基于特征提取的虚拟现实中全景图像生成算法

当前全景图像生成算法通常依据计算机图形实现,建模时间较长;且生成的全景图像效果不佳,无法满足人们的需求。为此,提出一种新的基于特征提取的虚拟现实中全景图像生成算法,对图像中各像素点的Hessian矩阵行列式进行计算,获取SURF特征点值;通过特征点之间的欧氏距离对图像间的相似性进行衡量,实现特征匹配。通过正投影把所有待合成图像投影至圆柱面上,相邻图像将重合部分融合,获取投影图像后,通过特征匹配实现无缝拼接,将正投影过程生成的立体图像从某一位置剖开;并投影至某一平面上,获取视觉一致的全景图像。实验结果表明,采用所提算法生成的全景图像重叠区域之间几乎没有缝隙,亮度差异不大,可消除"鬼影"现象,且占用内存与消耗时间少。     

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.      

GPU加速实现的锥束CT高精度正投影算法

CT的正投影计算是对CT数据采集过程的模拟,不仅可用于生成投影数据,而且是CT图像迭代重建算法的一个关键组成部分.在CT的锥束扫描方式下,正投影计算量大,计算时间长.为此,提出了一种GPU加速实现的锥束CT正投影算法.该算法通过并行计算各条X射线在探测器上投影,实现了锥束CT正投影的快速计算.由于该算法支持全浮点运算精度计算,且采用三线性插值方式,因此计算精度高.通过对Shepp-Logan模型的正投影计算实验以及与其他正投影算法的比较,验证了作者算法的优点.     

基于图像绘制的球面全景图生成及自动拼接技术研究

提出了一种基于球面投影模型的全景图像自动拼接算法,对手持相机获得的系列照片,构建了球面全景图像.使用等距离匹配算法计算相机的焦距,以相机焦距作为球体半径,将照片图像投影至球面上.两张相邻照片拼接时,以照片的投影图像最大宽度处一个像素对应的角度(弧度)为步长,从两图像中心处开始,取一定宽度的图像块进行匹配,找到两相邻照片最佳的拼接(经度)线,实现相邻两照片的自动拼接.将系列图像的拼接结果整合,得到360°视角的全景图像;然后进行上下层全景图像的拼接,生成全视角球面全景图,效果较好.     

基于最小生成树的多视图特征点快速匹配算法

针对图像特征点匹配中计算效率较低且误配率较高的问题,提出了一种在两视图匹配中引入最小生成树的新算法.该方法主要运用最小生成树构建匹配代价最小的图像对,首先通过对输入的多幅图像进行特征点提取,对生成的特征点采用基于欧式距离的两视图匹配,进一步构建最小生成树以生成最短特征点匹配轨迹,从而完成匹配.测试结果表明:最小生成树的引入使得大多数特征点匹配过程只在相关图像中运行,且能找出匹配代价最低的匹配路径,在保证匹配准确性的情况下,计算时间开销约为传统算法的20%,保证了图像匹配的实时性.     

基于正交图像的头部三维模型构建

为快速构建人体头部的三维模型,提出了一种使用头部正面和侧面两张正交图像进行重建的方法.首先,利用Candide-3模型生成标准头部模型;然后,利用改进的主动形状模型(ASM)自动获取正面图像中68个特征点和侧面图像中35个特征点,并将获取的特征点与标准头部模型中的顶点进行匹配,利用匹配特征点对标准模型进行全局变形和局部变形,从而获得个性化模型;最后,对侧面头像进行仿射变换,使之与正面图像配准,并通过柱面投影和加权融合获得人脸全景纹理图,将其映射到个性化模型上以获得逼真的头部模型.实验结果表明:与传统ASM算法相比,利用改进ASM算法获得的特征点定位准确度提高了13.1%;所提方法仅需约1.2 s便可重建出具有真实感的头部三维模型,并能提供较大范围的可视角度和较丰富的深度信息.     

图像分块匹配下视频全景拼接方法

针对当前高分辨率视频序列图像拼接生成全景图像时效率低下,提出图像分块匹配下视频全景图像拼接方法.首先对待匹配视频帧图像对分别进行格网划分,对划分后各子图像之间建立对应关系;然后,对各子图像对采用SIFT算法分别进行关键点检测,并利用自适应非极大值抑制法对所检测的关键点进行过滤,保留少量强度值较大的关键点作为待匹配点;在匹配搜索过程中,将匹配搜索范围严格控制在各关联子图像之间,并在此基础上进行全景图像配准与拼接;最后,为避免手持摄像机在拍摄时引起的抖动和偏移,通过构建全局旋转矩阵修正波浪状全景图像,使输出的全景图像更符合对现实世界的表达.实验结果表明提出的全景图像拼接方法速度快,适用于普通视频设备环绕拍摄的视频序列生成全景影像.     

