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。     

基于小面元配准的倾斜遥感图像拼接

针对倾斜遥感图像拼接中存在配准精度不高,重叠区域出现重影的问题,提出了利用三角网进行小面元配准及加权融合的拼接方法。首先,求解全局单应性矩阵进行图像预对齐,并利用转换矩阵提取图像重叠区域;其次,利用特征匹配对构建重叠区域Delaunay三角网并对相应三角网逐个进行仿射变换实现精确配准;最后,利用渐出渐入式融合消除图像重叠区域重影,提高了图像拼接目视效果。通过主观评价(CCIR500-1的主观评价标准)与客观评价[峰值信噪比(peak signal-to-noise ratio, PSNR)评价和结构相似性(structural similarity index, SSIM)评价]相结合的方式对图像配准及拼接质量进行评价。实验结果表明:该方法能够有效提高图像配准精度,消除图像拼接重叠区域的重影,相比于当前主要算法,该算法配准精度更高,图像拼接目视效果更好,能有效地应用到倾斜图像拼接领域。     

遥感图像拼接算法的研究

针对高分辨率遥感图像的特点，在充分考虑图像的空间几何特征和图像像元间相关性的基础上，提出了一种融合的图像拼接处理算法。经该算法处理后的拼接图像很好地保留了地物的几何特征和波谱信息，且重叠区域过渡自然，更有利于遥感图像的后期处理、分析和应用。     

无限靶位重叠图像有用信息提取方法

研究一种无限靶位重叠图像的引入反常位移算子去伪处理方法。从无限靶位重叠图像中提取有效信息是非常困难的。传统的无限靶位重叠图像处理方法采用图像单帧处理的方法,对恶劣重叠情况下的处理结果较差。提出一种无限靶位重叠图像的引入反常位移算子去伪处理方法,采用引入反常位移算子去伪处理的方法,对无限靶位重叠图像在多个维度进行相关信息融合和识别实现,提取图像的多维综合信息,通过引入反常位移算子去伪处理,实现无限靶位重叠图像信息的去伪处理。采用一个重叠非常严重的靶位图像进行实际的去伪测试实验。结果显示,采用引入反常位移算子去伪处理方法,无限靶位重叠图像中的有用信息被很好的提取出来,去伪效果明显,方法将在运动循环靶射击训练和瞄准仪开发等方面具有很好的应用价值。     

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。     

医学射线图像快速拼接方法研究

骨科临床常用的X射线透视设备仅能提供视野局限的图像,通过图像拼接合成一幅完整的图像。本文提出了基于比值的拼接技术,在重叠区域采用渐进渐出的图像融合方法,完成了图像的无缝拼接。     

边缘重叠图像拼接中的特征块选取

提出了在 2维直方图上用双门限对原始图像进行分割 ,经过标记、筛选等处理后 ,快速提取出边缘重叠图像匹配过程中所需的匹配模板 ,以实现重叠图像的正确、平滑的无缝拼接     

深度图像的纹理合成方法

建立在“主次缝合线”（MSL和SSL）合成深度图像技术的基础上,研究并提出一种融合与深度图像相对应的纹理映射图像的方法,方法的基本步骤：获得两深度图像中与非重叠区域对应的纹理;得到两个视图中位于辅助主次缝合成M'S',L'和S'S'L'之间的纹理,并把它们融合,最后把非重叠区域和融合后的纹理写入到合成纹理图像中,利用从三维光学数字化系统得到的实际物体的深度和纹理图像,验证了所提出的纹理合成方法的有效性。     

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．     

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。     

浅析基于特征的图像拼接法

图像拼接技术是将一组相互间有重叠部分的图像序列进行空间匹配对准,形成一幅包含各图像序列的、宽视角场景的、完整的、高清晰的新图像的技术。本文给出了一种基于特征匹配的图像拼接方法。该方法首先采用特征提取方法获得图像特征点,并通过双向相互匹配的方法提高特征点的匹配精确度,最后通过图像融合完成图像的无缝拼接。     

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。     

真实感人体头部建模方法研究

在虚拟环境中，对人体头部变形曲面提取特征并参数化，建立基于弹簧质点系统的标准几何模型；借助重叠图像拼接技术形成纹理图像；根据纹理图像调整几何模型特征参数，配准图形和图像形成特定的变形几何模型，再把拼接图像纹理映射到变形几何模型上，得到一种真实感人体头部模型。     

图像灰度级相关图及应用

以目标背景相近的图像分割为例,分析图像中的各灰度级像素点分布信息与灰度级的关系,研究该信息的获取和累加方法,提出一种基于该信息的分割方法,该方法对目标和背景峰重叠的图像分割是有效的.     

一类数字图像篡改的被动认证

在没有被嵌入水印也没有辅助信息可利用的前提下，针对一类特殊的图像篡改——复制遮盖篡改即遮盖的内容复制自同一幅图像中，提出一种基于小波分解的自相关检测方法，将图像划分为相互重叠的小块，提取每一个小块的小波分解低频子带作为特征向量，采用Pearson相关系数进行块相似性匹配检测，实验结果表明该方法能够抵抗图像复制部位的无缝处理，对一般的高斯噪声、低通滤波、JPEG压缩等噪声攻击具有较好的鲁棒性。     

基于图像矢量化的三维模型重建

将图像转换为矢量图形，由计算机提取图形节点坐标形成二维点集矩阵。矢量化处理互相垂直方向拍摄的模型照片获得所需的二维图形，对此二维图形进行拉伸，并旋转、平移其中一个拉伸形体，与另一个拉伸形体重叠作交运算可重建模型。     

虚拟环境中变形图像拼接技术研究

在虚拟环境中,针对一种变形图像,推导出相邻两幅变形图像像对的数学关系。考虑到图像间存在的几何和辐射变形,用相关识别同名点,几何变形校正,精确定位重叠区域进行平滑拼接,构成大图像。所研究的这类图像和拼接技术,对拍摄条件和设备无苛刻要求,有较好的拼接效果,运用范围广。     

纤维图像拼接算法的研究

针对全景显示长纤维显微图像的需求,提出一种纤维图像的拼接算法.通过不同方向的细长纤维产生用以拼接的多边形对象.由于块状对象适合于最优化计算,因此,线状特征的块状化转换提高了匹配的稳定性和精度.图像的拼接通过多边形的重叠匹配实现,通过迭代匹配实现多边形的逼近计算.试验证明本文算法能实现细长纤维图像的无缝拼接.     

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。