基于无人机航拍图像拼接算法的优化

目的为了提高无人机航拍图像拼接的精度,深入研究了航拍图像拼接中提取特征点的算法,并对原算法加以优化.方法在图像特征点提取的SIFT算法中,设计了一种将Harris角点检测算子融入SIFT特征点提取的优化算法,优化后可以突显获取到的特征点的独特性.结果利用优化算法获取图像特征角点,可以降低实验过程中所消耗的检测时间,有效地改善了SIFT算法中匹配数据量大及过程繁琐的弱点,同时优化算法简化了图像特征点匹配的计算过程,降低了计算量,提高了实验效率.结论优化算法可以去除大量的类匹配点,使图像特征点的独特性更加明显;也提高了图像的配准精度,增强了关键点的稳定性,在关键点的匹配速度和准确率上有积极的影响.     

基于改进RANSAC算法的图像拼接技术

针对传统RANSAC算法在图像拼接中效率低的问题,提出了一种解决该问题的新算法,即M_RANSAC算法.该方法首先通过HARRIS算法提取2幅图像中的特征点,且在特征点匹配排序的基础之上,根据数据错误率得出抽样次数,并采用双阈值法进行数据检验来提高算法效率.结果表明,M_RANSAC算法能有效地减少抽样时间和数据检验时...     

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。     

基于灰度相关改进算法的图像拼接

针对基于灰度相关的匹配算法进行改进,提出了基于灰度差极小值的匹配算法,采用渐入渐出的融合算法,使图像达到平滑、无缝的拼接.     

基于灰度相关图像拼接的改进算法

结合灰度相关与区域特征,文章提出了一种基于灰度相关图像拼接的改进算法.为减少匹配块的计算量,首先在选取的特征块上计算灰度平均值和每个像素与平均值的差值,然后选取一定的阈值来减小图像的搜索范围,最后利用灰度相关法匹配待拼接两幅图像.实验表明,该方法具有原理简单、速度增快和鲁棒性好的特点.     

基于改进SURF算法的图像拼接研究

快速鲁棒特征(Speeded-up robust feature,SURF)算法在图像匹配、模式识别、图像拼接等众多领域有着广泛的应用.随着摄像机的更新换代,照片分辨率逐渐提升,传统的SURF算法已经无法满足图像拼接的效率要求;针对以上问题,该文提出了一种具有动态阈值的改进SURF算法,该算法依据图像位置的相关性,生成...     

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。     

低空航拍全景图像拼接研究

航拍图主要被用来作为一些图像处理的基础材料,但是由于无人机飞行高度的自限性和一些干扰因素导致图像的视野和对齐效果受限,致力于研究一种改良的对齐评估方法和运动目标去除以提升全景拼接的效果,以减少局部扭曲,使得拼接结果更加接近自然和平滑.采用网格优化引导拼接来提升全局拼接效果,对于网格的规划采用三个联合的能量函数进行求优,对齐效果的直观感受来源于人类视觉对场景目标中的边缘和线条对齐的观察.因此,加入直线对齐能量函数作为联合的优化方法也能在一定程度上提高对齐的效果,拼接角度问题通过估计一个合适的三维旋转来缓解.最后,对于场景中的动态目标的影响,使用深度学习中的实例分割网络进行潜在的运动目标去除,比如行人、车辆等,并在分割网络输出的目标区域进行图像修复.     

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。     

多相机图像拼接算法的改进

为了加快图像拼接中特征检测的速率,避免图像中非重合区域对特征检测点与匹配的干扰,通过重合区域预估计算和图像的掩模处理的方法,研究了只针对重合区域的改进检测算法。为了降低由于多图拼接造成的累积误差,通过使用中间图像为基准的多图拼接的思路,研究了改进多图拼接算法并定义了平移矩阵并给出了平移量的计算公式。为了使融合效果更好,通过传统的加权线性融合算法,研究了分区域加权线性融合。结果表明:加快了特征检测速率,降低了特征点之间的误匹配率,优化了由于多图拼接带来的累积误差,提高了图像融合品质。可见上述提到的对多相机图像拼接的系列算法的改进在效果、速率上都有所改进。     

基于预测区域匹配的无人机航拍图像快速拼接

利用无人机侦查拍摄的图像,拼接成整个战场的全景图,方便指挥人员了解战场动态,做出战略决策. 根据无人机航拍图片序列的特点,提出了一种快速精确的拼接方法,即在无人机航拍图片拼接过程中,使用一种创新的匹配对齐策略,根据图片间的重叠率构造估计范围矩形,仅对矩形区域内的特征点进行匹配计算,然后使用图像融合等方法优化拼接效果. 此算法提高了鲁棒性,可在短时间内获得较好的拼接效果. 分别对谷歌地球卫星图片和无人机航拍真实数据进行实验,验证了算法的有效性.      

