基于方差分析特征检测的多聚焦图像融合方法

由于光学CCD传感器深度特性的限制,不可能得到一幅场景的全聚焦图像.为了克服这一缺陷,很多学者在这方面作出了研究,到目前为止,一种较好的方法是将多幅多聚焦图像通过某种融合策略汇总成为一幅图像,该幅图像充分表现场景各个位置的全聚焦信息.提出一种基于方差分析方法的多聚焦图像融合算法,对每一幅聚焦图像,求取每一个像素点的方差分析对比度函数.融合过程是根据这一对比度系数确定融合策略,得出融合结果图像.实验结果表明,该算法显示了融合性能的有效性.     

基于序列图像的全景图像拼接

基于图像建模和绘制的虚拟环境构造是近年来虚拟现实技术研究的热点。其中基于序列图像的全景图像拼接技术研究是虚拟环境临场感的一个关键因素,文章以普通照相机拍摄的序列图像为基础,通过相邻两幅序列图像差值图像极值点的搜寻,可以快速提取两幅序列图像之间的重叠部分,并采用线性加权法使得缝合后的图像自然、逼真。最后给出了本算法在PC机拼接的效果图。     

基于灰度形态重构的颗粒图像分割方法

提出了一种基于距离变换、形态重构和分水岭算法的图像分割算法。将一幅图像通过距离变换得到距离灰度图,与形态重构算法结合,得到颗粒图像的标识点图,用标识点图对距离灰度图进行分割,再用分水岭变换对分割后的距离灰度图进行变换。试验表明,该算法能有效合理地解决粘连或者重叠颗粒等物体的分割。     

基于1mm精度路面三维图像的裂缝自动并行识别算法

为了快速、准确、完整地识别裂缝,基于1 mm/像素的路面三维图像提出了具有并行结构的裂缝自动识别算法.首先,进行降维处理,分别以像素(0,0)和(4,4)为起点将源图像划分为8×8像素的子块,获得2幅部分重叠的降维图像;然后,基于降维图像进行裂缝种子识别和裂缝连接,形成10个并列的子流程,从而产生10幅初步裂缝图像;最后,对10幅图像进行裂缝融合与滑动窗口去噪处理,获得裂缝图像.测试结果表明:提出的算法具有较高的准确率(平均92.56%)和召回率(平均90.59%),并以90.59%的F值优于Otsu阈值分割及Canny边缘检测算法;该算法的并行结构有利于程序并行化,能有效提高运算速度.     

基于灰度值相应概率的非刚性图像配准

提出了一种基于灰度值相应概率的，对多模态非刚性医学图像进行全局弹性配准的快速算法．通过两幅图像重叠部分的２Ｄ灰度联合直方图，计算灰度值相应概率（ＧＶＣＰ），使用遗传算法最优化ＧＶＣＰ实现两幅图像之间平移和旋转的全局刚体配准．将两幅图像的重叠部分均匀地划分成互为重叠的体积子块，再最大化每对对应体积子块图像灰度之间的ＧＶＣＰ，实现每对对应子块之间平移的局部刚体配准，并将每子块的中心作为一一对应的控制点．利用这些均匀分布的控制点对结合薄平板样条插值法实现图像的全局非刚性弹性配准．     

基于几何学图像配准的SIFT图像拼接算法

针对SIFT(尺度不变特征变换)算法在特征向量计算和特征点配对时计算量大的问题,基于SIFT算法进行了相应的改进.首先用相位相关法粗略定位图像的重叠区域,对重叠区域进行特征兴趣点的提取,对提取出的点构造泰森多边形;然后将图像切分为4行和4列,分别在每个小区域内根据构造的泰森多边形找到4对匹配点对,算出相应的图像变换矩阵,结合8个变换矩阵计算两幅图像的变换关系,最后采用渐入渐出算法对图像进行融合.在特定区域内寻找定量的点对使得须配对的点对数量变少,从而提升了图像拼接的效率.     

基于互信息非刚性医学图像配准的方法

提出了一种基于互信息的对非刚性三维医学图像进行弹性配准的方法．用２Ｄ联合直方图法计算两幅图像重叠部分的图像灰度之间的互信息,使之最大化,从而实现两图像之间的全局仿射配准．然后将两幅图像的重叠部分均分成互为重叠的体积子块,再最大化每对对应体积子块图像灰度之间的互信息,实现每对对应子块的局部刚体配准,并将每个子块的中心作为一一对应的控制点．利用这些均匀分布的控制点对结合薄平板样条插值法实现图像的全局非刚性弹性配准．实验结果表明,该算法可以有效地实现三维图像全局弹性配准,但计算时间较长．     

低重叠率和弱纹理图像的快速拼接算法

图像拼接可将多张有重叠区域的小图镶嵌成一幅大图,在三维重建、增强现实以及相机应用等多领域有着广泛的应用,受到科研人员和工程机构的一致关注;但当图像缺乏纹理,或者重叠区域较少的时候,现有算法难以得到稳定的拼接效果.针对上述问题,提出了一种快速拼接算法,主要包括2个创新点.第一点,设计了基于金字塔模型的相位相关配准算法,能够处理低重叠率和缺乏纹理的场景,对光照变化不敏感.第二点,设计了新的全局优化模型,能够进一步优化结果,剔除不可靠的参数估计等问题.实验部分证明了本算法精度高、速度快,能够较好的解决低重叠率和弱纹理等问题.     

