图像拼接技术在太极动漫创作中的应用

以制作《太极拳》动漫为例将图像拼接技术应用到制作真实感3D模型贴图上,以简化模型贴图的制作.使用数码相机采集一组具有一定重叠区域的图像,进行投影后,采用Harris角点检测算法对该组图像进行特征点提取,然后使用快速RANSAC方法过滤特征点,最后对拼接图像采用多分辨率融合算法进行图像融合,使最终输出的图像达到令人满意的视觉效果.     

基于LoFTR算法的图像拼接算法研究与实现

针对传统算法图像匹配准方法提取特征点不精确、鲁棒性低、低纹理下很难识别到特征点等问题。本文提出一种新的局部图像特征匹配方法,替代传统的顺序执行图像特征检测,描述和匹配的步骤。首先在原图像提取分辨率为1/8的粗略特征,然后平铺为一维向量,并为其添加位置编码,将组合结果输入到Transformers模块中的自注意力层和交叉注意力层,最后输入可微分匹配层后得到置信矩阵,为该矩阵设置阈值和相互最近标准,从而得到粗略的匹配预测。其次是在精细层次上细化良好的匹配,在建立精匹配之后,通过变换矩阵到统一的坐标下,实现图像重叠区域对齐,最后通过加权平局融合算法对图像进行融合,实现对图像的无缝拼接。本文使用Transformers中的自注意力层和交叉注意力层来获取图像的特征描述符。实验结果表明,在特征点提取方面,LoFTR算法比传统的SIFT算法,无论在低纹理区域还是纹理比较丰富的区域提取的都更精确,同时使用此方法得到的拼接效果比传统经典算法拼接的效果更好。     

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。     

一种优化的图像拼接方法

针对目前图像拼接过程中特征点提取速度慢和特征点匹配精度不高的问题,提出了一种图像拼接的优化算法,即首先对待拼接图像进行降采样处理、然后根据半图像区域提取特征点并采用SSDA(Sequential Similarity Detection Algorithm)算法进行特征点提纯,最后进行图像拼接;拼接结果表明:与传统的图像拼接方法相比,新的优化算法大大地降低了计算数据量,在图像拼接时间方面具有明显的优势.     

基于球体模型的图像拼接算法

本文提出了一种基于球体模型的全自动图像拼接算法.本文首先采用SIFT算法提取图像特征点,然后采根据基于置信度的匹配算法对特征点进行匹配,最后采用相机球体拍摄模型来实现图像的自动拼接.通过对不同场景的序列图像进行拼接实验,结果表明本文算法有效的提高了图像拼接的效率和准确性,能够大大提升图像拼接的自动化水平.     

基于Brisk和Sift的快速图像拼接

针对基于Sift特征的图像拼接算法存在拼接过程耗时较长的问题,提出了一种基于Brisk算子的改进算法.该算法首先对均值滤波平滑的参考图像和待拼接图像基于Brisk特征进行粗匹配得到初步的重叠区域,然后对参考图和待拼接图的初步重叠区提取Sift特征并基于提取到的Sift特征完成特征点匹配及拼接.对基于Sift、Brisk...     

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。     

基于特征点匹配的拼接算法研究与实现

针对图像间因具有旋转及光线强度差异等现象而导致的拼接效果不佳及拼接速度慢的问题,提出一种基于特征点的配准算法.该算法首先利用相位相关法确定图像重叠区域,然后采用改进Harris角点检测算法检测角点,再根据相似测度NCC(Normalized Cross Correlation)方法提取出匹配特征点对,最后用渐进渐出的方...     

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。     

基于SURF-球面模型的岩心图像拼接

提出一种基于SURF-球面模型的岩心图像拼接算法。通过特征点匹配,建立球面模型,将待拼接岩心图像投影到同一球面,合并成完整的岩心图像;根据拍摄模式及岩心图像本身的特点,在特征点匹配过程中,使用SURF算法并指定图像特征检测区域,快速提取和匹配特征点;最后进行多分辨率融合,消除拼接缝,完成岩心图像的无缝拼接。实验表明本文的方法在岩心图像拼接中能达到较好的拼接效果。     

