一种基于小波变换的快速SIFT图像拼接算法

SIFT特征匹配算法是当前图像拼接研究领域的热点。为改进SIFT算法在图像拼接过程中特征点提取环节计算量大、耗时较长的缺点。本文在研究SIFT算法的基础上,提出一种改进的图像拼接算法。此算法先通过小波变换对图像进行预处理,减少在SIFT尺度不变特征提取过程中的数据计算量,以提高图像拼接速度。对两幅待拼接图像,分别采用经典SIFT算法和本文提出的 改 进 算 法 做 仿 真 实 验,当 匹 配 点 控 制 系 数α=0.5,经 典SIFT算 法 在 确 定 特 征 点 耗 时1.192891s,改进后的算法仅用了0.856712s。仿真对比试验的结果验证了该算法的有效性,同时表明该算法能够在保持图像拼接效果的基础上,提高图像拼接算法的速度和准确性。
     

基于SIFT和小波变换的图像拼接算法

提出了一种基于尺度不变特征变换(SIFT)和小波变换的图像拼接算法,以提高室外复杂场景的图像拼接质量.利用SIFT算法提取基准图像(待匹配图像)和后续图像(与基准图像进行匹配的图像)的特征点,确定特征点的位置、尺度与方向;利用128维向量对特征点进行描述;利用最近邻法完成两幅图像特征点的匹配,确定重合区域;利用基于小波变换的多分辨率方法完成对图像的拼接.实验结果表明,该方法对亮度差异较大的图像拼接效果良好,适宜于室外复杂环境的图像拼接.     

基于小波变换的遥感图像快速拼接方法

基于图像小波变换与低频区域特征匹配的拼接方法,实现无人机序列遥感图像的快速动态拼接.根据无人机遥感图像成像的内、外方位元素,采用直角空间变换及二次线性插补方法,实现了遥感图像校正.小波变换提取低频图像,在此图像区域中搜索和提取特征模板,然后利用序贯相似性检测法进行匹配计算.根据匹配结果,实现两幅图像的拼接.仿真实验结果表明,所提出的拼接方法具有较好的实时性和拼接精度.     

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%。     

基于改进SIFT算法的无人机图像拼接研究

图像拼接是图像处理中的一项重要技术,近年来发展迅速,图像拼接中算法是该技术的核心部分。为了提高图像拼接的效果和精度,研究了基于无人机图像拼接的改进SIFT算法,介绍了图像拼接的流程,详细叙述了SIFT算法及改进原理,实验证明该算法效果良好。     

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。     

基于SIFT的软骨切片电镜图像拼接算法

软骨组织断层的电镜图像拼接是人工软骨组织培养过程中的关键技术之一.对二维断层电镜图像的拼接方法进行了深入研究,利用SIFT算法对图片进行关键点检测,利用kd-tree建立数据索引,进行关键点的快速匹配,确定图像位移,实现了局部断层图像的无缝拼接,有效解决了电镜图像视角小的问题.在VS2010环境下利用C语言进行仿真,实验表明,该方法具有鲁棒性强、实时性好的特点.证明该方法可以为人工软骨组织的培养提供客观的科学支持.     

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 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。     

基于复小波变换的图像镶嵌

提出了一种新的图像镶嵌算法,首先根据图像采样的几何约束和相关特性,求得图像序列的初始拼接区域.然后采用满足平移不变性的复数小波变换对相邻图像序列进行了多分辨率的匹配,在每一层分辨率下,均采用8参数的投影变换模型进行了图像的变换.该方法将图像的匹配和摄像机的标定统一在一起,采集方法简单,既能保证匹配的精度,又提高了运算的速度.实验结果表明,图像合成效果非常理想.     

真彩色图像快速镶嵌的算法实现

对多幅具有重叠区域的图像按照特征匹配原理，通过选取图像配准区域，极大地缩短了图像匹配的时间，并很好的兼顾了图像的几何精度来实现图像镶嵌。镶嵌过程中，对相邻图像色调差异也做了详细分析。     

基于尺度聚类仿射过滤的图像拼接算法

利用图像的SIFT特征点的位置和尺度组合成数据向量,通过对不同尺度特征点进行聚类分析得到具有较好稳定性的全局仿射变换.通过该变换对匹配特征点进行一致性过滤,并对图像拼接过程中出现的问题,构建了一种基于网格覆盖的拼接算法提高拼接效果和稳定性.通过实验对算法进行测试,在实验过程中,为度量过滤结果稳定性和边缘拼接效果,构建了相应的视觉和定量评价指标来对比算法性能.实验结果表明,提出的算法在图像拼接过程中具有较好的稳定性和拼接效果,具有较好的实用价值.     

基于小波的指纹图像增强算法

图像增强的目的是采用一些技术手段,有选择地突出图像中感兴趣的特征或抑制图像中某些不需要的特征·传统的指纹增强算法采用两次滤波操作,需要分多次处理,耗时长,并且噪声较多·应用的小波变换是将指纹图像分解为大小、位置和方向均不相同的分量,并根据需要改变其系数的大小,从而使得某些感兴趣的分量被放大而使某些不需要的分量减少,达到较好的图像增强目的·     

基于小波包变换的多尺度图像匹配算法

针对梯度算子的图像匹配方法存在收敛速度慢、迭代容易落入局部最优点等问题,提出了利用小波包的多尺度特征对图像进行不同分辨率的分解的方法。实验表明基于小波包变换的多尺度图像匹配算法准确度高,计算速度较快且减小了迭代落入局部最优解的概率。     

基于边缘检测和小波变换的遥感图像融合算法

针对多光谱图像和全色图像的特点,提出一种边缘检测和小波变换相结合的遥感图像融合方法。该方法在传统图像小波变换的基础上,选择Canny算子对图像进行边缘检测。在小波域中,在各个尺度层对高频子带采用边缘检测,将边缘点完整保留,低频子带利用加权法,再进行小波逆变换重构融合图像。实验结果显示,该方法在保证光谱信息的同时,能有效地突出边缘细节,更好地保持图像的空间分辨力。与传统小波变换法遥感图像融合相比,信息熵提高了6.63%,清晰度提高了32%,相关系数提高了0.36%。