基于快速鲁棒互相关算法的图像拼接系统

本文介绍了一种全新、快速、顽健(鲁棒)、遍历的图像拼接算法——快速鲁棒互相关算法.该方法利用图像间的互相关性进行鲁棒配准.它利用快速傅里叶变换在频域范围内分析处理速度、时间耗费量等指标,因此具有运算迅捷的特点.特别是在匹配大尺寸图片时,快速鲁棒互相关算法的运算速度与传统互相关算法相比具有明显的优势,是直接鲁棒匹配算法运算速度的几千倍.     

基于特征点匹配的图像拼接算法

针对海洋图像的特点,对海上溢油航空遥感监测中的图像拼接方法进行研究.采用特征点匹配的方法,在待匹配的图像上人工选取三个特征点以对两幅有重叠区域的图像进行拼接,并构造一个图像拼接系统.数据处理结果表明,该方法能够得到较理想的拼接效果.     

一种基于轮廓特征的图像拼接算法设计与实现

提出了一种新的基于轮廓特征的图像拼接算法。在特征提取阶段，对卷积图进行增强，并用区域增长方法进行辅助校正，能改善轮廓提取效果；在特征表示方面，用形状签名代替链码来描述轮廓，从而提高了计算速度，降低了由噪声干扰和镜头形变造成的影响。实验结果表明，该算法在速度上优于基于链码的配推算法，推确串高，并且可以适用于未经过几何形变校正的图像的配推与拼接。     

一种纵切碎纸片拼接算法

撕碎文档的恢复与重建是摄影测量、计算机视觉、计算机图形学、建筑学、诉讼领域、档案研究及调查科学里经常需要解决的问题。无特征图像的拼接研究至今仍处于起步阶段,它的需求引起极大关注。提出一种纵切碎纸片的无特征图像拼接技术,碎片间可以有一致的或不一致的边界。首先,筛选撕碎文档中的两个碎片,使得非均匀的侧面彼此面对,获得一个最初的匹配碎片对子集合;其次,采用邻边相关性作为相似性度量准则解决这些碎片间的模糊性,实现原始文档的恢复。实验结果表明,该方法简单易行,具有快速的恢复纵切碎纸片能力。     

一种适用于图像拼接的DSIFT算法研究

针对SIFT算法在分辨率很低的模糊边缘平滑图像中提取的特征点数量过少,而且没有考虑特征点的分布情况、计算开销较大的问题,提出了一种离散尺度不变特征提取DSIFT(Discrete SIFT)算法。该算法在空间极值检测阶段引入一个滑动窗口,在窗口内对极值点的检测进行非极大值抑制,使得特征点的分布相对均匀,运算速度更快,并且保持了尺度、旋转、仿射等不变性。在特征提取前添加了降采样操作,在计算单应矩阵前添加位置信息还原的步骤,在查找匹配点的过程中引入K-D树,以及在特征点的筛选和单应矩阵的估计上采用RANSAC算法,都降低了图像配准各个阶段的时间开销。最后,通过实验验证,DSFIT算法相对SIFT算法具有更加均匀的特征点分布,保持了较高的鲁棒性,同时,在保证一定图像拼接质量的前提下极大地降低了图像配准各个阶段的时间开销。     

基于平行直线组的可见光与红外图像配准算法

为实现可见光与红外图像配准,方便维修人员辨识电路板红外图像中的器件,提出一种新型的基于平行线组的可见光与红外图像的自动配准算法。首先,使用Canny算法提取图像边缘,并使用8邻域链码对其进行编码;然后,利用Freeman准则进行直线检测并提取平行线组;最后,利用图像中的平行线经仿射变换后仍为平行线的约束特性,将直线配准转换为点配准,利用鲁棒点匹配算法实现平行线间的配准。实验表明,当2幅配准图像中包含丰富的平行线时,算法能够充分利用图像中平行线在仿射变换时的平行约束性,实现可见光与红外图像的快速自动配准,且算法具有较好配准精度。     

一种基于轮廓特征的图像拼接算法设计与实现

提出了一种新的基于轮廓特征的图像拼接算法。在特征提取阶段 ,对卷积图进行增强 ,并用区域增长方法进行辅助校正 ,能改善轮廓提取效果 ;在特征表示方面 ,用形状签名代替链码来描述轮廓 ,从而提高了计算速度 ,降低了由噪声干扰和镜头形变造成的影响。实验结果表明 ,该算法在速度上优于基于链码的配准算法 ,准确率高 ,并且可以适用于未经过几何形变校正的图像的配准与拼接。     

一种用于AOI的PCB拼接算法

针对自动光学检测技术(AOI)在PCB板检测中存在的图像拼接严重错位、系统响应速度慢、拼接精度差等问题,对PCB图像拼接算法进行了改进研究.首先,提出整行缩小以及以行图像为配准图像的方式进行图像拼接;其次,在传统PCB图像拼接算法上引入surf配准,采用图像金字塔尺度空间的方法,确定拼接图像间的对应特征点,选取最近邻次近邻的配准方式进行特征匹配.实验结果表明:提出的拼接算法,生成图像的数据量相对较少、速度较快,误差不会累积传递,消除了错位偏差,并解决了因光照不均而造成拼接缝隙的问题,大大提高了拼接的精度和速度,为AOI系统后续准确识别PCB板缺陷打下了良好的基础.     

