基于网格运动统计算法和最佳缝合线的密集重复结构图像快速拼接方法

针对常用的图像拼接算法对具有密集重复结构的图像会产生大量误匹配点从而出现明显鬼影且耗时较长的问题,将网格运动统计（GMS）算法与最佳缝合线算法相结合,提出了一种密集重复结构的图像快速拼接方法。首先,在图像的重叠区域提取大量粗匹配点;接着,采用GMS算法进行精匹配,然后在此基础上估计变换模型;最后,采用基于动态规划思想的最佳缝合线算法完成图像拼接。实验结果表明,将所提算法应用于两组具有密集重复结构的图像上,不仅可以有效消除鬼影,得到理想的拼接效果,而且显著减少了拼接时间;平均拼接速度分别是传统尺度不变特征变换（SIFT）和加速稳健特征（SURF）算法的7.4倍和3.2倍,分别是结合区域分块的SIFT算法和SURF算法的4.1倍和1.4倍。所提算法能够有效地消除密集重复结构拼接时的鬼影,同时缩短了拼接时间。     

基于特征点的图像拼接算法研究与实现

针对传统的图像拼接算法中存在的误匹配率较高的问题,采用了基于特征点的图像配准算法.在提取特征点阶段,采用了多尺度的Harris特征点提取算法;在特征点匹配阶段,采用的是改进的基于相关窗口的特征点匹配算法,并采用RANSAC算法对特征点匹配对进行提纯;最后采用了最佳缝合线算法消除了拼接效果图中存在的鬼影问题.实验表明该算...     

基于格林坐标和改进最佳缝合线的图像拼接技术

为了应对大视差场景的图像拼接问题以及提高拼接图像的自然度,提出了一种基于对极几何约束和格林坐标的图像拼接算法.首先,用对极几何模型代替单应性矩阵作为随机抽样一致(RANSAC)算法的筛选模型,弥补单个全局单应性矩阵处理大视差图像时的不足,提高特征点匹配的精准度;然后,以一幅图像为参考,对另一幅图像进行基于格林坐标的预变形;其次,借助弹性鲁棒扭曲的思想消除预变形图像和参考图像之间的投影偏差;最后,将超像素分割的思想应用到缝合线的找取过程中,避免缝合线穿过物体重要部分,实现用最佳缝合线拼接图像.实验结果表明,所提算法能够有效地避免伪影的出现,能更加精准地实现图像对齐,使拼接后的图像更加自然.改进的算法使缝合线从超像素边界穿过,达到保持图像局部重要信息完整性的效果,可应用于电力传输与运维场景视觉监控领域.     

基于Order-Aware网络内点筛选网络的电力巡线航拍图像拼接

电力巡线图像纹理复杂且具有视差变化,针对传统算法获取成对匹配点数量较少、配准精度较低,严重影响电力巡线无人机图像拼接效果等问题,提出了一种基于改进OANet的图像拼接算法。首先,借助加速“风”（AKAZE）算法对待拼接电力巡线图像进行粗匹配;其次,对OANet中Order-Aware模块添加挤压和激励网络（SENet）,从而增强网络对局部和全局上下文信息的抓取能力,得到更精确的成对匹配点;然后,通过MPA算法配准待拼接图像;最后,借助内容压缩感知算法计算重叠区域的最佳缝合线以完成图像拼接。改进OANet相较原OANet的正确匹配点数量增加了10%左右,耗时平均增加了10 ms;与APAP算法、AANAP算法、MPA算法等配准拼接算法相比,所提算法的拼接质量最好,其待拼接图像的重叠区域的均方根误差为0,非重叠区域未发生畸变。实验结果表明,所提算法可快速、稳定地拼接电力巡线航拍图像。     

基于拉普拉斯金字塔融合的岩心图像拼接算法

针对岩心图像拼接效率低以及易出现鬼影现象的问题,提出了一种基于最佳缝合线的拉普拉斯金字塔融合的岩心图像拼接方法.首先将待拼接的两幅岩心图像进行灰度变换,根据ORB算法计算并描述特征点;其次使用改进的random sample consensus (RANSAC)算法对特征点进行提纯,完成特征点匹配;根据匹配的特征点计算图像间的配准关系,最后根据最佳缝合线实现岩心图像的拉普拉斯金字塔融合,完成拼接.实验结果表明,改进的RANSAC算法能在保证正确率的同时提升速度,而且本文提出的图像融合方法避免了鬼影的产生,在融合区域的PSNR、SSIM和DoEM客观评价指标上与另外两种图像融合算法相比都有所提升.     