基于柱面反投影算法的三维物体表面纹理重建

从图像中提取纹理用作纹理映射是三维重建的常用方法之一,然而通过相机获取的照片纹理经常存在失真变形,不能直接用于纹理映射,故需要研究失真纹理的校正.针对圆柱面物体提出一种柱面反投影算法,将物体在圆柱面上的影像纹理投影到二维视平面上显示,并用线性插值算法对缺损的像素值进行插值校正,然后利用SIFT(Scale Invariant Feature Transform)尺度不变特征点匹配算法对校正后的纹理图像进行特征点提取与匹配,最后采用加权平滑算法实现图像的拼接,从而得到宽视角的纹理图像.实验表明,利用上述方法能够有效地生成三维重建所需的纹理.     

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 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。     

基于相位相关的全景图像拼接

全景图拼接是实现虚拟场景构建的一种重要方法。文章采用基于傅氏功率谱的频域相关技术来寻找相邻图像的重叠部分,首先将相机拍摄的实景照片投影到圆柱面上,以柱面图像的形式存储;然后精确定位相邻两张照片间的重叠位置并融合相邻图像的亮度,通过图像拼接形成完整的360°环境视景;采用互功率谱中的相位信息进行图像配准,对图像间的亮度变化不敏感,可以有效避免局部最优的现象;实验结果证明,该算法具有一定的抗干扰能力和较高的匹配精度。     

基于细分小波与局部投影熵相结合的图像匹配算法

利用第二代小波-细分小波计算量小和其具有多分辨分析的特点,结合局部投影熵的优势,提出了一种基于细分小波与局部投影熵相结合的图像匹配算法．该算法首先利用立方B-样条细分小波对模板图像和实时图像进行多尺度分解;然后在粗尺度上利用局部投影熵进行匹配,确定细一层的候选匹配区域;重复这一过程,直到尺度为零时止,便得到最终匹配结果．通过仿真实验表明该算法可以有效地提高匹配速度,并具有一定抗噪能力和较高的匹配精度．     

基于全景视觉技术的旋翼共锥度测量系统的设计及实现

在深入分析以往旋翼桨叶共锥度测量手段的基础上,提出了一种基于全景视觉技术的旋翼共锥度测量的新方法。由全景图像球面还原算法原理,推导出了一组用于计算桨叶锥度差的逆投影公式。利用同步电路控制摄像机拍摄实现了对目标桨叶的实时提取,并对全景图像的解算方法进行了相应研究。应用脉冲耦合神经网络(PCNN)对全景图像进行初次分割,重点介绍了在此基础上结合区域标记法对桨叶图像进行特征提取的过程并取得了很好的识别率。实验结果表明,该测量方法对于桨叶锥度差的计算具有较高的精度,可以应用于未来的实际生产过程。     

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。     

滤光片阵列多光谱图像拼接与灰度调整算法

针对滤光片阵列多光谱图像拼接后单波段图像中地物灰度不一致问题,提出各波段重叠区域灰度均值比的均值统调算法。首先,根据各条带有效区域构建多光谱图像模板,利用平台姿态信息对多光谱图像及图像模板进行投影变换,再利用SURF(Speeded Up Robust Features)算法提取图像匹配点并计算相邻图像间单应性转换矩阵,选择中间序列图像为参考图像,对投影后的图像及其模板进行配准;其次,计算投影后各单波段图像重叠区域灰度平均值比的均值作为图像灰度调整系数,并以参考图像为基准,依次调整配准后图像灰度;最后,利用灰度调整后多光谱图像和配准后图像模板得到各单波段序列图像,通过图像拼接得到灰度一致的大区域单波段图像。理论分析与实验结果表明：该方法不仅可以有效解决滤光片阵列多光谱图像地物灰度不一致的问题,而且能够最大限度保持地物在不同波段下的光谱信息特征。     

基于特征点局部特征值剔除误匹配特征点算法

为了解决经典的特征点匹配算法SIFT采用比率测试得到的匹配特征点集中存在大量误匹配,且对数量和准确度无法兼顾的情况,提出了基于特征点局部特征值剔除误匹配特征点算法。该算法以高阈值比率测试得到的结果为粗剔除匹配点集,基于三角形相似性原理,从该特征点集中筛选出3个匹配正确的特征点对,利用其分别在基准图像和实测图像中构建局部直角坐标系,根据匹配的特征点对在相似局部坐标系下局部特征值的相似度剔除误匹配特征点,实现精剔除。实验结果表明,本文算法可以有效的剔除SIFT算法匹配结果中的误匹配,同时,与低比率（0.6）测试匹配结果比较,准确度较高,降低了匹配正确的特征点被误剔除的概率。可见本文算法可有效的剔除误匹配特征点,获得准确度高的匹配点集。     

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.     

基于投影直方图提取目标感兴趣区域的新方法

提出了一种基于灰度投影直方图获取单幅检测样品的目标感兴趣区域的方法,并利用鲁棒的图像匹配算法生成参考图像.首先,采用改进的灰度投影直方图法获得单幅图像的检测样品感兴趣区域,建立感兴趣区域提取模型;其次,利用基于形状的特征匹配算法学习样品图像,生成印刷品检测的参考图像,在此基础上,提出基于图像金字塔数据结构的分层匹配方法.实验结果表明,该方法能够在87 ms内获取首张图像样品感兴趣区域,并且图像匹配过程对图像之间存在的明暗程度、旋转变化等干扰具有良好的鲁棒性,匹配精度可达95%,匹配时间为152 ms,可快速准确地生成参考图像.