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。     

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。     

基于局部边缘密度和局部熵的图像拼接算法

针对传统图像拼接算法中存在的缺点,采用了基于局部边缘密度和局部熵的图像拼接算法.该算法综合考虑了图像拼接的精度和速度,在特征区域的提取上,采用了模糊聚类算法和局部边缘密度LED算法,实现了特征区域的自动选取;在匹配搜索上,采用了图像的局部熵和序贯相似性检测算法(SSDA),提高了图像拼接的速度和精度;在图像融合上,采用了动态最佳缝合线算法,保证了全景图像的质量.实验表明该算法有效的提高了全景图像生成的效率和准确性.     

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MATLAB的图像拼接技术及其实现

基于特征点SURF算法的图像配准和加权平均融合算法,将有重叠区域的两张图像拼 接成一张高分辨率的全景图像,并运用MATLAB软件实时仿真拼接图像。首先利用SURF算法匹 配图像,经仿射变换后得到含有拼接缝的合并图像;再分别对比不同分辨率、重复率的三组测试数 据;接着使用两种融合算法融合比对最优图像;最后设计了一个简单的GUI界面实现图像拼接。 实验表明：分辨率越高,图像信息量越大,匹配效果就越清晰,但会耗费更多的运算时间;重复率增 加,有效匹配点占比增大,得出图像重复率在40%及以上时会使匹配更精准。加权融合算法能更 好地实现图像之间的平滑过渡。     

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。     

焊缝表面缺陷的视觉图像表征

提出一种基于焊缝表面缺陷几何特征提取的视觉图像表征方法.以视觉系统采集的焊缝表面视觉图像为信息源,通过图像增强、图像平滑、阈值分割等方法完成了焊缝与母材的分离,采用多尺度Retinex增强、模糊边缘检测算法,实现焊缝图像中缺陷几何特征区域的提取.基于焊缝及其成像间的坐标变换关系,建立缺陷几何特征参数的求取算法.验证结果表明,获取的几何特征参数能够准确表征缺陷的大小、形状、位置等信息,基于视觉图像表征焊缝缺陷的方法是可行的.     

基于机器视觉的微小零件表面缺陷检测研究

针对人工检测微小零件表面缺陷存在的不足,提出一种基于机器视觉的微小零件表面缺陷检测方法。首先分析微小零件检测内容的特点,通过机器视觉专用软件HALCON提供的图像滤波、阈值分割算子提取缺陷区域,并设计了一种自动选择平滑滤波尺寸与阈值的最优取值算法,再采用改进的边缘检测算法准确提取表面的边缘位置,将图像以边缘为界分割成不同的区域,运用区域形态学方法对候选缺陷进行筛选,最后使用区别特征实现缺陷分类与标记。实验结果表明,该方法能够稳定的进行微小零件表面缺陷的识别与检测,缺陷识别率达到97.05%,达到预期检测目标。     

汽车车身涂膜缺陷的计算机视觉检测方法

将计算机视觉检测技术应用于汽车车身表面涂膜缺陷的检测,根据汽车涂膜及涂膜缺陷的特征,提出了侧向照明方式,获取了特征明显的涂膜缺陷图像．针对汽车涂膜缺陷边缘模糊,传统的微分检测算子无法有效检测的情况,提出了基于图像中心化和图像去背景操作相结合的检测分割算法,算法原理简单,性能稳定,能够有效检测出绝大多数涂膜缺陷的模糊边缘．     

玻璃表面缺陷检测算法研究

利用数字图像处理知识,介绍了玻璃表面缺陷检测的方法和原理,提出了基于图像处理技术的玻璃表面缺陷种类自动识别方法。对缺陷图像进行了预处理,边缘轮廓提取,并运用特征矢量法对得到的边缘轮廓信息进行处理分析。实验表明,该算法简单、速度快,能有效的对玻璃表面的气泡和裂痕两种缺陷进行识别,为玻璃表面缺陷种类识别提供新的可行性方法。     

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.     

SURF算法在局域盲人图像导航中的应用

局域盲人图像导航即在建立基准图像信息特征库的基础上,对实时拍摄图像提取特征并与基准图像特征库进行匹配,得到相应地理信息并语音输出给盲人,从而实现导航的一种方法。本文基于SURF算法对图像特征进行匹配,首先提取SURF特征点,然后采用Hessian矩阵迹快速索引匹配以及匹配点距离差平方和的相似性度量方法进行匹配。实验表明SURF匹配算法优于SIFT匹配算法,并可实现快速、鲁棒、准确匹配,为实现盲人局域图像导航奠定理论基础。     

基于Shearlet变换的单波段遥感图像拼接技术研究

为了实现遥感图像的拼接,利用加速鲁棒性特征(speeded up robust features,SURF)算法来提取特征点进行粗匹配,并采用RANSAC算法减少特征点的误匹配,再估计出图像间的投影矩阵,特别是在进行图像融合过程中,提出采用能够充分地反应图像细节信息的Shearlet算法,并利用客观评价准则和基于小波变换得到的融合图像进行比较。实验证明,提出的算法充分利用了单波段遥感图像的全局信息,得到的拼接图像细节信息更加丰富,能够准确地实现遥感图像的拼接。     

采用图像增强的图像特征点匹配算法

首先,利用直方图均衡化、基于照明-反射模型的同态滤波和基于Retinex理论的3种图像增强方法,对收集到的图像进行预处理;然后,对预处理后的图像应用SIFT,SURF和ASIFT算法进行图像特征提取和匹配.研究结果表明:经直方图均衡化处理的图像,用SURF提取的图像特征点匹配率较高;同态滤波预处理图像的方法,经SIFT算法提取图像特征点的匹配率较高.     

基于深度学习的公路路面病害检测算法

针对公路路面病害图像存在背景干扰多、病害信息弱、尺度差异大等问题,提出了一种基于深度学习的公路路面病害检测方法。以YOLOv4算法为基础,在检测网络中引入可变形卷积,并提出基于PANet的自适应空间特征融合结构,充分学习公路路面病害的细节特征,实现不同尺度特征信息的高效融合;采用AP-loss函数作为分类损失函数,促使网络在训练过程中更加注重于正样本。实验表明,在公路路面病害检测中,改进YOLOv4算法的平均准确率达到了95.34%,每张图像的平均检测时间为0.071s。与Faster R-CNN算法相比,所提出的算法在持有较高检测准确率的同时,减少了运算时间,可以满足公路路面病害检测的准确性与实时性需求。     

基于角点检测的快速匹配算法

针对复杂图像的快速匹配,提出基于Shi -Tomasi角点检测的特征匹配算法.依据图像的角点特征、图像灰度和位置信息,采用最大互相关函数进行相似度计算和粗匹配,用随机样本一致性算法对匹配点对进行校正并消除错误匹配.将该算法应用于实景照片拼接,实验结果表明,对存在较大色差和形变的图像,其匹配精度为97％左右,匹配精度和速度均优于传统匹配算法.     

一种基于SURF的图像配准改进算法

为了更好地构造逼真的虚拟环境,提高虚拟场景中图像配准的效率,提出了一种改进的SURF算法。改进算法根据特征点的数量和其间疏密关系作为判定条件,可以在更短时间内得到数量适当且分布相对均匀的图像特征点,同时在特征点匹配阶段利用Hessian矩阵迹的正负性提高特征点匹配的速度。针对误匹配影响图像拼接准确性的问题,采用随机采样算法（RANSAC）提高匹配的精确度。实验结果表明该算法节省了特征点检测和匹配的时间,提高了匹配效率。     

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。