对旋转和平移鲁棒的序列图像拼接算法

受分辨率和视角范围的限制,普通的图像获取设备通常无法拍摄到较大场景的图
像,而图像拼接技术可对获取的若干幅小视角场景的图像进行配准和融合得到一幅宽视角的
全景图像. 为此,设计了一种序列图像拼接系统. 针对近似仅存在二维平移的待拼接图像,采
取平移鲁棒的实时序列图像拼接方案,以傅里叶变换的相位相关法为基础进行拼接. 针对待
拼接图像间同时存在旋转和平移的情况,采取了基于Harris特征点检测的旋转和平移鲁棒的
序列图像拼接方案. 实验结果表明,所设计的平移鲁棒序列图像拼接方案能够实时拼接近似存
在二维平移关系的序列图像,但无法处理旋转;而旋转和平移鲁棒的序列图像拼接方案可在
线下非实时地处理同时存在平移和旋转仿射变换的序列图像拼接.     

基于改进SPHP算法的无人机遥感图像拼接

针对无人机遥感图像拼接的稳健性问题,对SPHP(Shape-preserving half-projective,SPHP)图像拼接算法进行了改进。利用SIFT(Scale invariant feature transform,SIFT)算法完成特征粗匹配,按粗匹配点对之间的距离对所有匹配点对进行排序,以最优匹配点对作为随机采样一致算法的初始样本集进行特征精匹配。利用投影变换和相似变换相结合的变换模型进行图像配准,采用线性加权图像融合方法进行无人机遥感图像的无缝拼接。实验结果表明:本文算法能有效剔除错误匹配对,匹配正确率平均提高约7%,明显改善图像拼接的视觉效果和图像质量,可以满足实际需求。     

基于条形图的全景图像拼接

传统的全景图像(Panoramic Image)拼接方法是选取一幅图像作为参考图像,其它图像同参考图像对齐、变形、整幅图像拼接生成全景图．这种方法由于累计误差使拼接后的全景图像失真(Distortion)情况严重;重叠区域大,相邻图像融合较复杂．本文介绍一种基于视频图像序列的条形图拼接方法,该方法克服了传统拼接方法的缺点,而且计算简便、快速．     

基于RANSAC算法的二维图像拼接方法

全景图应用领域广阔,为了获取全景图,图像拼接是其中关键技术.图像拼接是将多幅存在一定重叠部分的图像进行匹配,经融合后拼接成一个视野较宽,场景完整的图像.兼顾算法的精度和效率2个方面,提出一种基于随机一致性(RANSAC)算法的图像拼接方法.在VS2013环境下,结合Opencv,对室内图像及自然光照环境下采集的2幅图像...     

基于特征点的图像拼接技术在动漫中的应用

以制作全景图为例将图像拼接技术应用到制作动漫贴图上,简化动漫贴图的制作.使用手持相机采集一定重叠区域的图像,柱面投影后采用基于尺度空间的Harris算法检测图像特征点,双向归一化互相关算法匹配特征点,迭代提取阈值T的算法去除误匹配.通过改进的RANSAC算法快速估算出变换参数模型,对拼接图像进行投影变换.Szeliski灰度融合方法,直接计算匹配点灰度平均值融合图像,最后采用最佳缝合线的方法消除图像拼接处的重影.基于Matlab的数据实验表明,提出的图像拼接技术具有效率高,拼接图像清晰等优点,实现了较满意的全景图视觉效果.     

基于自适应流形的图像拼接

目前图像拼接(Mosaics)在许多领域有着广泛应用.传统的拼接技术是选取一幅参考图像,其它的图像都同参考图像对齐、融合成全景图.该方法由于积累误差的存在会造成拼接后的图像扭曲和失真现象较严重,而且重叠区域大,相邻图像融合效果不理想.为了克服传统方法的缺点,本文提出了基于自适应流形的图像Mo-saics,该方法是从视频序列中提取条形图,然后向自适应的流形再投影完成全景图的拼接.     