运用特征点匹配的柱面全景图像快速拼接算法

针对大幅面图像的拼接问题,提出了一种新的基于特征点的柱面全景图像快速拼接算法。该算法在Harris角检测算法提取特征点的基础之上,针对传统RANSAC（random sampling consensus）算法在提纯匹配点时计算极其复杂,难以实现快速拼接的问题,设计了专门的聚类预筛选的方法进行图像特征点的预匹配,显著提高了特征点匹配的效率;在图像融合部分提出了最佳路径与HSI颜色空间的亮度权重函数相结合的算法,既有效消除了拼接图像中的鬼影现象,又使拼接图像达到了平滑融合效果。实验结果表明,该算法具有匹配精度高、鲁棒性强、计算效率高的特点。     

一种基于特征点匹配的图像拼接方法研究

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;在特征点提取阶段,尺度不变的特征变换方法 (SIFT)具有对图像尺度缩放、旋转、放射变换以及亮度变化保持不变的优点,文章采用了改进的SIFT特征点提取算法;在特征点匹配阶段,采用改进的RANSAC算法对特征点匹配对提纯;最后用加权平均法实现拼接图像的融合;实验证明,该算法有效提高了图像拼接的效率和准确性,拼接精度可以达到亚像素级。     

基于SIFT算法的全景图像拼接技术研究

全景图像拼接技术即通过将部分重叠区域的图像合成以描述某个场景信息的360度圆形图像.引用一种新型的基于SIFT （尺度不变特征变换）特征匹配的图像排序算法,实现图像的有序排列,针对图像拼接存在的误匹配点较多、耗时较长等问题,结合FAST算法进行特征点提取,接着针对相邻有序图像间的亮度差异采用自动校正操作,削弱了相邻图像间的亮度差异,并结合改进的Ransac算法剔除误匹配点对,最后用加权平衡算法实现图像的快速融合.实验结果表明该优化排序算法稳定、高效.     

融合GMS与VCS+GC-RANSAC的图像配准算法

针对当前图像配准算法配准时间过长、配准正确率低等问题,提出一种基于网格运动统计（GMS）、矢量系数相似度（VCS）与图割随机抽样一致性（GC-RANSAC）的图像配准算法。首先,通过ORB（Oriented FAST and Rotated BRIEF）算法对图像进行特征点提取,并对特征点进行暴力匹配。之后,通过GMS算法对图像中的粗匹配特征点进行网格划分,利用网格中正确匹配点邻域内具有较高特征支持量的原理对粗匹配对进行筛选;并引入图像匹配对在进行矢量运算时VCS不超过某一设定阈值的原理对匹配对进行部分剔除,以利于算法后期的快速收敛。最后,运用GC-RANSAC算法进行局部最优模型拟合,得到精匹配特征点集,实现高精度的图像配准和拼接。通过与ASIFT+RANSAC、GMS、AKAZE+RANSAC、GMS+GC-RANSAC等算法对比,实验结果表明,该算法在平均匹配精度上提高了30.34%,平均匹配时间缩短0.54 s。     

一种消除图像拼接缝和鬼影的快速拼接算法

由于提取SIFT特征进行图像拼接的算法复杂度较高且不能很好地处理拼接缝和鬼影等问题,提出了一种消除拼接缝和鬼影的快速图像拼接算法.该算法首先划定提取SIFT特征的范围,计算出匹配特征点后使用RANSAC算法求取两幅图像间的坐标变换关系矩阵H,然后结合最佳缝合线算法和改进的加权平均融合算法实现无缝拼接.实验结果表明,提出的算法不仅有效地消除了拼接缝和鬼影,也提高了图像拼接的效率.     

基于特征聚类的大视差图像拼接算法

针对大视差图像拼接过程中出现的错位、重影等问题,提出一种基于特征聚类的图像拼接算法.首先,以已匹配的特征点分布为依据在目标图像重叠区域构造泰森多边形.然后使用改进的AG-N ES层次聚类算法对特征点聚类,合并对应组内特征点所代表的泰森多边形,得到目标图像重叠区域的各个子平面.最后,求解对应子平面的单应性矩阵,并采取就近...     

针对大视差图像拼接的显性子平面配准

目的 针对图像拼接中大视差图像难以配准的问题,提出一种显性子平面自动配准算法。方法 假设大视差图像包含多个显性子平面且每个平面内所含特征点密集分布。对该假设进行了验证性实验。所提算法以特征点分布为依据,通过聚类算法实现子平面分割,进而对子平面进行局部配准。首先,使用层次聚类算法对已匹配的特征点聚类,通过一种本文设计的拼接误差确定分组数目,并以各组特征点的聚类中心为新的聚类中心对重叠区域再聚类,分割出目标图像的显性子平面。然后,求解每个显性子平面的投影参数,并采用就近原则分配非重叠区域的单应性矩阵。结果 采用公共数据集对本文算法进行测试,并与Auto-Stitching、微软Image Composite Editor两种软件及全局投影拼接方法（Baseline）、尽可能投影算法（APAP）进行对比,采用均方根误差作为配准精度的客观评判标准。实验结果表明,该算法在拼接大视差图像时,能有效地配准局部区域,解决软件和传统方法由误配准引起的鬼影、错位等问题。其均方根误差比Baseline方法平均减小55%左右。与APAP算法相比,均方根误差平均相差10%左右,但可视化配准效果相同且无需调节复杂参数,可实现自动配准。结论 提出的显性子平面自动配准算法,通过分割图像所含子平面进而实现局部配准。该方法具有较高的配准精度,在大视差图像配准方面,优于部分软件及算法,可应用于图像拼接中大视差图像的自动配准。     

