改进最佳缝合线的红外图像拼接方法

变电站场景的红外图像受噪声干扰大、纹理信息不明显,拼接过程中易出现拼接痕迹或重影现象。针对上述问题,本文提出一种改进最佳缝合线的红外图像拼接方法。该方法首先采用SIFT算法提取图像区域特征,实现图像配准;然后在两幅图像的重合区域上引入局部权重系数,并对图像颜色差异强度进行形态学操作,减少红外图像的噪声干扰,以此改善能量函数图的纹理信息。最后,利用动态规划改进缝合线搜索准则,在图像重叠区域搜索出最佳缝合线。实验结果表明,与渐入渐出法和最佳缝合线法比较,本文方法在拼接后图像的平均梯度、图像清晰度和图像边缘强度均有所提高,融合区域过渡更平滑自然,拼接痕迹明显减少。     

一种三角函数权重的图像拼接算法

针对传统加权平均融合算法和渐入渐出融合算法仍然存在相对明显的拼接痕迹,提出一种三角函数权重的图像拼接算法。首先,对参考图计算图像重叠区域从左边界开始每一列像素所占重叠区的比例,将其用相应的角度表示;然后计算角度对应余弦值的平方,将此结果作为参考图的权重信息;对于目标图,计算靠近右边界的每一列所占重叠区的比例,并用角度表示,然后计算该角度对应正弦值的平方,将此结果作为目标图的权重;最后用计算得到的2个非线性的权重对两幅图进行图像拼接。实验结果表明无论摄像机是否在曝光差异较大情况下进行拍摄,改进的图像融合算法效果更好。     

结合最佳缝合线和改进渐入渐出法的图像拼接算法

针对图像拼接时因曝光差异较大或运动物体存在导致融合图像产生拼接缝、重影等问题,提出了一种基于最佳缝合线和改进的渐入渐出融合法相结合的图像拼接算法。首先,在两幅待拼接图像的重叠区域,根据动态规划思想获得最佳缝合线,然后将图像沿其进行拼接,最后由改进的渐入渐出法的融合规则来确定融合图像重叠区域像素点的灰度值,即将重叠区域均分成左、中、右3部分,分别求左部分在待拼接左图像、右部分在待拼接右图像的像素点的灰度值与两幅图像中该像素点加权平均后的灰度值的差值,通过比较其差值的绝对值与设定阈值的大小来确定融合像素点的灰度值,中间部分融合像素点的灰度值则由其加权平均值确定,从而完成图像融合。实验结果表明,该方法能使图像重叠区域过渡更平滑自然,消除重影现象且没有明显拼接痕迹。     

基于FPGA 的大视场图像实时拼接技术的研究与实现

鉴于目前普遍采用软件方法获得大视场视频图像操作不便且实时性受限的缺陷,研究并设计了一种基于FPGA的可编程技术来实现多个摄像头视频数据实时拼接的大视场成像系统。系统通过APTINA公司的彩色CMOS图像传感器MT9M034获取原始视频图像信息,以Xilinx公司的Virtex-5系列FPGA为核心完成视频数据的实时采集、缓存、拼接及传输。图像拼接部分首先对原始图像进行亮度差异自动调节的预处理以提高整体的拼接效果,然后利用相位相关法完成相对平移量信息检测,对原始图像进行配准,最后采用线性加权融合算法对相邻两幅图像的重合区域进行融合处理,使拼接之后的大视场图像达到渐进渐出平滑过渡的效果。实验结果表明,该成像系统简单可靠,有效地增大了可观测视场,经过拼接处理之后的大视场视频图像清晰度高、实时性强,具有一定的代表性和实用性。     

一种改进的动态场景拼接算法

针对动态场景拼接中存在较大曝光差异以及运动物体这两个问题,提出了一种动态场景拼接算法。该算法分为3个步骤,实现源图像之间的配准、最佳缝合线、利用泊松融合实现拼接。实验结果表明,文中算法可以较好地避开运动物体,形成拼接图,以免形成鬼影。     

基于SIFT特征的鱼眼图像拼接算法

鱼眼图像在全景图拼接中优势明显，然而，由于鱼眼图像存在严重的透视畸变缺陷，往往导致拼接图像效果不理想，甚至导致拼接失败，针对该问题，提出基于 SIFT特征的鱼眼图像拼接算法，该算法先对鱼眼图像进行校正，采用SIFT特征算子对校正后的鱼眼图像进行特征提取和匹配，再利用RANSAC鲁棒算法对变换参数进行估计，最后使用加权平均法对图像进行拼接融合? 通过对不同场景下、不同重叠区域图像的全景图像拼接实验验证，与现有的拼接方法相比较，同等拼接质量下该算法得到的全景图像能够有效减少计算量、减少拼接次数，证明了该算法的适用性和有效性。     