自动图像拼接中的一种特征提取和匹配方法

在比较目前特征提取和匹配的几种方法比较的基础上,提出了一种基于改进特征提取和匹配的拼接方法,使得图像拼接的质量和速度得到提高。该算法首先利用改进的尺度不变特征变换（scale invariant feature transform,SIFT）特征提取方法获得图像特征点,其次利用近似最近邻匹配进行特征匹配并引入随机抽样一致性（random sample consensus,RANSAC）算法去除误匹配对,最后根据匹配的特征点对得到图像间的变换参数进行拼接和融合。该算法具有很强的鲁棒性,允许图像有缩放变换、旋转变换,不受图像噪声、色差的影响。经实验证明,该方法可实现高质量快速的拼接系统。     

图像拼接技术申请专利分析

图像拼接技术是研究如何将多幅图像拼接成一幅超大视角的全景图像,进而满足用户的需求。本文从专利文献的角度对图像拼接技术的发展进行统计分析,总结图像拼接技术的专利申请趋势,介绍图像拼接技术的发展路线及国内重要申请人。     

基于稀疏表示和块匹配的图像超分辨率重建方法

针对图像的超分辨率重建问题,提出一种基于稀疏表示和块匹配的重建方法.首先,根据图像退化模型将HR图像退化成LR图像.然后,通过训练获得过完备字典,对图像重建问题进行稀疏表示,并对此进行求解.最后,利用重叠块技术缓解块效应,利用反向投影技术保证全局一致性,最终获得重建的HR图像.另外,将该方法扩展到多帧图像重建中,利用块匹配技术从多帧图像中选择出一个目标图像,以此实现重建.实验结果表明,该方法的重建图像具有较低的峰值信噪比.     

基于阴影检测模型的图像拼接盲取证

拼接篡改是最常见的篡改手段之一。在拼接带有阴影的图像时,篡改者为了掩饰篡改痕迹往往会伪造拼接物的阴影。提出一种基于阴影模型的拼接图像盲取证方法。分析各种经典的阴影模型,在此基础上建立一种适用于拼接篡改取证的阴影模型。使用图像区域增长算法实现对图像阴影的自动提取和定位,并采用能量最小化方法和干扰点去除技术得到鲁棒的阴影比例因子,利用阴影比例因子的不一致性对拼接篡改图像进行盲取证。实验结果表明,该拼接取证方法对于带阴影的拼接篡改图像有较高的检测准确率,能应对各种伪造阴影手段。     

大区域场景下基于无人机视角的目标计数方法

近年来,无人机因其灵活度高、机动性强在人群计数领域得到广泛应用。然而,现有的人群计数方法大多基于单视点,对于大范围、多摄像机场景下的多视点计数研究较少。为了解决这个问题,提出了一种基于无人机视角的目标计数方法以准确统计场景中的目标数量。选择临海区域进行数据采集,利用深度学习技术对采集的图像进行目标检测和图像拼接融合,在拼接后的图像中映射检测信息,并采用计数算法完成区域场景的计数任务。在公开数据集和该文制作的数据集上进行的实验验证了基于目标检测的计数算法的有效性。     

基于Java Web的图像拼接系统：WebPano

针对图像拼接系统从桌面移植到网上存在的用户体验和服务效率等瓶颈问题,提出一种基于模型-视图-摔制器框架的网卜图像拼接系统一WebPano,并采用JSP/Servlet和Java技术分别实现了系统的网络平台和核心的图像拼接算法.以用户目视为准则,在上传多幅高分辨率图像的条件下,对网上系统拼接服务质量进行了测试,并利用LoadRunner对多用户同时在线访问系统的负载性能进行了测试.结果表明,在网上图像拼接系统上可以实现与桌面系统相同的用户体验和服务效率.     

特征增强的平滑区域篡改检测算法

针对移除图像平滑区域目标的篡改行为,提出一种基于轮廓特征增强的检测算法.首先对待检测图像进行滑窗式分块,逐块进行二值化轮廓特征提取,然后对提取的轮廓序列进行字典排序,最后通过对轮廓序列的匹配实现篡改区域的正确标注.实验表明该算法能有效解决平滑区域篡改痕迹检测的问题,且篡改图像经较低品质JPEG压缩后仍有较强的匹配能力.     

SIFT特征匹配无人飞艇多光谱影像拼接

无人飞艇抗风能力弱、稳定性差且不符合航摄规范,采用传统方法对其所获取的影像进行拼接往往达不到较高的精度. 为此,该文提出一种基于尺度不变的特征变换进行多光谱遥感影像特征匹配的拼接. 将多光谱信息引入SIFT特征向量集,采用BBF(best-bin-first)算法和随机抽样一致性方法进行粗、精匹配处理和误差剔除,以SIFT特征匹配计算的最优变换矩阵实现光谱影像拼接. 对无人飞艇获取的多光谱影像拼接实验结果表明,所提出的方法能获取大量匹配特征点,且影像间的变换矩阵稳健,光谱影像拼接精度和效果能满足判读解译的需求.     

