一种高保真人脸图像妆容移植方法

为满足虚拟化妆体验的需求,提出一种利用抑制光照和边缘自适应滤波实现数字人脸图像妆容高保真移植的方法。通过增加图像光照抑制的预处理提高颜色的连续性,采用快速三角形坐标变换实现特征归一化,使人脸几何结构与纹理信息的分离。通过颜色空间变换将纹理信息分解成亮度和颜色等图层。根据人脸特征区域将亮度图层划分成不同融合比例的区域。对亮度图层混合时,结合边缘自适应滤波器,进而实现针对低频信息的自适应融合。颜色图层则采用线性叠加方式处理。对处理后的图层合成,得到化妆人脸图像。实验结果表明所提方法的妆容细节保留完整,可以克服利用Poisson方程融合所产生的拼接效应。     

一种视差伪影最小化的视频拼接方法

针对视频拼接中由于移动前景引起的重影和伪影问题,提出了一种视差伪影最小化的视频拼接方法。该方法根据重叠区域图像的前景区域、灰度差异、纹理和颜色差异对能量函数进行改进,同时采用能量最小化的动态规划技术找到非移动前景区域的最佳缝合线;利用视觉背景提取（VIBE）检测移动物体并在随后的视频图像中更新最佳缝合线;根据色彩饱和度差异自适应地调整融合区域,采用自适应融合方法实现视频图像的融合。实验结果表明,该方法可以有效地抑制由移动前景引起的视差伪影且其拼接图像无明显接缝。     

基于相似度的纹理过渡算法研究

为有效解决异种纹理拼接时接缝明显的问题,提出了一种基于相似度的纹理过渡算法.该方法在基于矢量数字地图进行三维地景建模过程中,以异种纹理图像间的颜色及纹理特征相似度作为约束条件,计算融合处理区域的宽度,实现了无重叠区域纹理图像拼接后边缘处的平滑过渡效果.将仿真试验结果与传统拼接算法进行比较,结果表明了该算法在处理异种纹理...     

基于颜色聚类和多帧融合的视频文字识别方法

提出一种基于颜色聚类和多帧融合的视频文字识别方法,首先,在视频文字检测模块,综合考虑了文字区域的两个显著特征:一致的颜色和密集的边缘,利用近邻传播聚类算法,根据图像中边缘颜色的复杂程度,自适应地把彩色边缘分解到若干边缘子图中去,使得在各个子图中检测文字区域更为准确.其次,在视频文字增强模块,基于文字笔画强度图过滤掉模糊的文字区域,并综合平均融合和最小值融合的优点,对在不同视频帧中检测到的、包含相同内容的文字区域进行融合,能够得到背景更为平滑、笔画更为清晰的文字区域图像.最后,在视频文字提取模块,通过自适应地选取具有较高文字对比度的颜色分量进行二值化,能够取得比现有方法更好的二值化结果;另一方面,基于图像中背景与文字的颜色差异,利用颜色聚类的方法去除噪声,能够有效地提高文字识别率.实验结果表明,该方法能够比现有方法取得更好的文字识别结果.     

一种光照鲁棒的图像拼接融合算法

针对传统图像拼接方法只能处理光照一致图像的问题,提出了一种对环境光照鲁棒的全景图拼接算法。该算法首先使用圆环投影来获取待拼接图像的匹配特征序列,不仅克服了传统图像特征提取方法中的区域局限性问题,而且较好地实现了光照变化的图像匹配;然后使用统计参数来调整待拼接图像的整体亮度,以解决光照变化问题;最后对于传统图像融合处理中采用线性加权函数通常引起的最终拼合图像重叠区域模糊问题,构造了包含图像梯度的能量函数,用于计算重叠区域的全局最优融合因子。实验表明,该算法对光照变化图像的拼接融合能取得满意的视觉效果。     

基于模板匹配的彩色图像自动拼接方法

实际图像采集处理系统中,经常遇到需要将多幅具有重叠区域的彩色图像自动拼接成一幅大的图像的难题。基于模板匹配的原理,文中提出了一种新的彩色图像自动拼接方法。对两幅具有重叠区域的彩色图像,该方法先利用图像特征信息从一幅图像的重叠区域中自动寻找一小块模板图像,然后根据最大相似性准则在另一幅图像中重叠区域里搜索,直至找到最佳图像配准点,最后利用平滑因子对两幅图像的重叠区域进行数据融合操作,实现了彩色图像的快速自动拼接。实践证明,该方法对大部分彩色图像具有很好的拼接效果。     

基于模板匹配的彩色图像自动拼接方法

实际图像采集处理系统中,经常遇到需要将多幅具有重叠区域的彩色图像自动拼接成一幅大的图像的难题.基于模板匹配的原理,文中提出了一种新的彩色图像自动拼接方法.对两幅具有重叠区域的彩色图像,该方法先利用图像特征信息从一幅图像的重叠区域中自动寻找一小块模板图像,然后根据最大相似性准则在另一幅图像中重叠区域里搜索,直至找到最佳图像配准点,最后利用平滑因子对两幅图像的重叠区域进行数据融合操作,实现了彩色图像的快速自动拼接.实践证明,该方法对大部分彩色图像具有很好的拼接效果.     

