基于区域增长的线缆字符图像快速拼接方法

由于线缆字符图像存在重叠域小、重叠区在边缘带、光照分布不均等问题,目前的图像拼接方法不能快速、有效拼接两幅图像.为此,本文提出了一种加速后的拼接新方法来解决线缆字符图像的拼接问题.首先利用边缘检测从图像中分割出字符区域.再基于光照分布对字符区域进行分块,利用大津法处理包含字符的图像块,得到线缆字符区域二值化图像.接着在区域增长的图像配准算法的基础上,加入降采样及分级步长的方法,快速得到线缆字符区域的重叠域.最后,在重叠域的垂直中心线处拼接得到一幅包含完整字符区域的二值图.实验结果表明,该方法能准确快速地对线缆图像进行拼接.     

一种柱面全景图像自动拼接算法

提出了一种基于特征块匹配的柱面全景图像拼接算法.首先将360度环绕拍摄的序列图像投影到柱面坐标系下;然后以一幅图像为基准图像,选择基准图像中边缘信息丰富的块作为基准块,利用特征块匹配法在待配准图像中找出与基准块匹配的配准块,进而实现两幅图像的配准;再根据配准结果计算出图像间的变换参数;最后采用平滑因子对两幅图像的重叠区域进行图像无缝拼接.实验证明,算法可以快速自动地生成柱面全景图像,具有良好的鲁棒性.     

灰度投影在块匹配算法中的应用

运动参数估计在图像配准,电子稳像以及图像拼接中起着很重要的作用,其中块匹配算法是经常使用的一种方法。当平移较大的时候,块匹配算法仍然存在不足,因此本文提出了一种新的算法。首先利用灰度投影法得到相邻两幅图像的平移量,在此基础上再利用块匹配算法进行分块处理。实验说明了此方法的有效性,能够满足一般要求。     

优化的多幅眼底图像拼接方法

针对多幅眼底图像拼接的问题,提出一种优化的多幅眼底图像拼接方法。该方法在基于特征的层次鲁棒估计方法完成两两图像初始配准的基础上,提出一种基于重叠区域的配准修正,得到两幅图像之间的良好配准;然后建立图像之间配准关系的无向图,并将配准图像中匹配特征的几何误差和相似度作为图中边的权值,通过计算关系图的最短路径,确定基准图像;再构造基于基准图像的直接约束和基于非基准图像的间接约束的多幅图像配准整体模型,用来生成多幅拼接图像。最后在图像融合部分,提出基于距离变换的多频带融合方法,消除拼接图像中的接缝,达到平滑融合效果。实验结果表明,该方法可有效消除多幅配准的累积误差,实现多幅眼底图像输入顺序无关性的精确配准和无缝拼接。     

基于对齐与优化的图像拼接

图像拼接技术将存在重叠区域的多幅图像经过配准和融合后得到单幅宽视场图像。由于误差的积累,多幅图像拼接后在重叠区域会有明显的拼接痕迹,所以需要对拼接后的图像进行优化。首先研究了变换矩阵及其参数,然后提出一种图像对齐方法,完成图像拼接,最后用全局优化策略消除累积误差。实验证明,该方法在存在较大光照强度变化,重叠区域小的情况下能够鲁棒地完成多幅图像的拼接。     

一种新的基于特征区域的图像配准算法

全景拼图是近年来兴起的基于图像的绘制技术(IBR)中的一个重要研究方向。在全景视图的实现过程中,关键技术是实现重叠图像正确、平滑的无缝拼接。本文在原有图像配准技术的基础上,提出了一种新的基于特征区域的配准算法,该算法利用两幅重叠图像对应特征区域的相似性,经过特征选择、特征提取和特征匹配三个阶段,实现两幅图像的拼接。实验结果证明,该算法在拼接速度和效果方面的表现均令人满意。     

一种新的基于特征区域的图像配准算法

全景拼图是近年来兴起的基于图像的绘制技术（IBR）中的一个重要研究方向。在全景视图的实现过程中，关键技术是实现重叠图像正确、平滑的无缝拼接。本文在原有图像配准技术的基础上，提出了一种新的基于特征区域的配准算法，该算法利用两幅重叠图像对应特征区域的相似性，经过特征选择、特征提取和特征匹配三个阶段，实现两幅图像的拼接。实验结果证明，该算法在拼接速度和效果方面的表现均令人满意。     

基于全局拼接的航拍图像拼接算法研究

研究航拍图像的拼接问题,提高图像拼接的准确度。由于当通过航拍获取的图像中部分图像相互存在重叠区域的比例不大时,造成拼接不准确。传统的区域的图像拼接算法无法将具有较小重叠区域的图像准确拼接。为了提高航拍图像拼接的准确率,提出一种全局的图像拼接算法,通过使用SIFT算法提取图像的SIFT特征点,根据位置误差最小的原则完成两幅图像的SIFT特征点匹配,最后利用整体最优化方法对拼接结果进行优化,采用全局特征点的拼接方法,可避免传统方法只利用重叠区域灰度特征而不能准确拼接低重叠度图像的问题。实验证明,改进方法利用图像的全局信息,准确地实现图像的拼接,取得了满意的结果。     

基于局部重叠区域的无显著特征图像配准算法

针对沙漠、戈壁等特征不显著场景在配准过程中存在快速性、精确性等问题,提出一种基于局部重叠区域的特征不显著图像配准方法。首先利用图像标记对待配准图像进行预处理增强其特征,接着通过多相机三维投影对多幅待配准图像重叠区域进行预算,并采用图像掩膜和图像分割技术将重叠区域分割出来,最后对重叠区域使用ORB+GMS（Oriented Brief-Grid-based Motion Statistics for Fast）融合算法进行配准,完成多幅图像的配准工作。基于图像重叠区域的配准避免了无显著特征图像在进行整体配准时精确性低的缺点,并且由于是局部配准,相较于全局配准拥有更快的配准速度。对比传统配准方法和本文提出的改进配准方法,实验结果显示,本文提出的改进方法配准精度在传统配准方法的基础上提升了28%,同时,算法具有更高的鲁棒性和实时性。     

一种消除伪匹配的图像拼接算法

在图像拼接中进行图像配准,模板特征选取与大小选取在很大程度上影响图像配准的准确度和速度.当相邻两幅图像重叠区域缺乏显著特征,或者存在多个特征相似的部分,就会发生伪匹配而导致拼接失败.该文对图像拼接的伪匹配情况进行分析,提出一种消除伪匹配的图像自适应拼接算法,该算法在匹配上具有更高的相似性特征判别的可靠性,在自动图像拼接中体现出很强的实用性,可以实现重叠图像的正确、平滑的无缝拼接.实际运用结果表明,该方法简单易行.