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基于最佳缝合线的序列遥感图像拼接融合方法 总被引:2,自引:0,他引:2
在图像融合过程中常采用重叠区域像素加权融合方法,这会存在鬼影现象。为解决这一问题,提出了一种改进的最佳缝合线生成算法和沿最佳缝合线的融合方法,并将其应用于序列遥感图像的拼接融合。首先在重叠图像中,对重叠区域的边赋予权值,然后进行最大流最小割,最终获取最佳缝合线。在计算边权值时引入了图像梯度信息,使缝合线更准确。在图像融合时,沿最佳缝合线生成一个条带形融合区域,采用渐入渐出法对缝合线两侧的条带形融合区域图像进行过渡处理,使拼接后的图像更为真实。在序列遥感图像拼接上,采用捆绑调整算法调整拼接图像的参数来实现全局误差最小化。实验表明,该方法能够有效消除鬼影并且能获得准确的拼接图像与融合,对于序列遥感图像的拼接融合能够获得很好的效果。 相似文献
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《计算机应用与软件》2017,(6)
针对线缆字符图像光照不均匀、重叠区域较小、边缘化等问题,现有的图像拼接方法不能准确拼接,提出一种新的图像拼接方法。首先利用HSI彩色空间模型从图像中划分出待配准的线缆区域。然后提出基于线缆光照模型的图像分块算法对线缆区域图像进行分块,并构造相似检测公式对图像块进行分类,对不含字符的图像块直接赋值为白色背景块,对含字符的图像块利用大津法进行处理,得到线缆区域二值图。接着提出以字符宽度为特征的图像配准算法获得重叠区域在两幅线缆区域图像的行对应关系。最后以重叠区域的水平中心直线拼接得到一幅包含完整字符区域的宽图像。实验结果表明,相对于当前主流的FREAK算法,提出的方法能准确地对线缆图像进行拼接,拼接效果良好。 相似文献
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基于全局拼接的航拍图像拼接算法研究 总被引:3,自引:0,他引:3
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。 相似文献
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目的 针对图像拼接过程中,缝合线通过运动物体或配准不准确区域等情况导致融合图像出现鬼影、重影的问题,提出了一种基于差异图像加权的改进最佳缝合线算法,采用基于多分辨率和加权平均的分区图像融合算法解决了拼接线问题。方法 首先将两幅图像的重叠区域划分为缝合线区域和过渡区域;在缝合线区域内,使用差异图像加权的最佳缝合线搜索准则构建准则值图像,基于动态规划思想来搜索得到最佳缝合线;基于缝合线生成掩码图像,并对重叠区域图像进行扩展,采用多分辨率融合算法实现了非严格重叠区域的融合;在过渡区域采用加权平均算法来消除拼接线。结果 采用含有大量运动物体的图像序列对算法进行测试,实验结果表明,基于差分图像加权的最佳缝合线有效避开了大部分运动物体,当缝合线难以绕开运动物体时,能够尽量少地穿过运动物体;通过多分辨率和加权平均融合算法消除了拼缝等问题。结论 提出的最佳缝合线算法能够有效地避免缝合线通过运动物体、配准不准确的区域,将多分辨率图像融合算法应用于非严格重叠图像融合,能够合成高质量的全景图像。 相似文献
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视觉归一化是多视点图像拼接领域的一个关键技术,在对大量图像处理算法研究的基础上,提出了一种针对多摄像机图像拼接的视觉归一化处理方法。该方法主要包括图像颜色校正和图像边缘融合两个模块;在图像颜色校正模块中,引入了图像区域划分策略和自适应颜色调节因子,使不同的像素点都有不同的颜色调节因子,并充分利用相邻图像间的颜色关联性对目标图像的颜色进行自适应校正;在图像边缘融合模块中,利用反映射矩阵计算出拼接图像的重叠区域,利用自适应边缘融合因子对重叠区域进行边缘融合处理。实验结果表明,该方法能够较好地减少甚至消除拼接图像间的视觉差异,较好地改善了图像拼接的视觉效果。 相似文献
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基于SURF特征匹配的图像拼接算法 总被引:2,自引:0,他引:2
提出了一种了基于SURF(speed up robust features)特征匹配的图像拼接算法。SURF方法是一种快速且鲁棒性较好的特征提取算法,用该算法提取图像特征后,使用改进BBF(best bin first)的快速匹配算法来寻找图像间的匹配点;用LM算法对单应性矩阵进行优化时,本文提出使用梯度误差函数增强对光照变化的鲁棒性;最后采用多分辨率融合方法进行图像融合,有效地消除了拼接痕迹,并保持较高的分辨率。实验结果验证了该算法的高效性,对存在旋转、尺度缩放、视角以及光照变化的图像都具有良好的效果。 相似文献
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Kim SJ Pollefeys M 《IEEE transactions on pattern analysis and machine intelligence》2008,30(4):562-576