分组训练卷积字典的图像去噪算法

卷积稀疏编码(convolutional sparse coding,CSC)这一全局模型因字典的特殊结构而受到广泛关注,其中卷积字典学习算法(slice-based dictionary learning,S-BCSC)是最为有效的CSC模型优化算法.虽然S-BCSC算法非常有效,但算法在应用中对整幅图像只使用一个固定大小的字典,然而这并不利于图像信息的准确描述.为克服这一缺陷,讨论如何根据图像大小确定卷积字典大小,结合稀疏表示字典学习算法,提出分组训练卷积字典的图像去噪算法.新算法首先将过冗余图像块按照平滑、纹理、边缘分为三类;然后为每一类分别确定所要训练的卷积字典大小;最后依据S-BCSC算法完成字典学习以及图像去噪过程.从实验结果可以看出,所提算法在图像质量、清晰度上相比原S-BCSC算法都有所提升.     

基于ENVI二次开发的高光谱推扫图像拼接技术

针对推扫式成像光谱仪获取的狭带影像需要经过几何校正才能拼接形成空间二维影像的问题,提出了基于ENVI二次开发的高光谱推扫图像拼接技术。基于单应映射建立光谱仪倾斜状态下与正射状态下图像上的二维点之间的关系,校正由姿态变化引起的图像畸变;结合GPS数据修正因飞行速度变化引起的狭带重叠,将校正后的狭带影像拼接起来;在ENVI二次开发平台上进行技术集成,实现了推扫高光谱狭带影像的自动校正拼接。对河北保定郊区高光谱影像的校正拼接实验证明,该方法与光谱仪自带拼接软件校正结果接近,经纬度坐标差均在1 m以内,均方根误差约为0.738 9,能够满足一般高光谱遥感应用中的地理精度要求。     

基于改进Faster R-CNN的手部位姿估计方法

基于视觉的手部位姿估计技术应用于诸多领域,具备着广泛的国际应用市场前景和巨大发展潜力。然而,手部自身存在检测目标过小、手指高自由度以及手部自遮挡等问题。通过对目前存在的难点分析,将手部位姿估计任务分为手部检测和手部关键点检测,提出基于改进的Faster R-CNN的手部位姿估计方法。首先提出基于改进的Faster R-CNN手部检测网络,将传统Faster R-CNN网络中的对ROI(regional of interest)的最大值池化,更改为ROI Align,并增加损失函数用于区分左右手。在此基础上增加了头网络分支用以训练输出MANO(hand model with articulated and non-rigid deformations)手部模型的姿态参数和形状参数,得到手部关键点三维坐标,最终得到手部的三维位姿估计结果。实验表明,手部检测结果中存在的自遮挡和尺度问题得到了解决,并且检测结果的准确性有所提高,本文手部检测算法准确率为85%,比传统Faster R-CNN算法提升13%。手部关键点提取算法在MSRA、ICVL、NYU三个数据集分别取得关键点坐标的均方误差值(k...     

一种改进的多光谱遥感图像超像素分割算法

针对简单线性迭代聚类算法在多光谱遥感图像超像素分割中存在的未充分利用图像特征信息及超像素尺寸、 数量固定导致分割精度较低的问题, 提出将流形 简单线性迭代聚类算法引入到遥感图像超像素分割任务中, 并对其进行改进. 首先, 给出一种基于彩色局部二进制模式改进的多光谱遥感图像纹理特征提取方法; 其次, 扩展流形 简单线性迭代聚类算法的光谱空间, 使算法可以适应高维图像数据; 最后, 改进流形 简单线性迭代聚类算法的聚类距离度量, 融合图像的多段光谱特征、 空间特征及纹理特征对像素进行迭代聚类, 实现内容敏感超像素分割. 实验结果表明, 与现有方法相比, 该算法对多光谱遥感图像的超像素分割结果更准确, 在边缘召回率、 欠分割误差、 可达细分精度指标上均有提升, 能改善多光谱遥感图像分割预处理方法中精度较低的问题.     