基于航拍图像的道路提取算法

针对航拍图像中的检测道路问题,提出了一种多方法融合的道路提取算法.该算法根据建立的颜色模型,应用图像分析技术分析道路的连接特性和宽度特征.运用Hough变换提取图像中道路像素,使用交集处理方法去除图像中的噪声.通过道路阴影颜色分析,噪声分类处理以及道路修复等技术,快速高效地从复杂的航拍图像中提取出道路.实验结果表明,与现有的道路检测方法相比,该算法具有检测准确、效率高等优点.     

基于轮廓特征区域的图像拼接改进比值算法

阐述了图像拼接技术的应用领域和各种匹配算法,研究了比值匹配算法的基本原理和优缺点,本文针对该算法易出现误匹配的问题,设计了基于轮廓特征区域的图像拼接改进比值算法,传统算法相比,该算法能够更快更准确地找到图像最佳匹配位置,解决了传统算法中误匹配的问题。实验结果证明该算法具有速度快,准确性高等特点。     

基于改进ORB算法的无人机遥感图像拼接技术

针对ORB算法尺度不变性较差,运行速度较慢,不适合应用于无人机遥感图像上的特点,提出了一种改进的ORB无人机遥感图像拼接算法。首先利用ORB特征中FAST特征检测算法对Shi-Tomasi算法进行加速,获取快速且准确的图像特征点,然后用ORB描述算法对特征点进行特征描述,在对特征点进行粗匹配和精匹配后,最后使用改进过的SPHP算法融合图像。实验结果表明,这种改进的ORB算法有着更高的匹配精度和匹配速率,能够生成更好的拼接结果。     

基于轮廓特征区域的图像拼接改进比值算法

阐述了图像拼接技术的应用领域和各种匹配算法,研究了比值匹配算法的基本原理和优缺点,本文针对该算法易出现误匹配的问题,设计了基于轮廓特征区域的图像拼接改进比值算法,传统算法相比,该算法能够更快更准确地找到图像最佳匹配位置,解决了传统算法中误匹配的问题。实验结果证明该算法具有速度快,准确性高等特点。     

一种利用ORB特征进行航拍图像拼接的方法

航空图像拼接具有较高的实时性要求,而传统的拼接特征为浮点数向量,在DSP、FPGA等嵌入式硬件平台上的处理效率不高.提出一种适合航空图像拼接的快速算法,利用ORB特征点作为匹配特征,以二进制特征向量进行特征距离计算,使特征提取与特征匹配速度大为提高.在图像配准过程中,采用次近邻过滤算法、交叉验证算法以及RANSAC估计算法,鲁棒地计算出拼接图像序列之间的单应矩阵.图像配准之后,相同像素位置不同的图像仍然存在一定的颜色偏差,通过对融合图像位置加权,利用改进的α-混合算法,将图像边缘位置信息纳入计算,使得图像能够自然融合,解决了图像拼接的边缘缝隙问题.整个算法对输入图像数据的复杂噪声干扰具有较好的抵抗能力.     

基于分块Harris特征的航拍视频拼接方法

针对现有航拍视频拼接算法处理速度慢、准确性不高等问题, 提出一种基于分块Harris特征的航拍视频拼接方法, 改进了传统基于SIFT特征提取算法的不足, 缩短了匹配时间, 提高了匹配准确性。首先采用分块Harris角点提取的方法均匀提取图像中的角点, 然后采用金字塔光流算法进行角点匹配, 最后通过改进的RANSAC方法求出仿射变换参数。实验表明, 该方法能够实时对航拍视频进行拼接, 具有更高的准确性。     

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.     

基于图像拼接的可信图像修补方法

为了尽可能地恢复被损坏图像的原始场景,获得最真实的复原效果,针对大区域破损图像的修复,提出了一个基于移位参考图像的可信图像修补与基于图像本身的自修复算法相结合的图像修复方法。首先,受启于图像拼接技术,若存在可以利用的参考图像,便利用SIFT(scale invariant feature transform)算法和RANSAC(random sample consensus)算法将参考图像与目标图像进行配准并投影拼接至目标图像,完成目标图像的可信修补。然后对仍未修复的破损区域进行图像自修复,其中自修复部分采用Criminisi算法。所得到的图像修复结果真实性与可信度较高,与实际景象偏差较小,说明该方法合理可行。     

一种改进的基于SURF特征匹配的图像拼接算法

针对快速鲁棒特征(SURF)算法的拼接结果图像,会出现明显的拼接线与过渡带的问题,提出一种改进的基于SURF特征匹配的图像拼接算法。在剔除误配点时,采用改进的随机抽样一致(RANSAC)算法调整采样概率,以更少的时间获取正确模型,提高算法效率。在图像融合时,先对输入图像进行亮度均衡预处理,然后再使用加权平滑算法进行融合,从而消除结果图的拼接线和过渡带,提高图像拼接质量。实验表明,改进算法能保持SURF算法的优良特性,进一步提高SURF算法匹配效率,并能有效消除拼接线和过渡带,使图像拼接质量得到显著提高。