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.     

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.     

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...     

改进的Harris角点特征匹配算法在多镜头视频测井中的应用研究

图像拼接技术就是将若干张有重叠区域的图像按照一定的匹配原则配准,最后拼接成无缝的高分辨率的图像的技术。在侧向多镜头复合成像视频测井中,设备获取的井壁图像是一组等距序列图像,由多个镜头获取的序列图像需要进行图像的分割、去噪、畸变、拼接和融合处理,才能生成井下某一位置井壁的360°全景图。为了得到精准的拼接图像,本文提出了一种改进的Harris角点检测算法,完成图像的精确匹配,最后采用渐入渐出法实现了共同区域的平滑过渡,实现了图像的无缝拼接。     

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。     

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SIFT特征检测的图像拼接

针对图像拼接方法中存在的特征提取精度低,以及拼接后存在的拼接裂缝和"GHOST"现象等问题,基于SIFT特征检测的图像拼接.通过采用图像特征点提取和匹配有较强的稳定性和精确度的SIFT特征检测算法,且通过采用较低复杂度的动态规划算法找到最佳缝合线,最后对拼接后的图像通过泊松融合进行平滑处理来完成图像的拼接,并采用自行拍摄的图像进行仿真实验.仿真实验结果表明,基于SIFT特征检测的图像拼接方法具有较高的稳定性和特征提取精度,同时具有较低的特征点提取误差,并对图像拼接中存在的拼接裂缝和"GHOST"现象有很好的抑制作用.