阵列工业图像快速拼接算法

相机阵列获取的多目图像拼接常依赖特征点的数量和空间分布情况,采用传统Harris角点检测算法提取特征点时,会产生伪角点和角点簇,影响拼接速度和精度。自定义Harris角点检测阈值,保留明显特征点,利用自适应非极大值抑制(ANMS)优化角点簇问题;再生成特征描述子,实现特征点的初步匹配,接着用随机抽样一致算法(RANSAC)去除误匹配;最后采用渐入渐出融合算法,实现了拼接图像的平滑过渡。结果表明,该算法能够快速、精确地实现工业图像拼接,具有优良的工业实用性。     

一种基于角点匹配的图像拼接算法研究

提出了一种基于角点匹配的图像拼接算法。研究了基于角点匹配的图像拼接方法中,Harris角点的检测,角点的匹配及图像的融合等关键算法。并且给出了图像拼接的MATLAB仿真结果。实验表明,该算法能够获得较为满意的拼接效果。     

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.     

基于角点检测的图像匹配算法及其在图像拼接中的应用

研究了图像匹配与图像角点匹配之间的关系．并在此基础上提出一种基于角点检测的图像匹配算法，成功地应用于图像拼接中．该算法将角点作为图像的特征点，并通过角点值、邻域角点数、角点间距及参数一致性等4个指标对角点集进行逐级筛选，有效地剔除了不匹配的角点，保证了匹配精度，同时避免了传统算法中进行模板匹配的繁重计算，大大提高了匹配速度．图像拼接实验验证了本文算法的快速、准确和稳定的特性．     

一种鲁棒的图像拼接算法

图像拼接的核心是图像的配准.提出一种准确、高效的图像拼接方法:利用Harris角点检测算子提取相邻图像的特征点,通过Euclid度量改进熵变换的算法,进行特征点匹配,并通过最小均值二乘估计求解相邻图像的变换矩阵,以此实现宽视角图像的拼接.实验结果表明:所给出的算法能够实现场景图像的精确匹配.     

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。     

图像拼接技术在太极动漫创作中的应用

以制作《太极拳》动漫为例将图像拼接技术应用到制作真实感3D模型贴图上,以简化模型贴图的制作.使用数码相机采集一组具有一定重叠区域的图像,进行投影后,采用Harris角点检测算法对该组图像进行特征点提取,然后使用快速RANSAC方法过滤特征点,最后对拼接图像采用多分辨率融合算法进行图像融合,使最终输出的图像达到令人满意的视觉效果.     

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。     

基于SIFT算法的无人机烟株图像快速拼接方法

无人机由于受到飞行高度及携带相机焦距的限制,拍摄的图像范围很小,单个图像难以反映实际采集情况,为了获取拍摄区域全景图像,需将多个遥感图像进行拼接。传统的图像拼接算法具有计算量大、拼接耗时等缺点,无法满足无人机图像拼接的实时性要求。本文提出了一种基于SIFT特征向量的烟株遥感图像拼接方法,该方法在对无人机图像畸变进行预处理的基础上,利用相位相关算法确定图像重叠区域并检测该区域特征点,构建特征向量图来进行特征点匹配,最后根据两幅图像中相应特征点的坐标关系,采用RANSAC算法计算最优匹配变换矩阵。按照上述方法对获取的烟株图像进行拼接,结果表明:该方法快速有效,较传统SIFT拼接算法在速度上提高了49.8%。     

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.     

基于 SIFT 算法的无人机遥感图像拼接技术

为了给农田研究人员提供高精度、 宽视野的图像, 在利用 SIFT(Scale-Invariant Feature Transform)算法初 步检测候选点步骤中, 加入自适应阈值去除部分候选特征点; 结合无人机图像的经纬度坐标及重叠区域位置关 系剔除部分无效特征点, 并进行特征点粗匹配; 利用随机采样一致算法消除误匹配点对, 并求解投影变换矩阵 完成相邻两幅农田遥感图像的拼接; 设计了金字塔拼接策略, 完成 128 幅高分辨率图像的拼接。 实验结果表 明, 基于 SIFT 算法, 利用改进的特征点精简方法, 特征点粗匹配时间平均减少了52%, 精匹配时间平均减少了 25%; 基于 6 个图像融合评价参数的对比实验发现, 从定性和定量两个方面, 基于多分辨率的图像融合均优于 其他融合算法。     

图像拼接的预处理算法研究

在基于图像的虚拟现实中，为了加快相邻图像的拼接速度，提出了对图像进行灰度化，然后将灰度图投影，进行粗略匹配的预处理算法。实例表明，该算法可以有效地实现图像预定位，缩小图像拼接时的搜索范围，提高拼接速度。     

基于图像拼接的可信图像修补方法

为了尽可能地恢复被损坏图像的原始场景,获得最真实的复原效果,针对大区域破损图像的修复,提出了一个基于移位参考图像的可信图像修补与基于图像本身的自修复算法相结合的图像修复方法。首先,受启于图像拼接技术,若存在可以利用的参考图像,便利用SIFT(scale invariant feature transform)算法和RANSAC(random sample consensus)算法将参考图像与目标图像进行配准并投影拼接至目标图像,完成目标图像的可信修补。然后对仍未修复的破损区域进行图像自修复,其中自修复部分采用Criminisi算法。所得到的图像修复结果真实性与可信度较高,与实际景象偏差较小,说明该方法合理可行。     

基于机器视觉的轴承外圈表面图像拼接方法

尽管基于机器视觉的缺陷检测技术已较为成熟,但应用在轴承外圈表面缺陷检测的理论研究还相对较少。应用图像拼接方法,将拍摄到的含有不完整缺陷区域的轴承外圈表面图像拼接为一幅缺陷信息完整的图像,以便后续进行缺陷的识别。在图像拼接过程中,同时采用SURF算法和图像柱面投影原理,还原了图像边缘缺陷区域的真实空间信息。建立Hessian矩阵(基于SURF算法)提取并匹配特征点,运用加权平均融合算法实现对含有缺陷信息的轴承外圈表面图像无缝拼接。经实验分析,结果表明该方法有效还原了轴承的空间几何特性,保留了边缘特征信息,能为图像拼接的准确性及拼接质量提供有效保障。无论从理论还是实践的角度来说,均有研究和探索的必要性。     

纹织CAD中图像的自动拼接算法

针对织物扫描获得的各个分块图像需要进行拼接的问题,结合扫描图像的数据特点,首先采用一种改进的SIFT(Scale Invariant Feature Transform)算法进行特征点的获取与匹配,并且用RANSAC(Random Sampling Consensus)算法精选匹配点对以求得转换矩阵,然后将待拼接的织物扫描图像通过转换矩阵映射到参考空间上,最后用线性过渡法来实现图像间的无缝拼接.实验结果表明:该方法不仅有效快速,而且对于织物扫描图像之间存在的平移、旋转、亮度差异以及一定程度上的形变都保持了很好的稳定性,能很好地适应纹织CAD中图像的自动拼接.