基于改进自适应阈值局部三值模式的遥感图像分类

遥感图像背景复杂,存在光照变化和噪声干扰,导致图像分类准确率不高。针对该问题,在计算邻域像素离散度的基础上,通过对其施加不同权重以细化阈值范围,提出一种改进的自适应阈值局部三值模式(ATLTP)纹理特征提取算法,以提高遥感图像分类精度。首先,对原始遥感图像进行灰度拉伸预处理以增强图像对比度;然后,采用改进自适应阈值局部三值模式提取遥感图像的纹理特征;最后,利用支持向量机对遥感图像进行分类。在标准遥感图像数据集中稀疏建筑物和密集建筑物分类的实验结果表明:采用改进后的局部三值模式纹理特征对遥感图像进行分类的性能要优于传统的局部三值模式,验证了改进算法的有效性。     

基于改进稀疏编码模型的图像分类算法

针对图像表示,提出了一种基于改进稀疏编码模型的图像分类算法.首先,提取表示图像视觉局部特征的SIFT (Scale Invariant Feature Transform) 描述子;然后,利用稀疏编码方法生成基于SIFT描述子的视觉词汇库,将SIFT描述子编成稀疏向量;通过有效稀疏向量的区域融合和空间结合而获取整体的稀疏向量并用于图像表示;最后,采用随机森林多分类器对稀疏向量进行训练和测试.结果表明,与现有的算法相比,该算法的性能更佳,可以有效表示图像的特性并提高其分类的准确率.     

低维显式语义空间下的语义关联度计算方法

语义关联度计算是数据科学中的一个关键性基础问题,在信息检索及自然语言处理等方面有着广泛的应用.针对ESA (Explicit Semantic Analysis)算法存在的局限性,提出一种显式语义特征选择算法,并构建低维语义空间.在此基础上,根据特征概念在Wikipedia中的映射信息,提出一种低维显式语义空间下的语义关联度计算方法.该方法解决了ESA算法在后续语义关联度计算过程中,因高维稀疏空间导致计算效果不够准确的问题.实验结果表明,与当前其他方法相比,该方法的计算结果在皮尔逊相关系数(P)及斯皮尔曼相关系数(S)上与人们的认知判断之间具有更好的一致性.     

一种基于Ridgelet变换和抑制式FCM聚类的数字水印算法

利用人类视觉系统的掩蔽效应和脊波变换(ridgelet transform,RT),提出了一种新颖的自适应乘性数字水印算法。由于脊波具有方向敏感性和各向异性的特点,具有自然纹理和曲线边缘的图像首先进行分块脊波变换,使脊波变换系数能够分段线状表示图像中的边缘奇异性。然后根据不同纹理程度的图像块提取脊波方向能量特征,结合人眼接受信号具有近似对数的特性对此特征进行非线性调整;并将其作为抑制式模糊聚类(suppressed fuzzy C-means algorithm,s-FCM)的特征向量,将图像块分成两类:较平坦区域、强纹理和边缘区域。最后将数字水印自适应嵌入到属于第二类的图像块的能量最大方向的中频脊波系数,并由该图像块的脊波方向能量特征控制嵌入强度。水印通过相关检测器判断存在与否。实验结果表明水印算法具有较高的不可见性和稳健性。     

纬编针织物外观模拟纹理映射技术研究

为更好地展示针织物的着装效果,针对针织纹理图案结构性强的特点,将网格分割算法同两步纹理映射算法相结合.首先利用模型三角片的切向量场将其进行区域划分；然后在两步纹理映射的基础上,提出了将区域的包围盒作为中介面进行纹理映射的算法；最后利用拼接面片纹理技术对纹理接缝区域进行平滑处理,实现纹理的无缝拼接.试验结果表明,该算法既保证了纹理图案在三维模型表面的连续感,又能满足纹理走向符合物体表面形状的要求.     

基于K-SVD的医学图像特征提取和融合

医学图像融合能够综合两种不同模态图像的信息,从而帮助医生做出准确的诊断和治疗.利用稀疏表示进行图像的特征提取和融合.首先由原始图像组成联合矩阵,通过K-SVD算法得出这个联合矩阵的冗余字典并求出联合矩阵的稀疏编码;然后将稀疏系数作为图像特征,并采用最大化选择算法合并相对应图像块的稀疏编码;最后通过稀疏编码和冗余字典得到融合图像.与3种流行的融合算法比较,结果表明所提算法在无噪声和有噪声的情况下都具有很好的性能.