全景图拼接中图像融合算法的研究

为了实现平滑连续的全景图拼接融合效果,针对全景图拼接的特点,提出了利用彩色空间变换和Contourlet变换结合对比度金字塔分解的图像融合算法。首先进行HSI彩色空间变换,得到图像的亮度信息,然后利用基于对比度金字塔的Contourlet变换对亮度信息进行塔式分解,得到不同的频带信息,再对不同频带进行融合处理。实验证明,该文提出的算法充分利用Contourlet变换的轮廓特性,展示了图像的细节信息,从而很好地实现了全景图的拼接融合效果。     

一种有效的全景图拼合预处理算法

全景图拼合的预处理主要包括对样本图像的特征提取以及相邻图像的特征匹配.本文首先改进Harris角点检测算子,以便准确提取样本图像的特征点并赋予特征描述符;提出一种基于小波系数的特征索引算法,实现了图像特征点对的快速搜索和两幅图像之间的匹配.实验结果表明,该算法得到的匹配点精确,搜索效率高,能够实现全景图的无缝拼接.     

一种基于鱼眼图像的全景展开算法

针对在全景图像拼接技术中有着广泛应用的鱼眼图像校正问题,这里选择分辨率为800×800大小的鱼眼图片进行实验,利用鱼眼镜头垂直拍摄生成全景图的方法,运用图像像素点矩阵的变换,像素点数量的不变性,拼接其子图像,进而取得了良好的效果,由此得出了一种简单而有效的全景图展开算法。实验证明,算法简单、计算量小、实时性高、获得了良好的校正效果,达到生成全景图像的目的。     

一种有效的序列农作物图像360度自动拼接方法

提出了一种基于加速鲁棒特征（SURF：Speeded-Up Robust Features）和K最近邻算法（K-Nearest Neighbor Search,K-NNS,K=2）的序列农作物图像360度拼接方法。首先利用SURF算法进行特征点提取。然后使用K最近邻算法对特征点进行匹配,保存最优的匹配置信度。利用改进的算法避免了手动设置置信度阈值的弊端,对序列农作物图像进行正确排序。对排序后的图像进行照相机参数估计,粗略估计出旋转参数,利用光束平差法对旋转参数进行精确估算。对全景图进行立体映射,最后对图像进行拼接和多频段融合。实验表明,此算法不但可以高效的实现农作物序列图像的自动拼接,与原有算法相比更具鲁棒性。而且拼成的全景图更具完整性和视觉一致性,具有较高的实用价值,有利于对农田的全面观测。     

色差图像的数字图像拼接算法

针对有明显色彩和亮度差异的图片,在进行传统的图像拼接后,会产生肉眼可见的拼接缝,严重影响拼接效果。因此,提出一种针对存在色差的图像拼接算法。首先,计算相邻图片间的色彩校正参数和每个彩色通道的全局色彩调整参数,选择适合的颜色和亮度,对每一幅图片进行色彩校正。其次,引入SIFT和RANSAC算法,实现了图像的准确配准。最后,采取0．1加权融合算法和平均融合算法结合进行图像融合,得到最终的全景图像。实验结果表明,由于已经进行图像间的校正,减少了待拼接图像的色差,使得图像的融合更加简单。该算法对于存在色差的图片序列可以实现无缝快速的拼接,并且可根据需要调整图像的色彩和亮度。     

一种色彩校正算法研究与实现

数字图像拼接是指将具有重叠区的多幅数字图像或多帧视频,通过配准和融合获得单幅宽视场图像或者动态全景图。在实际应用中,图像因色彩不一致,而利于图像的配准和融合,因此有必要研究图像色彩的校正。文中首先论述了彩色图像的色彩空间以及它们之间的转换关系,然后介绍了常用的色彩校正方法,最后提出了基于Gamma和Linear调整的色彩校正算法。该算法将图像转换到YCbCr色彩空间,对亮度分量进行Gamma校正,对色度分量进行线性校正,实验结果表明,与以往的校正算法相比,校正效果有一定的改善。     

基于多尺度区域的图像颜色校正算法

图像颜色校正是多摄像机视觉应用中的一项重要技术。本文提出了一种基于多尺度区域的局部颜色校正算法,主要思想是在参考图像与待校正图像之间建立特征点的对应关系。此算法根据尺度不同的区域内可获得的对应特征点数目不同的特性,在不同尺寸参数对待校正图像进行分割,以得到稳定的特征点对应,进而获取准确的颜色校正信息,提高了颜色校正的准确性和鲁棒性。此外,本文还考虑了局部校正对图像颜色一致性减弱的问题,进行了平滑处理。实验证明,本文所提出的方法能获得较好的校正结果。     