In many computer vision systems, it is assumed that the image brightness of a point directly reflects the scene radiance of the point. However, the assumption does not hold in most cases due to nonlinear camera response function, exposure changes, and vignetting. The effects of these factors are most visible in image mosaics and textures of 3D models where colors look inconsistent and notable boundaries exist. In this paper, we propose a full radiometric calibration algorithm that includes robust estimation of the radiometric response function, exposures, and vignetting. By decoupling the effect of vignetting from the response function estimation, we approach each process in a manner that is robust to noise and outliers. We verify our algorithm with both synthetic and real data which shows significant improvement compared to existing methods. We apply our estimation results to radiometrically align images for seamless mosaics and 3D model textures. We also use our method to create high dynamic range (HDR) mosaics which are more representative of the scene than normal mosaics. 相似文献
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应用于光照分布不均的低照度图像,传统的图像增强算法会出现色彩失真、亮区过度增强等问题,因此提出一种最大差值图决策的低照度图像自适应增强算法。首先,提出最大差值图的概念,通过最大差值图粗略估计出初始光照分量;然后,提出交替引导滤波的算法,利用交替引导滤波对初始光照分量进行校正,实现光照分量的准确估计;最后,设计了图像亮度自适应的伽马变换,能够根据获取的光照分量自适应调整伽马变换参数,从而在增强图像的同时消除光照不均带来的影响。实验结果表明,增强后的图像有效消除了光照分布不均带来的影响,图像亮度、对比度、细节表现能力和色彩保真度都得到了明显提升,平均梯度提升了1倍以上,信息熵提升了14%以上。由于提出的算法对光照分量估计准确,自适应伽马变换针对低照度图像进行了优化,因此,对于夜间等弱光源条件下的彩色图像具有十分有效的增强效果。 相似文献
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光源的照明方式和安装角度对采集到的图像质量有很大的影响,这种不同会导致同一幅缺陷图像产生不同的纹理效果。目前的采集系统一直将光源的影响看作负面因素,事实上如果将不同方向光源对带钢缺陷图像信息的影响用于分割,能够获得更全面、准确的图像信息,因为光源序列的分割方法比单光源包含了更多的缺陷特性。首先采集不同方向光源照射下的图像序列,再提取图像最大强度值位置对应的光源倾角方向作为特征,最后在特征空间运用线性判别函数得到分割结果。实验结果表明提出的方法能获取更高对比度的缺陷图像,正确地将缺陷从背景图像中分割出来。 相似文献
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基于小波变换与相位相关的PCB图像拼接算法* 总被引:1,自引:1,他引:0
在印刷电路板自动光学视觉检测(automatic optic inspection,AOI)中,需要通过图像拼接以获得整个PCB的图像。传统的图像拼接算法处理光照干扰效果不好,并且算法复杂。针对AOI的工程实际,通过对图像进行二维小波变换去掉反映光照渐变的低能量系数,获得反映图像水平和垂直方向变化轮廓的高频系数,同时有效地降低计算复杂度;结合相位相关法实现快速精确的重叠位置配准,采用加权平均法实现图像的融合。实验结果证明,该算法能够对多种规格、不同颜色的PCB图像实现快速、准确的拼接。 相似文献
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图像中的文本字符存在于杂乱的背景之中,拍摄视角的不同使得文本具有较大的几何变形,再加上存在光照变化、字符颜色不统一等现象会导致背景分离和文本识别困难.为此提出一种基于图像文本区域的图像聚类方法.该方法首先对自然场景图像中已定位的文本区域提取局部特征描述,并使用随机投影方法将局部特征矢量集映射为固定维的特征向量,然后对包含图像文本区域的图像进行聚类.这种方法避免了由图像分割与字符识别带来的困难.实验结果表明,该方法可以对包含文字的自然场景图像有效地进行聚类,聚类的准确率能达到86.66%. 相似文献