基于轮廓特征区域的图像拼接改进比值算法

阐述了图像拼接技术的应用领域和各种匹配算法,研究了比值匹配算法的基本原理和优缺点,本文针对该算法易出现误匹配的问题,设计了基于轮廓特征区域的图像拼接改进比值算法,传统算法相比,该算法能够更快更准确地找到图像最佳匹配位置,解决了传统算法中误匹配的问题。实验结果证明该算法具有速度快,准确性高等特点。     

一种稳健的低照度岩心样本图像拼接算法的实现

以往的基于SIFT BBF RANSAC算法对岩心图像进行拼接的过程在白光岩心扫描工程应用中取得较好的效果, 但当面对低照度、特征不明显的岩心荧光图像、以及受消光性和干涉色影响的岩石薄片正交偏光图像时, 传统的BBF算法无法很好地粗剔除误匹配特征点对, RANSAC算法就无法实现图像的正确拼接.本文提出了一种改进算法, 首先根据实际应用中待匹配岩心荧光、岩石薄片正交偏光图像的特点对图像进行模糊增强, 然后对图像利用SIFT算法提取特征点, 最后基于改进的BBF RANSAC剔除误匹配算法, 实现了低照度、重合量很小的岩心荧光图像以及岩石薄片正交偏光图像拼接. 〖HTH〗关键词: 〖HTK〗岩心样本图像拼接; 图像增强; 剔除误匹配     

基于改进SIFT的结构与纹理相似图像配准方法

 针对目前SIFT特征匹配算法在大面积结构和纹理相似的图像应用中存在较多的误匹配,导致图像拼接效果不理想的问题,提出了基于改进SIFT特征匹配的结构与纹理相似图像配准方法.通过结合色彩信息及空间信息进行匹配点对的筛选,进而得到更为精确的匹配点对,克服了传统SIFT算法在其寻找匹配点的过程中严重依赖灰度信息下的主方向,导致匹配的误差放大的缺点.实验结果表明,该方法提高了SIFT特征匹配的鲁棒性同时,进一步改善了拼接的效果.     

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。     

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。     

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。     

一种用于螺纹桶内壁图像拼接的匹配方法

针对传统螺纹图像匹配方法误匹配率高、难以实现图像拼接的问题,提出了基于尺度不变特征变换(SIFT)改进的匹配算法。先将采集图片进行枕形失真校正,在此基础上构建图像尺度空间,并在标定重叠区域内搜索高斯差分(DoG)金字塔的SIFT特征点。利用快速最近邻逼近搜索函数库(FLANN)匹配特征点,结合坐标比较和随机抽样一致性算法(RANSAC)进一步剔除误匹配,最终匹配正确率达到99%以上。实验结果表明:基于标定区域内的特征提取及匹配约束条件可提高匹配速度和精度。相比传统匹配方法,本文匹配方法对相似性较高的螺纹图像匹配具有鲁棒性和优越性,适用于螺纹桶内壁图像的全景拼接。     

一种面向无人机航拍图像的快速拼接算法

针对现有图像拼接方法对分辨率高、影像信息复杂的无人机航拍图像处理速度慢、匹配精度差的问题,提出一种面向无人机航拍图像的快速拼接算法。首先,利用FM(Fourier-Mellin)算法求出图像的重叠区域,并获取图像重叠区域内的感兴趣区域,结合区域分块以及图像信息熵得到最终的特征提取区域,设置为图像掩膜;接着,在特征提取区域提取特征点,并且对特征点匹配对进行两轮筛选,减少RANSAC算法迭代次数;最后用改进的RANSAC算法进行误匹配点对的剔除以筛选出准确度较高的匹配点对。比较该算法与其他算法的运行效率以及图像的拼接质量等相关指标。实验结果显示该算法较SURF、SIFT、区域分块算法,航拍图像拼接时间分别降低35%、56%、57%,满足航拍图像对拼接精度以及实时性的要求。     

SIFT特征匹配的显微全景图拼接

针对细胞图像序列模糊、传统的特征提取方法鲁棒性不强、伪匹配点对较多、图像匹配耗时过长、融合效果不佳等问题,提出了一种强鲁棒性、快速和精确的图像拼接算法.该算法首先用基于尺度不变(SIFT)算法提取细胞图像特征点,接着采用改进的BBF(Best-Bin-First)算法对特征集进行初始的双向匹配,然后采用随机抽样一致性(RANSAC)算法对匹配点对进行进一步提纯并估算出单应性矩阵,最后根据细胞图像序列之间的单应性矩阵关系将其投影到统一标准的平面坐标系下,用具有塔型结构的多分辨率融合算法对图像进行无缝融合完成全景图拼接.实验结果证明:该算法提取到的特征点分布均匀且数量适中,误配情况明显减少,能够有效地实现显微全景图的无缝拼接.     

基于拉格朗日插值与牛顿算法的亚象素图像拼接

在以往的图像拼接中主要在拼接精度上主要以象素级为准，在某些情况下图像拼接的质量并不是很理想，特别是待拼接图像的内容不是整像数级，或拼接图像的内容很接近的情况下，往往产生误匹配。本文基于拉格朗日插值与牛顿法算法的亚象素相结合方法进行图像拼接，该方法能够保证较好拼接精度的同时有效地减少亚象素匹配中耗时的相关计算。     

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.      

基于特征点匹配的拼接算法研究与实现

针对图像间因具有旋转及光线强度差异等现象而导致的拼接效果不佳及拼接速度慢的问题,提出一种基于特征点的配准算法.该算法首先利用相位相关法确定图像重叠区域,然后采用改进Harris角点检测算法检测角点,再根据相似测度NCC(Normalized Cross Correlation)方法提取出匹配特征点对,最后用渐进渐出的方...     

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 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AOI检测系统的图像拼接技术

针对自动光学检测(AOI)在电路板元器件检测中对图像拼接的实时性要求比较高的特点,提出了简化的仿射变换模型的快速图像拼接算法.该算法利用图像特征在尺度空间具有平移、旋转和仿射不变性,借助AOI系统高精度步进电机的控制快速找到最佳匹配点,建立图像的匹配关系.实验证明,该算法简单、快速、精度高,具有场景无关性、噪音容忍度高等优点,在AOI检测中具有很强的实用性.     

基于SIFT特征提取的高清晰岩心图像自动配准

提出了采用图像自动拼接技术获得高清晰高质量岩心扫描全景图.自动拼接的关键是特征点的提取与匹配.尺度不变特征变换算法具有伸缩、旋转、仿射不变性,并能够抗拒一定光照和视点的变化.提出把该算法用于岩心图像的特征提取,并采用欧式距离法进行特征匹配.实验结果表明,采用该算法大大提升了岩心图像拼接系统的自动化水平和准确度.     

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．     

无人机遥感图像融合方法研究

针对待拼接的无人机遥感图像重叠区域不规则、焦距不固定、含噪声较多等问题, 在加权平均融合算法的基础上引入基于折线化思想的不规则重叠区域生成法, 减小算法误差, 并运用基于距离比的自适应算法实现权值自动匹配, 使算法在不受重叠区域形状限制的同时得到更精确的计算结果, 解决了图像拼接后融合区域分辨率低、拼接线明显的问题。仿真表明, 改进的加权平均融合算法在保持原算法快速性的同时, 达到了去除拼接缝隙、使图像融合区域过渡平滑的目的, 并获得了融合质量较好的大视野无缝拼接图像。