一种处理多光谱彩色合成图像的白平衡法

多光谱彩色合成图像是直接提取多光谱图像中的R、G、B波段合成的彩色图像.但由于多光谱成像探测器光谱响应性能的差异,造成合成的彩色图像偏色严重,为了重现真实色彩,需进行颜色校正.针对目前传统白平衡法与色度学合成法的不足,提出了一种基于光谱信息的改进白平衡法,用于多光谱彩色合成图像的颜色校正.经实验验证,该方法不仅实现简单,校正过程中不需要标准真彩色图像,也不需要预测图像中所有地物的光谱反射率,而且改进了传统算法,获得的图像更为真实.     

医学红外图像快速拼接方法研究

临床常用的红外影像设备仅能提供视野受局限的图像,因此需要通过图像拼接才能合成一幅完整的图像。本文提出了基于网格的拼接技术,采用由粗到细的配准过程,找到最佳匹配点。运用渐进渐出的方法来消除拼接缝隙,能够自动完成图像的拼接处理。实验证明,该方法配准速度快,融合效果好,能达到无缝拼接的效果。     

彩色FED显示器的图像处理技术

为了改善FED显示器的显示质量,从FED所特有的光电特性入手,给出了FED显示特性的B-T预校正曲线;并基于目前所采用的标准电视信号作为图像信号源,介绍了FED非线性校正算法.在分析FED三基色色度特性的基础上,介绍了FED色度还原算法的理论模型,并把该校正算法成功应用到FED的视频显示中去,使图像质量得到较好的改善.     

改进的伽马校正与多尺度融合的水下图像增强

由于光在水下传播会发生吸收和散射,导致采集 的水下图像出现模糊、对比度低、色偏、光照不 均匀等问题。针对以上问题,提出了一种改进的伽马校正与多尺度融合的水下图像增强算法 。首先基于G 通道对R和B通道进行补偿,并对RGB 三通道进行直方图拉伸后使用灰度世界(Gray World) 算法得到颜 色校正图像;然后使用改进的伽马函数改善颜色校正后图像光照不均匀问题,得到光照均匀 图像,并进 行归一化处理;再对光照均匀图像使用限制对比度的自适应直方图均衡化(contrast limite d adaptive histogram equalization,CLAHE)算法得到对比度提升图像;最后采用多尺度融 合算法对以上得出的3幅图 片进行融合,得出增强图像。实验结果表明,提出的算法对不同水下环境的图像均有较好的处理 效果,图像质量评价指标得到明显提高。     

灰度校正在红外序列图像拼接中的应用

为满足红外图像无缝拼接的需要,提出了一种基于红外序列图像的灰度非均匀性校正算法.该算法利用灰度非均匀区域的相对稳定性,通过对拍摄的大量红外序列图像求平均,获得相机灰度校正的模板图像.然后利用此模板对各帧图像进行校正,实现在同一幅度照射下各像素灰度的一致性.最后利用由HJRG-001型红外热像仪获得的红外视频图像序列进行...     

基于FPGA的图像自适应AWB系统设计与实现

为了解决常见自动白平衡(Auto White Balance, AWB)方法的场景适应能力不足且实时性较差等问题,提出了一种基于颜色通道直方图重构的自适应AWB方法,并使用现场可编程门阵列(FPGA)对所提出的算法进行硬件电路实现,在校正图像白平衡的同时也确保了系统高速实时处理图像。首先对图像进行限制对比度自适应直方图均衡化(CLAHE)处理来提高图像对比度,然后对图像进行灰度级区间的通道分区统计,对不同场景类别的图像采用颜色直方图匹配或平移的重构方式做自适应处理。实验结果表明,该算法在处理图像白平衡时,相比基于光源估计的AWB算法,色温校正准确率提高了14%,对不同色彩场景有更好的适应性,具有实时处理能力。     

红外双边滤波时域高通非均匀性校正

红外焦平面阵列的非均匀性噪声是制约红外成像质量的主要因素。本文在研究了传统的时域高通滤波法及其两种改进算法的基础上,提出了一种改进的基于双边滤波的非均匀性自适应校正算法,在这种方法中引入了一个由双边滤波系数矩阵推得的二次校正矩阵,该矩阵能够判别原始图像与双边滤波所得图像的差图像中场景的边缘部分,并进行自适应的抑制,使校正参数的计算更加准确。实验部分通过对加模拟噪声图像序列和实际非均匀性图像的校正证明本文的改进算法比其他两种改进算法有更好的校正效果。