形变的图像具有更好的配准能力, 因此对于外观产生较大变化的遥感图像, 可采用该算法代替传统算法实现图像拼接, 得到更精确的全景图像.     

改进的SIFT特征匹配算法

针对SIFT特征匹配算法在特征空间中进行历遍搜索,匹配速度慢的问题,提出一种金字塔层间匹配算法。首先,根据特征点所处金字塔层不同将特征点划分为不同的集合,其次,选择待配准图像金字塔中某一层集合,在基准图像金字塔中寻找相似层,并确定待配准图像金字塔与基准图像金字塔层之间的相似关系,最后,在相似层之间寻找匹配点。待配准图像中的选择层集合由金字塔底层到顶层,寻找相似层所用时间依次缩短。与原算法相比,该算法具有相同的旋转稳定性。将该算法与原算法分别应用实际图像配准中,结果表明:可见光图像配准中,匹配速度提高了3.2倍,正确匹配率提高了10.3％,红外图像配准中,匹配速度提高1.4倍,正确匹配率达到100％。     

特征点稀少的炮管内膛图像拼接技术研究

针对火炮身管内膛图像特点,提出一种特征点稀少的火炮身管内膛图像拼接算法。通过Harris角点提取,进行特征点匹配,消除不良匹配点和误匹配点,利用Levenberg-Marquardt算法进行参数优化设计和双线性插值完成图像的重注册,最后采用函数加权法来处理重叠区域的图像,确保内膛图像的无缝过渡。利用Matlab和Visual C 6.0混合编程技术,开发了火炮身管内膛图像拼接软件系统,对内膛检测硬件系统采集到的跨视场内膛图像进行拼接与展开,结果表明,该算法速度较快、稳健性较好、图像配准精度较高。