基于亮度统一的加权融合图像拼接算法

针对智能车安检系统图像快速拼接容易出现鬼影现象,本文提出一种新的图像拼接算法。首先使用SURF算法提取特征点,然后对特征点匹配并变换图像,最后使用非线性加权融合算法融合重合区域,对重合区域边界部分设置的权重变化小,而中心部分的权重变化大,达到图像间快速平滑过渡的效果。另外,针对图像亮度不同导致的拼接结果的整体亮度不够平滑,引入亮度统一过程,将图像进行空间转换,在lαβ颜色空间完成亮度变换操作。该算法能够有效地消除拼缝及鬼影现象,并保证了图像亮度的一致性,仿真实验验证了算法的有效性。     

无人机可见光图像拼接算法的研究

无人机图像具有旋转,缩放,平移,遮挡,噪声等特点,使用SIFT(尺度不变特征变换)算法对其进行图像拼接,针对SIFT算法极值点搜索过程耗时多的问题,提出一种单维搜索极值点的改进策略;针对无人机图像拼接过程中因误差累积而导致全景图像扭曲的问题,采用改进的捆绑调整策略调整单应性矩阵,削弱误差累积的影响,保证图像较为平整的拼接.     

基于全局和局部特征的图像拼接方法

针对传统序列图像拼接算法中的误差累积问题,提出一种基于全局和局部特征的图像拼接方法. 同时拍摄大视场角、低分辨率全局图像和小视场角、高分辨率局部图像,利用深度学习替代传统算法提取两者匹配点,进而根据两者面积比等比例扩大全局图像的匹配点坐标,将局部图像无缩放地投影至全局图像所在平面,最后融合投影后局部图像的重叠区域,拼接形成一幅大视场角、高分辨率全景图像. 实验结果表明,该方法中深度学习快速且精准地实现了特征匹配,同时局部图像间相互独立,有效地解决了拼接顺序限制和拼接误差累积.      

具有几何约束的SURF算法图像拼接

利用SURF算法提取出两幅待拼接图像重合部分的特征点,然后根据特征点对两幅图像进行拼接。但两幅图像的重合部分匹配的特征点对所在直线的斜率、及特征点对之间的距离相等或近似相等。所以利用上述关系提出具有几何约束的SURF图像拼接算法,以消除误匹配点,为后续的RASAC算法提高效率,且提高算法的拼接正确率。最后对拼接的图像使用渐入渐出融合算法消除拼接接缝。实验表明,改进后的算法提高了拼接效率和拼接正确率。     

一种改进的基于SURF特征匹配的图像拼接算法

针对快速鲁棒特征(SURF)算法的拼接结果图像,会出现明显的拼接线与过渡带的问题,提出一种改进的基于SURF特征匹配的图像拼接算法。在剔除误配点时,采用改进的随机抽样一致(RANSAC)算法调整采样概率,以更少的时间获取正确模型,提高算法效率。在图像融合时,先对输入图像进行亮度均衡预处理,然后再使用加权平滑算法进行融合,从而消除结果图的拼接线和过渡带,提高图像拼接质量。实验表明,改进算法能保持SURF算法的优良特性,进一步提高SURF算法匹配效率,并能有效消除拼接线和过渡带,使图像拼接质量得到显著提高。     

基于改进ORB算法的无人机遥感图像拼接技术

针对ORB算法尺度不变性较差,运行速度较慢,不适合应用于无人机遥感图像上的特点,提出了一种改进的ORB无人机遥感图像拼接算法。首先利用ORB特征中FAST特征检测算法对Shi-Tomasi算法进行加速,获取快速且准确的图像特征点,然后用ORB描述算法对特征点进行特征描述,在对特征点进行粗匹配和精匹配后,最后使用改进过的SPHP算法融合图像。实验结果表明,这种改进的ORB算法有着更高的匹配精度和匹配速率,能够生成更好的拼接结果。     

基于关键特征点提取的图像快速配准方法

常用图像配准拼接算法中,计算复杂度会随运算数据量的增加而急剧增长,基于该特点提出了一种快速的图像配准方法.通过提取关键特征点并进行匹配实现计算数据量的降低,从而加速了图像配准.首先检测待拼接图像中的特征点及特征信息冗余区域,并根据特征点的数量调整冗余区域的大小;去除位于特征冗余区域内的特征点;使用归一化互相关及随机抽样一致性算法对剩余的关键特征点进行粗细两步匹配,求出拼接参数完成图像配准,实现图像拼接.实验结果表明,提出的方法实现了图像配准拼接,并且与改进前相比显著提高了运算速度,以lena图为例,运行时间仅为改进前的30.47%.     

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。     

基于改进SURF-BRISK算法的航拍图像拼接方法

针对无人机航拍过程中由于像抖和倾斜透视形变等因素会影响后续的图像拼接效果的问题,结合有一定规则形状的航拍对象,提出一种基于改进SURF-BRISK算法的航拍图像拼接方法。首先通过改进的SURF算法进行特征检测,然后通过BRISK算法进行特征描述,接着使用Hamming距离进行特征匹配,使用RANSAC算法对匹配点进行提纯并计算单应性矩阵,以及使用双线性插值法对图像进行插值,最后通过加权融合法进行融合,进而实现大视场航拍图像的快速准确拼接。以光伏电场航拍图像为例进行实验测试,结果表明,相较于经典的SURF算法以及现有的SIFT等图像拼接算法,改进SURF-BRISK算法的特征检测时间平均缩短了43.14%,并且检测到的特征点分布较均匀,在存在各种变换的图像之间保持79.44%的重复率,稳定性强;在特征描述中,BRISK算法所用时间是SURF的三分之一,且特征匹配正确率高达91.56%。研究结果为有规则形状的航拍图像拼接提供了新的参考方法。     

基于SURF-球面模型的岩心图像拼接

提出一种基于SURF-球面模型的岩心图像拼接算法。通过特征点匹配,建立球面模型,将待拼接岩心图像投影到同一球面,合并成完整的岩心图像;根据拍摄模式及岩心图像本身的特点,在特征点匹配过程中,使用SURF算法并指定图像特征检测区域,快速提取和匹配特征点;最后进行多分辨率融合,消除拼接缝,完成岩心图像的无缝拼接。实验表明本文的方法在岩心图像拼接中能达到较好的拼接效果。