基于特征点检测的重叠图像拼接算法

为提高铁道车辆工程应用中自动监测与故障诊断的准确性,对5种常用的特征点检测方法进行了对比研究,采用 SIFT (Scale Invariant Feature Transform)特征点检测实现重叠图像的拼接算法。在较宽松的条件下准确地匹配两幅图像。实验证明,该算法能有效地拼接普通相机拍摄的照片,消除图像扭曲、交叠和旋转对图像拼接的影响,并获得高分辨率的场景照片。     

面向高分辨率卫星图像的几种图像分割算法稳定性对比分析

将基于均值漂移和图模型的图像分割算法及这两种算法的混合算法应用到高分辨率卫星光学图像,并对比了它们在分割遥感图像时的稳定性。均值漂移算法是一种基于核密度梯度估计的特征空间分析算法,其实质是一种统计优化过程。基于图模型的算法将一幅图像抽象为一个无向图,通过不断合并图结点,将这个图分割为多个连通分量,进而实现一幅图像分割。混合算法首先利用均值漂移技术对图像进行滤波,然后再使用图分割算法对图像进行分割。实验结果显示,均值漂移算法分割结果对其参数变化较为敏感,而基于图模型的算法和混合算法则较为稳定。     

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。     

基于嵌入式的实时视频采集与拼接系统的设计

视频拼接在日常生活中有着广泛的应用。提出了一种基于Linux和Open CV的嵌入式实时视频采集和拼接系统设计方案。该系统采用Tiny4412四核处理器,通过两个摄像头实时采集图像数据,然后结合Open CV库利用改进的算法对两幅具有重叠区域的图像进行拼接处理,包括特征匹配和图像融合处理,生成拼接图像,最后把拼接图像在LCD上实时显示。实验结果表明,采取的算法能够适应多种环境,很好的抑制鬼影,并且拼接速度能够达到实时系统的要求。     

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。     

全景图像拼接技术研究现状综述

图像拼接技术作为合成全景图像的工具得到较快发展;图像拼接技术就是把若干幅有重叠部分的图像合成一幅大视角宽幅面的图像;主要对图像拼接技术的应用、国内外发展现状以及面临的问题进行了较为详细的介绍;最后对图像拼接技术的未来研究做了展望,提出了一些改进的思路,为进一步深入研究图像拼接技术提供参考。     

基于MATLAB的区域生长

图像分割是指将一幅图像分解为若干互不重叠的同质区域,是图像处理与机器视觉的基本问题之一.从20世纪70年代开始,许多研究人员为图像分割付出了很多努力,但是没有公认的标准.本文针对图像分割的几种方法作了讨论.这些方法都可以实现较好的分割效果,使图像更加明了,其中主要研究的是区域生长法.     

一种基于TF-IDF和ORB的改进闭环检测算法研究

针对视觉SLAM闭环检测过程中由于感知歧义导致的闭环不准确问题,基于TF-IDF方法提出了一种带权重的计算两幅图像相似性得分的算法,用于视觉SLAM的闭环检测研究;首先在特征点检测时,为了得到均匀分布且重叠点较少的特征点,使用FAST角点检测方法得到关键点,而后对关键点进行非极大值抑制;其次使用改进的算法计算两幅图像间带权重的相似性得分;最后根据场景图像的特征,进行闭环确认,进一步剔除错误闭环。实验通过搭建平台和使用标准数据集进行测试,证明了改进的闭环检测方法能够有效提高闭环的识别率与准确率。     

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%。     

一种改进的SIFT特征点匹配算法

提出一种改进的SIFT特征点匹配算法.以提高图像特征点匹配算法效率为目的,研究了SIFT特征点描述子基于欧氏最小距离测度的匹配算法.由于SIFT特征点检测算法检测到的特征点数量较大,且每个特征点描述子都是128维的向量,而基于欧氏最小距离测度的匹配算法要求,待匹配第一幅图像的每个特征点要和待匹配第二幅图像的所有特征点求距离,排序后寻找极值,这导致了算法效率较低.依据光学成像理论和双目视觉理论,由第一幅图像每个特征点的坐标,从行列两个方向缩小第二幅图像待匹配特征点坐标的搜索范围,在保持匹配精度的基础上,提高了算法的效率,算法速度约是原算法速度的2.7倍.     

基于边缘定位的局部小波变换融合

针对所需融合图像自身拥有的数据信息,提出了一种基于边缘定位的局部小波变换融合算法.将获取的两幅原始图像分别进行边缘检测,提取出两幅图像中的主要边缘信息.对所提取到的信息进行处理,收集两幅图像中互补的主要信息数据.将两幅图像的边缘信息进行融合,根据信息比例对图像进行模板图像替换或小波局部图像替换得到融合结果.实验结果表明,该算法对图像信息进行整合与优化后在互信息、感知信息保留与融合扭曲度方面,优于小波融合等经典融合算法,在主观视觉效果与客观评价指标上均有较大改善.     

全景图像拼接算法

提出了一种新的柱面图像拼接算法,即利用相邻2幅图像中的2组特征点,确定2幅图像的位置关系.该算法可自动对照相机水平环拍的1组图像进行无缝拼接,得到1幅360°的柱面全景图像.实验结果验证了算法的有效性.