基于显著性权重融合的图像拼接算法

针对传统的加权平均融合图像拼接算法中,图像重叠区域仍存在拼接模糊痕迹,因此提出一种显著性权重融合图像拼接算法。利用显著性检测算法计算图像重叠区域显著性,对于不同区域给出不同的权重,得出最终的图像融合算法,并对图像进行拼接。在通用数据库上实验结果表明,显著性权重融合图像拼接算法能够很好地解决图像拼接错位、模糊等问题,并得到较好的图像拼接效果。     

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.     

一种基于HSV空间的彩色边缘图像检索方法

结合重要的彩色图像边缘及人眼视觉特性,提出了一种基于彩色边缘直方图的图像检索方法。该方法首先利用Canny检测算子提取出原始图像的彩色边缘信息,然后将彩色图像边缘转换至符合人眼视觉特性的HSV空间并进行量化处理,再将彩色边缘划分成圆环区域和角形区域,并分别计算出圆环区域和角形区域的颜色直方图,最后综合利用上述圆环区域和角形区域的颜色直方图计算图像间内容的相似度,并进行彩色图像检索。仿真实验表明,该方法能够准确和高效地查找出用户所需内容的彩色图像,并且具有较好的查准率和查全率。     

Panoramic video stitching from commodity HDTV cameras

Digital camera and smartphone technologies have made high-quality images and video pervasive and abundant. Combining or stitching collections of images from a variety of viewpoints into an extended panoramic image is a common and popular function for such devices. Extending this functionality to video however, poses many new challenges due to the demand for both spatial and temporal continuity. Multi-view video stitching (also called panoramic video stitching) is an emerging, common research area in computer vision, image/video processing and computer graphics and has wide applications in virtual reality, virtual tourism, surveillance, and human computer interaction. In this paper, we study and solve the major technical and practical problems in the complete process of stitching a high-resolution multi-view video into a high-resolution panoramic video. The challenges addressed include video stabilization, efficient high-definition multi-view video alignment and stitching, color correction, and blurred frame detection and repair. The proposed approaches have been successfully applied in a high-quality virtual reality system—the Virtual Exercise Environment (VEE) system.     

基于相对定向和小区域融合的视频图像拼接

针对视频图像拼接中拼接面选取不当造成的畸变问题和图像融合阶段视差带来的残影问题,借助半角纠正法选取合适的拼接面,使用小区域融合法解决融合残影问题.首先,利用摄影测量的相对定向法计算图像姿态参数;然后,根据姿态参数对待拼接图像进行半角纠正并旋转到同一中介平面;接着,利用匹配的同名点对齐图像;最后,在图像重叠区域的中间部分选取一条形区域作为过渡区并采用渐入渐出法进行融合.实验结果表明,在双摄像头视频拼接系统中,半角纠正法比传统平面拼接法的畸变要小;同时与渐入渐出融合法相比,小区域融合法能避免由视差引起的大面积残影问题.经分析,半角纠正和小区域融合法能有效解决视频拼接中图像变换的畸变和重叠区域融合残影问题.     

一种新颖的多视点图像规正算法

在多视点图像系统中,由于场景光照或相机标定的原因,通常会导致同一对象在不同视点位置颜色外表的不一致。传统的亮度补偿算法难以有效地解决这个问题。基于Retinex颜色恒常性理论,提出了一种新颖的多视点图像规正算法,通过直方图均衡化、Retinex处理和颜色恢复手段,提取出反映物体本质特征的反射光系数来消除不一致光照的影响,在增强单视点图像对比度的同时,将视点间图像的颜色规正到一致的水平。     

基于最佳缝合线的序列遥感图像拼接融合方法

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。     

协同式网络多尺度重叠区域图像偏色检测仿真

在协同式网络下,局部区域图像存在着不同程度的偏色,导致图像颜色失真。现在使用的算法耗时长、代价大存在局限性,故提出一种协同式网络多尺度重叠区域图像偏色检测算法。通过运用相邻加权平均像素进一步获得图像中最重要有效的像素值,完成对图像进行去噪处理;依据亮度和颜色两种信息特征,采用贝叶斯算法对其进行合并,完成图像的亮度和颜色特征提取融合;依据图像的宽度对边缘平滑程度分析,从而得到其各个边缘像素的曲率,运用等效圆概念,对多尺度重叠区域图像偏色做检测处理。实验结果表明,所提算法检测图像偏色具有更高的可靠性、优越性和准确性,可以获得较好的处理效果。     