基于拼接缝自适应消除和全景图矫直的快速图像拼接算法

针对图像拼接存在色差过渡不均匀、图像倾斜扭曲及拼接效率低的现象，提出一种基于拼接缝自适应消除和全景图矫直的快速图像拼接算法。首先，用尺度不变特征变换（SIFT）提取图像指定区域特征点并用双向K近邻（KNN）算法进行图像配准，有效提高算法效率；其次，利用动态规划思想提出自适应公式找到最优拼接缝并用图像融合算法对其自适应消除，解决拼接缝色差过渡不均匀问题；最后，针对累积拼接误差形成全景图倾斜的现象，利用边缘检测算法提出自适应拟合四边形矫直模型，把原始全景图矫直为一个全新的全景图。所提算法与分块图像拼接和二叉树图像拼接算法相比，图像质量提升了5.84%~7.83%，拼接时间仅为原来的50%~70%。实验结果表明，该算法不仅通过自适应更新机制减少不同图像背景下拼接缝色差过渡不均匀的现象，从而提高了图像质量；而且提高了拼接效率，降低了全景图倾斜扭曲程度。     

基于ORB特征的无人机遥感图像拼接改进算法

针对传统的SIFT算法运行速度较慢、不适合处理实时性要求高的无人机遥感图像的缺点,提出了一种基于ORB特征的快速遥感图像拼接改进算法。首先通过ORB算法快速得到特征点和特征描述,采用K最近邻算法（KNN）进行粗匹配,然后采用随机抽样一致性算法（RANSAC）进行精匹配,最后使用改进的加权平均方法对图像进行融合拼接。实验结果表明,该算法在保证匹配精度的基础上,处理速度较经典的SIFT算法提高了41倍。在图像融合时,该算法能有效地消除拼接重影错位现象。     

基于质量评价的无人机航拍图像拼接方法

针对大视差无人机航拍图像拼接中出现的错位、伪影问题,提出一种基于质量评价寻找最佳拼接缝的方法QEB-U。首先通过常规拼接缝估计得到初始拼接缝,然后根据无人机航拍图像的特点,综合考虑结构相似性、色差、纹理复杂度,提出一种新的质量评价函数对拼接缝上的每个像素进行评价,进而根据评价结果更新差异代价,之后再重新估计拼接缝。估计和评价过程重复执行,直到拼接缝趋于稳定则停止迭代,最后通过梯度融合生成最终结果。实验结果表明,所提方法可以避免大视差无人机航拍图像拼接中出现错位、伪影,优于目前几种无人机航拍图像拼接方法,且得到的拼接缝优先穿过道路、林地等区域,更加符合人类视觉感知,在常见的图像清晰度评价指标上表现良好。     

结合变形函数和幂函数权重的图像拼接

针对图像拼接算法存在效率低下、特征点错误匹配、重影和拼接缝等问题，提出一种基于尺度不变特征变换、薄板样条函数和幂函数的图像拼接方法。该方法通过对输入图像进行采样匹配，计算输入图像间的点映射关系和重合区域，使用点映射关系对重合区域内的特征点进行定向配准，利用特征点集合计算出图像的局部扭曲模型，使用图像插值方法对图像进行变形映射；采用幂函数权重模型对变形图像中的像素进行平滑过渡，完成图像拼接。实验结果表明，在拼接相同图像的情况下，所提方法与传统的尺度不变特征变换算法相比，特征点配准效率提高了约59.78%，而且得到了更多的特征点对；与经典的图像拼接算法相比，该方法解决了图像的重影和拼接缝的问题，同时提高了图像的质量评估指标的得分。     

一种多方向感知的高实时性视频融合算法

针对多路视频融合阶段拼缝线两侧范围内出现的虚影、色彩亮度差异以及高分辨率下无法实时拼接等问题,本文提出一种多方向感知的视频融合算法。首先,在图像配准阶段,采用SIFT提取特征点与特征描述子对图像进行配准;然后,在图像融合阶段,使用指数函数构建的权值查找表指导融合过渡,结合视频帧投影位置与拼接缝之间的距离,利用形态学操作自适应地融合图像拼缝;最后,利用GPU平台大量多线程并行运算,整合投影与融合等矩阵运算从而掩盖延时达到实时目的。实验结果表明,该算法能消除重叠区域内出现的虚影、模糊现象,并且具有良好的实时拼接效果。