基于改进SURF算法的图像拼接研究

快速鲁棒特征(Speeded-up robust feature,SURF)算法在图像匹配、模式识别、图像拼接等众多领域有着广泛的应用.随着摄像机的更新换代,照片分辨率逐渐提升,传统的SURF算法已经无法满足图像拼接的效率要求;针对以上问题,该文提出了一种具有动态阈值的改进SURF算法,该算法依据图像位置的相关性,生成...     

基于鲁棒回归度量学习的图像分类算法

度量学习是机器学习中的重要研究问题之一,针对实际应用中的噪声数据,如何建立一个鲁棒的度量仍是一个挑战.本文将稀疏表示、特征学习与分类模型相结合提出了一种新的基于鲁棒回归度量学习(RRML)的算法并将其应用于图像分类.算法对最优特征子空间和稀疏表示进行联合学习,在更具判别性的低维表征空间中,通过稀疏表示有效地编码数据的局部结构信息,进而更好地揭示数据的内在鉴别信息,并以此指导该模型学习到最优的投影矩阵;同时对噪声矩阵和投影矩阵的行稀疏约束,可以极大降低噪声的影响.实验结果表明所提算法在图像分类准确率和鲁棒性方面均优于其他对比算法.     

一种新的基于互信息的图像配准方法

针对目前基于互信息图像配准方法中存在的不足,提出结合图像二维信息(如轮廓和边缘)与互信息的图像配准算法.它首先利用小波多尺度积提取两幅图像的特征点及其角度信息,再根据得到的特征点和角度信息,定义了特征点对互信息匹配准则,得到相应的匹配点对.最后进行了仿真实验,并将结果与由相关度、对齐度准则得到的结果进行比较,所提出的算法匹配误差最小.结果表明该算法具有匹配精确、鲁棒性好和效率高等优点.     

高精度多视频配准算法中静态图像配准算法的选取

在之前的研究中提出了一种高精度的多视频时空配准方法,该方法将Caspi等人提出的多视频配准算法与基于静态图像的配准算法有效地进行了结合.但在结合的同时,如何选取静态图像配准算法是需要考虑的问题.本文对两类主要的静态图像配准方法进行了理论分析与实验比较,提出了在我们的多视频时空配准方法中使用基于特征的静态图像配准算法的思路.实验结果验证了本文思路的合理性.     

一种基于特征点的图像匹配算法

本文提出一种图像特征点匹配算法，并在该算法的基础上形成构建全景图的图像拼接算法．此算法采用Harris角检测算子进行特征点提取，并为其分配特征描述符．在进行相邻图片的特征比对时，提出一种基于小波系数的特征索引算法，提高搜索效率．运用稳健的RANSAC算法将伪匹配点集合划分成为内点与外点，在内点域中精确计算图像之间的变换关系．算法的重要特点为：基于小波系数的特征索引，可以使不同图像之间匹配特征点的搜索效率显著提高．实验结果表明：该算法得到的匹配点精确，受图像的形变、噪声影响较小；图像拼接处理的效果较好，具有较高的实用价值．     

一种适用于机群系统的细粒度遥感图像镶嵌并行算法

为得到全局色调一致的无缝镶嵌图像 ,提出了一种细粒度遥感图像镶嵌并行算法。该算法通过维护一个“双缓冲队列”和采用“任务动态选择”算法进行任务分配 ,极大地减少了通讯开销和任务等待 ,而且图像的色调均衡化和重采样都可融入到镶嵌算法中并行执行。还提出了一种基于不规则边界的改进λ插值图像融合算法 ,用以进行图像重叠部分的无缝拼接。对镶嵌算法性能的实际测试和分析结果表明 ,该算法在机群系统上获得了近似线性的加速比和良好的视觉效果。     

一种综合多种技术的SAR图像增强方法

综合传统的梯度算子、Lap lac ian二阶微分算子、平滑算子等各种方法,提出一种适用于合成孔径雷达(SAR)图像的图像增强方法.该方法既抑制SAR图像中的斑点噪声又保持图像的主要特征信息尤其是精细结构,取得了比较理想的结果.     

图像自动配准初始参数确定

为了实现图像自动配准,需要确定初始变换参数,为此提出了图像特征线和图像特征圆的概念。以仿射变换作为图像配准变换模型,由Harris角点检测法确定图像特征点,由图像特征点求取图像特征线和图像特征圆,根据该特征线和特征圆洋细推导了图像自动配准初始参数的确定算法。根据以上算法实现了图像自动配准,证明了该算法的有效性。     

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.     

基于轮廓相位相关的图像自动拼接

研究了图像的平面拼接,提出了一种基于轮廓相位相关的图像自动拼接算法.首先只考虑图像间的平移量和角位移,用轮廓相位相关算法将图像初始定位,得到图像间初始的投影变换矩阵;接着用迭代优化算法将图像间初始的投影变换矩阵优化求解,实现图像的准确拼接.本轮廓相位相关算法对常规的相位相关算法作了两点改进:(1)提取出图像的轮廓,只对二值化的轮廓图像进行相位相关计算,效率和鲁棒性提高;(2)当相位相关的δ函数阵列中存在多个和最大峰值比较接近的峰值时,将其对应的平移量都作为候选平移量,然后根据重叠区图像的一致性选取其中的最佳值.运行实例表明,在图像间的光照条件有较大差异、存在多个和最大峰值比较接近的峰值,以及图像间存在一定角位移时,算法都能实现正确拼接,稳定性较好.