基于尺寸可变块匹配的多视点视频颜色校正方法

针对多视点视频系统中视点间图像颜色差异的问题,本文提出了一种基于尺寸可变块匹配的多视点颜色校正方法。该方法首先通过视差估计得到匹配块;然后根据残差能量对其可靠性进行分类,对不可靠块采用四叉树分割和可变块视差估计进行重新搜索,逐步消除由于匹配块不可靠性带来的方块效应和边缘模糊现象;最后通过线形回归方法得到颜色校正系数,从而校正不同视点间的颜色差异,并且采用亮度直方图均衡进一步提高了校正质量。实验选用多视点测试序列,将本文方法与直方图匹配算法、JMVM中的亮度补偿算法进行比较,结果表明本文方法对校正图像的主观质量和客观质量均有所提高,是一种有效可行的多视点视频颜色校正方法。     

基于多分辨率技术的快速全景图图像匹配算法

为了对全景图像进行快速拼接和准确匹配，提出了一种新的基于多分辨率技术，利用相邻图像之间的颜色和边缘信息进行图像拼接的算法。目前应用于全景图制作的图像匹配算法通常要求拍摄时，相机要绕一垂直转轴（如三角架）做水平转动，同时不仅要求拍摄出的相邻图像有较多的重叠部分，而且相邻图像的光照差别不能太大，而新算法则避免了上述的对图像获取条件和图像质量的严格限制。因为该算法受相邻图像间光照强度变换和由镜头带来的图像形变的影响较小，所以在图像匹配实验中，该算法对各种条件下获取的图片都表现出很好的鲁棒性。实验结果表明，该算法在降低计算复杂度的同时，还有效地克服了由图像形变和不同光照条件所带来的图像的拼接困难。     

结合最佳缝合线和多分辨率融合的图像拼接

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。     

高质量快速全景场景再现技术

目的 色彩纠正和图像融合是生成高质量全景场景图像的关键技术。色彩纠正中参考图像的选择以及图像融合算法,决定着所生成全景图像的质量和速度。现有方法在确定一幅图像是否适合作为参考图像时,需要遍历所有其他图像,计算其作为参考图像进行色彩纠正的效果,复杂度高,速度慢;在图像融合时存在融合质量与融合速度之间的矛盾。因此,如何快速生成高质量的全景图像就成为全景场景再现的主要诉求。为此本文提出优化的参考图像自动选择的色彩纠正方法和基于重叠区域划分的分区融合方法。方法 针对参考图像选择算法复杂度高的问题,根据图像质量与稳定性通常呈反比关系的事实,采用贪婪策略,选择质量最差的图像在色彩纠正前后的相似度,作为是否选择当前图像作为参考图像的评价指标,在保证参考图像满足色彩纠正需求的前提下,大幅降低计算复杂度。针对融合质量与融合速度之间的矛盾,提出分区融合：将重叠区域划分为接缝区域和非接缝区域,利用泊松融合的接缝不可见性和线性融合实现速度快的特性分别对接缝区域和非接缝区域进行融合,既保证融合的质量,又加快融合速度。在此基础上,加入简单点光源,解决上述过程产生的光线一致性问题,进一步提高图像质量。结果 采用主观和客观相结合的方法对结果进行评估。主观方面,本文算法生成的全景图像色彩基本实现平滑过渡且图像原始信息保留完整。客观方面,色彩纠正前后图像的结构相似度（SSIM）控制在0.850.99之间,时间复杂度由原来的O（n²）降低到O（n）;分区融合后图像信息熵接近于泊松融合,但时间消耗降低72%。采用基于PC端的问卷调查法和OG-IQA算法将本文算法与PTGui、OpenCV、Xiong方法生成的全景图质量进行对比,在大多数情况下本文算法均优于上述算法。结论 实验表明,本文算法适用于多种场景,在保证目视效果良好的前提下,时间消耗降低,可广泛应用于医学、数字旅游、遥感等领域。     

基于ORB算法和OECF模型的快速图像拼接研究

为了增加移动机器人视觉导航中的成像范围,提出了一种基于ORB算法和OECF模型的图像拼接算法,获取的图像进行预处理后,先利用SIFT算法提取特征点,再用ORB算法获取特征点的二进制码串描述子进行匹配,而后通过投影变换模型获取参数,最后估计摄像机的光电转换函数OECF（Opto-Electronic Conversion Function）,利用Laguerre OECF模型参数对拼接图像进行色彩调整,解决了多幅图像拼接中颜色不一致的问题。实验结果表明,该算法能有效地对图像进行拼接,配准速度和拼接视觉效果和优于其他算法。