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。     

基于电阻阵拼接的红外场景生成方法研究

针对基于电阻阵拼接的红外场景方法进行研究,先利用边缘融合进行图像拼接处理,得到一幅在重合部分存在亮度偏大的图像。对重叠部分每个像素的亮度进行加权处理,在此基础上进行各像素点的亮度叠加。使重合部分的像素点的亮度能够与非重叠部分较好融合过渡。电阻阵列的非均匀性问题也会使得拼接效果大打折扣,利用分段线性化的方法进行灰度非均匀性处理,得到最终的拼接效果图。经仿真验证,该方法简单快速,有效地校正了图像灰度非均匀性,并且能在保持图像清晰度的前提下,消除拼接缝,提高拼接图像的质量。     

图像拼接中运动目标干扰的自适应消除

运动目标在图像拼接时,易产生重影现象.在对SURF算法进行改善的基础上,提出了自适应去除重影的拼接算法.利用增强的单通道图像对其特征点进行提取、匹配,再利用帧差法确定出运动目标在图像重叠区域的位置;取运动目标区域的中心点作为参考点,采用改进的加权融合算法求取加权系数,以增大权值差异.实验表明所提方法能较好地解决运动目标对图像拼接的干扰问题,与最优拼接缝多频率融合算法相比,融合质量、清晰度以及拼接的实时性得到了提高.     

基于红外面阵扫描图像的配准和融合

针对红外面阵扫描图像的连续拼接,提出了一种基于灰度特征的配准和融合算法。该算法首先利用Harris算子对待拼接图像的特定区域进行角点检测,并提出了一种自适应阈值方法,用于提取特征明显的兴趣点,同时限定兴趣点的个数;其次选择合适的窗口大小,利用互相关归一化(NCC)函数,对拼接图像兴趣点邻域灰度范围进行图像匹配,获得图像变换关系;最后提出了一种基于双线性变换和渐入渐出相结合的图像融合算法。结果表明,自适应阈值角点检测后的兴趣点特征明显,分布均匀且数目被阈值很好地约束,图像配准精度高,采用本文融合算法后的拼接图像,重叠区域过度平缓,不存在拼接缝和灰度跳变现象。     

实时视频图像拼接在工程中的应用

在接收实时下传的视频图像时,需要实时生成相应的视频拼接图像。针对这一问题,通过对接收视频进行采集,得到有一定重叠区域的视频图像序列,应用改进的基于特征区域的特征提取匹配法对重叠图像进行快速配准,采用渐入渐出融合算法消除拼缝,实现无缝大视场拼接。工程应用表明,该方法可以自动对视频图像(25帧/s、帧格式为768×576)进行拼接,满足系统实时拼接的要求。     

基于相机平移模式下的图像拼接技术研究

提出一种基于相机平移模式下的图像拼接算法.对4幅相互重叠的待拼接图像,首先进行图像锐化,再利用像素灰度相关性寻找这4幅图像的最佳缝合位置,最后利用平滑因子对4幅图像的重叠区域进行平滑操作,最终实现4幅图像的无缝拼接.实验证明该算法合理,可行性强,能够达到良好的拼接效果.     

基于相机平移模式下的图像拼接技术研究

提出一种基于相机平移模式下的图像拼接算法。对4幅相互重叠的待拼接图像,首先进行图像锐化,再利用像素灰度相关性寻找这4幅图像的最佳缝合位置,最后利用平滑因子对4幅图像的重叠区域进行平滑操作,最终实现4幅图像的无缝拼接。实验证明该算法合理,可行性强,能够达到良好的拼接效果。     

改进图像配准算法在无人机遥感图像拼接中的应用

针对传统图像拼接方法的不足,提出一种基于改进SIFT算法的图像拼接方法,并将其应用于无人机遥感图像拼接算法中。首先,采用Harris算子角点检测遥感图像的特征点,然后用改进的SIFT算法进行特征点的描述,通过对高维数据进行降维处理,减小运算量;匹配完成后,采用随机抽样一致性(RANSAC)算法消除误匹配;最后采用渐入渐出加权平均融合法进行图像融合。实验结果表明:采用所提出算法能有效剔除遥感图像之间的误匹配,减小时间复杂度,更好地消除拼接缝隙。     

改进图像配准算法在无人机遥感图像拼接中的应用

针对传统图像拼接方法的不足, 提出一种基于改进SIFT算法的图像拼接方法, 并将其应用于无人机遥感图像拼接算法中。首先, 采用Harris算子角点检测遥感图像的特征点, 然后用改进的SIFT算法进行特征点的描述, 通过对高维数据进行降维处理, 减小运算量; 匹配完成后, 采用随机抽样一致性(RANSAC)算法消除误匹配; 最后采用渐入渐出加权平均融合法进行图像融合。实验结果表明: 采用所提出算法能有效剔除遥感图像之间的误匹配, 减小时间复杂度, 更好地消除拼接缝隙。