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.     

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...     

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.     

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.     

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.     

SURF与RANSAC组合图像拼接算法

针对目前基于尺度不变特征变换匹配算法(scale invariant feature transform,SIFT)的图像拼接算法存在的算法复杂度高、算法的特征点匹配精度不准的问题,提出了一种SURF和RANSAC组合的拼接算法。算法从特征点提取匹配出发,基于筛选过滤的提纯思想对初步筛选的特征点进行优化从而达到提高融合质量的目的。筛选过程使得算法具有一定的鲁棒性,同时算法降低了时间上面的消耗。基于SURF和RANSAC的组合图像拼接算法可实现高质量的图像拼接,是一种加速图像拼接速度兼具鲁棒性的图像拼接算法。     

基于改进SIFT 算法的掌纹图像拼接

为解决采集的掌纹图像不完整的问题, 改进了SIFT 特征图像拼接算法, 从而得到完整掌纹图像, 提出LoG-SIFT 特征点匹配拼接算法并设计一种剔除误匹配点对策略。实验结果显示, 改进后算法能增强手掌表面纹线特征, 显著提高特征点对匹配数量, 降低点对匹配错误率。     

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SURF的图像拼接过程中配准算法的改进

用SURF算法检测特征点进行图像拼接过程中,仅仅利用特征描述符进行图像配准时误匹配的概率很高.通常对视频图像进行拼接时,待拼接图像间的变化不会太大,所以图像中对应点主方向角和尺度因子相差不大,用这2种特征信息对待匹配特征点进行初筛,然后再取特征描述符之间的欧氏距离最小的点为正确匹配点,实现了多特征融合匹配,增加了匹配的正确率,提高了图像拼接的成功率.     

基于随机轮廓匹配的快速图像配准算法

为了克服确定性图像配准算法计算速度和准确率难以同时兼顾的缺点,提出了一种对部分重叠的图像进行快速配准的方法,该方法是基于轮廓特征的随机匹配算法。通过提取轮廓上的“关键点”作为特征点,随机选择若干特征点对得到候选变换,随后的投票阶段对其变换参数进行检验和求精。实验结果表明:对于典型的应用,该算法比传统确定性匹配算法的速度提高了约一个数量级,能够在线性时间内完成对两幅图像的配准,而且,该方法能够对包含相当比例误报的特征点集进行匹配,具有很强的适应性。     

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。     

一种新颖的红外与可见光图像自动配准算法

提出了一种新的红外与可见光图像的配准方法，该方法选用基于Garbor小波分解与尺度交互的特征点抽取算法，从两图中分别抽取对应特征点集，然后运用Hausdorff距离对两特征点集进行匹配，得到点集间的仿射变换，从而实现红外与可见光图像的自动配准．因为Hausdorff距离是对两特征点集而不是特征点进行匹配，所以算法是可行的．实验结果证明了此算法的有效性．     

基于ASIFT的医学图像配准算法

对ASIFT算法的原理进行了分析,针对医学图像配准鲁棒性强、准确性高和低耗时率的要求,设计出基于ASIFT的医学图像配准算法。该算法首先通过ASIFT算法提取图像特征点,接着用欧式距离筛选出匹配的特征点,最后实现参考图像与浮动图像之间的配准。该算法较好地解决了其他同类型算法中存在的提取的特征点数量少、特征点匹配的精确度不高、不能对扭曲变形的仿射图像配准等问题。实验结果表明,该算法不仅提高了配准的精确度和准确性,也提高了配准的稳定性和可靠性。     

A Fast Algorithm for Automated Image Mosaicing

This paper presents a fast image mosaic algorithm based on the characteristic of the edge grads. Unlike some previous algorithms, which require pure horizontal camera panning, this algorithm doesn't require constraints on how the imagc is taken. The algorithm can determine the matching regions of the two adjacent images by finding out the feature points and can piece up images both horizontally and vertically. Experimental results show that this algorithm is effective.     

基于CCA的图像特征匹配算法

基于典型相关分析的思想,提出一种可以解决具有相同数目特征点的图像特征匹配算法.算法利用典型相关分析将提取的2幅图像的特征点投影到新的特征空间上,将获得的投影向量作为匹配特征构造匹配矩阵,最后根据匹配矩阵元素的大小判断特征点的匹配关系.仿真实验结果验证了该算法的有效性和稳健性.     

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．     

基于粒子群优化算法的多模态医学图像刚性配准

提出了一种基于轮廓特征点及利用PSO(粒子群优化)求解多模态医学图像自动配准新方法．首先采用数学形态学中腐蚀和膨胀算法对图像进行预处理,用区域生长法提取图像的边缘;再用subtractive聚类算法提取出轮廓特征点,将两个特征点集的均方根极小值作为配准准则,然后用PSO算法求解空间变换参数．该算法适用于多模态医学图像配准,与其他算法相比,PSO算法具有操作方便、可靠性好、不易陷入局部极值等优点。     

一种基于递增权值函数的图像谱的匹配算法

文章提出了一种基于递增权值函数的图像谱的匹配算法,利用递增权值函数,分别对2幅待匹配图像的特征点构造Laplace矩阵,其次进行SVD分解;通过分解后的矩阵特征值和特征向量,寻找匹配矩阵,根据匹配矩阵的特征信息,实现2幅图像特征点之间的匹配;通过对Laplace矩阵和邻接矩阵比较实验,表明了Laplace谱能使发生刚体变换前后的图像获得更高的匹配精度,递增权值函数的Laplace谱比欧式距离的Laplace谱匹配精度要高。