基于孪生网络的无人机遥感图像拼接

无人机(Unmanned aerial vehicle, UAV)遥感图像拼接是指将两幅或多幅具有相似场景内容的高分辨率无人机遥感图像拼接为一幅包含更多信息的大视野图像，在军事和地理测绘等领域得到了广泛应用。传统算法通常依赖于手工特征，无法有效地提取弱纹理图像的特征。若图像之间视差较大时，会导致拼接无法进行。为了解决上述问题，基于计算机视觉组(Visual Geometry Group-16, VGG-16)网络结合孪生网络框架提出了一种用于无人机遥感图像拼接的有监督模型。基于VGG-16网络设计了权值共享的孪生特征提取网络，解决特征提取不充分的问题。设计了能够回归图像之间空间变换关系的回归网络，并使用分组卷积代替普通卷积以提升网络速度。同时，为了解决将图像之间真实变换关系作为标签的图像拼接数据集难以获取的问题，基于一定程度的仿射变换，构建了自己的数据集。实验结果表明，本方法在无人机遥感图像拼接的主观视觉效果以及客观评价指标上均有较好的结果，与ORB算法(Oriented FAST and rotated BRIEF, ORB)和CAU-DHE算法(Content-aware unsu...     

基于红外图像序列的排球运动关键技术特征提取方法

针对现有运动技术特征提取方法中运动目标特征提取不准确的问题,提出了一种基于红外图像序列的排球运动关键技术特征提取方法 .首先,获取红外图像序列的排球运动图像,并对红外图像序列中的运动目标进行检测和提取,进一步用图像分割方法进行边缘分割.然后,基于视点跟踪切换方法进行阈值分析,实现对运动目标的准确跟踪和提取.实验表明,提出的方法准确性和效率均高于传统方法 .     

基于仿生机械云台的声纳图像拼接

分析了声纳图像拼接失真的因素,提出了一种基于仿生机械云台的声纳图像拼接方法. 根据眼球前庭动眼反射机理建立了一个具有主动补偿功能的仿生机械云台控制系统,对扫测艇姿态变化进行动态补偿减小了声纳图像拼接的误差. 使用姿态传感器与GPS以及图像信息对声纳图像进行对准,实现声纳图像的拼接. 不同环境下的仿真实验证明,该系统不仅具有动态补偿能力而且还具备鲁棒性. 最后,经水下声纳图像拼接的实验证明了该方法的有效性,较未使用仿生云台的拼接方法有更好的拼接效果.     

基于模板匹配的有复杂背景的条码图像区域分割

为从有复杂背景的条码图像中分割出条码区域，将图像分割技术应用于条码自动识别．首先对输入的有复杂背景的条码图像进行预处理，运用图像腐蚀的方法，使图像上的文字等复杂背景变成一些孤立点，通过中值滤波器滤除这些孤立点，此时图像中条码的相对位置不变；然后运用模板匹配的方法对图像进行区域查找，在原图像上可分割出条码区域；最后调用读码软件读取条码佰来判断条码区域的分割效果．     

基于DSP的有复杂背景的条码图像自动识别

介绍了运用TMS320VC5410芯片实现有复杂背景的条码识别系统,将图像分割技术应用于条码自动识别上,对原图像进行预处理后,再运用模板匹配的方法对图像进行区域查找,在原图像上分割出条码区域.采用模板匹配的方法,存在计算量大的问题,由于DSP系统具有电路简单可靠,运算功能和实时性强,应用灵活等特性,故采用DSP系统实时处理图像.     

遥感图像的预处理

由于时间、太阳光强及大气状态的变化，或者遥感器本身的不稳定性，致使获取不同遥感图像上的对比度及亮度值存在差异，因而有必要对多景相邻图像进行遥感数据的预处理过程，这有助于后期所需相关指数的一致性提取与准确评价．作者在ERDAS软件的支持下，经研究、对比，采用回归分析法进行大气辐射校正、自创多样本均值法进行辐射匹配，最后运用图像镶嵌技术达到完整、美观呈现研究范围的目的．文章从头至尾，系统表述了一整套针对多景相邻遥感图像前期预处理的方法过程，达到较好效果，值得借鉴．