一种全景图快速生成算法及其实现

针对柱面全景图拼接提出一种快速稳定的拼接算法。该方法将待拼接的二维图像的灰度值投影变换到一维数轴上，选择特征明显的灰度段作为模板，通过序贯相似性检测进行匹配，并在匹配过程中能够自适应地调整阀值，最后采用线性加权法对图像进行无缝拼接。采用普通相机拍摄的序列图像进行实验，实验结果证明该方法提高了拼接速度，降低了图像亮度差异的影响，使结果图像自然逼真。     

一种改进图像拼接算法的仿真研究

研究图像拼接优化问题,在图像拼接中有精度要求,但由于受到光照、目标移动、视角等影响,图像含有噪声,且容易发生变形,传统Harris特征提取算子不能适应图像变形特性,容易获得很多错误的特征点,导致后继的图像拼接精度低。为了提高图像拼接精度,提出一种改进Harris算子的图像拼接方法。首先对待拼接图像进行平滑和几何校正处理,然后采用改进Harris算子提取图像特征点,最后采用傅立叶变换实现图像配准,平均值法进行图像融合,得到一幅全景图像。仿真结果表明,改进算法不仅减少了图像拼接耗费的时间,同时提高了图像精度和拼接的效率,达到了图像无缝拼接的效果。     

AGV机器人多角度静态识别图像智能拼接方法

传统多角度静态图像识别拼接方法存在图像拼接精准度低、识别准确率低和拼接时间、识别时间长的问题，对此，文章提出了AGV机器人多角度静态识别图像智能拼接方法。对中心矩进行了归一化处理，获得多角度不变矩，利用不变矩对静态图像进行特征提取；采用对数几率回归分类算法进行分类；采用最大似然法估算图像中的参数；利用梯度下降法判定参数最小值，得到图像识别结果；利用AGV机器人，将图像的识别结果投影到变换矩阵中，将矩阵中的重叠图像划分成一个缝合部分和两个过渡部分；通过多分辨率图像融合算法和加权平均图像融合算法对这三个部分进行融合，得到完整的图像，实现静态图像智能拼接。实验结果表明，该方法的拼接精准度较高、识别准确率始终在80%以上，拼接时间最高仅为36 s,识别时间始终低于20 s,该方法的准确性高、实时性强。     

数字图像拼接技术

数字图像拼接技术在现实生活中有广泛的应用,本文阐述了图像拼接技术的要点，图像拼接技术大致可以分为图像预处理、图像配准和图像缝合三个基本步骤，我们对各步骤中所需要的各类经典算法进行了详细论述．根据实验经验，揭示了这些算法的使用范围，比较了各自的优缺点，最后对图像拼接算法的发展进行了展望．     

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。     

一种图像自动拼接的快速算法

针对现有基于灰度级相似的图像拼接方法的缺点,提出了一种图像自动拼接的快速算法。该算法综合考虑了图像拼接的精度和速度,在基准特征块的提取上,采用简单的边缘信息阈值法,实现了基准块的自主选取,提高了图像拼接的精度;在块搜索上,采用金字塔式分层搜索策略,提高了图像拼接的速度。实验证明,该算法扩展了传统拼接算法的适用范围,具有较好的性能。     

鱼眼图像校正及拼接的研究与实现

鱼眼图像视角大，两幅图片即可拼接成全景图，但鱼眼图像存在严重变形。该文利用场景中直线的鱼眼投影曲线，使用球面透视投影约束，得到径向和切向变形参数，实现了鱼眼图像的校正。基于待拼接图像之间重叠部分亮度差最小的原理，确定了重叠区域，通过在重叠区域间的融合，实现了图像的无缝拼接。校正及拼接结果表明，该方法能得到较为满意的效果。     

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。     

基于图像子波包表示模型的图像镶嵌算法研究

本文介绍了数学图像的子波包分解与合成方法，并基于图像的这种表示模型，提出了图像镶嵌算法，数值实验结果表示拼接效果优于数学图像子波变换拼接算法。     

一种改进的Harris角点图像拼接算法

主要研究图像拼接的优化问题,针对传统的Harris角点检测算法进行了改进。避免了角点响应函数中的k 值和检测过程中的阂值T的选取对角点检测带来的影响。在图像拼接过程中通过NCC对图像进行配准,采用加权 平均法对拼接后的图像进行融合并消除拼接缝隙,从而提高了运算的速率。为验证其有效性,该算法被应用于一个图 像拼接的实例中,仿真结果表明,该算法缩短了图像拼接所消耗的时间,提高了图像拼接的精度和效率,能够达到无缝 拼接的效果,具有良好的实用性。     

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。     

图像拼接的改进算法

图像拼接在制作全景图的过程中具有重要作用，但是现有的方法不能很好地处理鬼影和曝光差异，针对存在的问题，提出了一种实现图像拼接的算法．首先利用动态规划的方法在要进行拼接的图像中找到一条最佳的缝合线，然后利用多分辨率技术进行拼接，解决了鬼影和曝光差异。     

织物组织结构自动识别系统拼接算法研究

针对在织物组织结构识别中,在高放大倍率下,无法在一帧显微图像中获取所观测对象全貌的问题,提出了一种对多帧局部织物图像进行无缝拼接的方法。该方法首先确定织物纱线的周期,再通过动态选取模板进行拼接;并且针对拼接图像较多的情况,采用了以第一帧图像的拼接位置来确定后续图像拼接位置的等距图像拼接方法,从而减小了计算复杂度。该方法已成功应用到织物组织结构自动识别系统中,取得了较快的拼接速度和较好的拼接效果。     

一种快速全景图像拼接技术

目前，全景图像的拼接是基于图像绘制技术(IBR)研究的主要内容。本文提出一种新的快速有效的全景图像的拼接算法。在图像对齐中，对基于快速傅立叶变换(FFT)的相位相关度法进行了改进，提出了2幂子图像的概念，采用了基于2幂子图像的FFT对齐方法，从而减小了FFT的计算量，使改进后的算法对图像对齐更加快速和减小图像间重叠率。在柱面坐标下，使用迭代方法计算照相机焦距参数。并采用融合前平滑过渡的算法。最后就实际的系统IMV进行实验证明。     

图像拼接方法探讨

本文系统的阐述了图像拼接技术的由来、现状,应用领域以及拼接方法,对图像拼接的两个主要过程:图像配准和图像融合分别进行了详细介绍.图像配准是图像拼接的核心技术,本文还对现有的图像配准方法进行归类总结,对每个配准算法进行优缺点描述。对目前现有以及常用的图像融合方法也进行了详细的介绍。最后提出了图像拼接技术的不足.     

基于对数极坐标映射的图像拼接方法

图像拼接在基于图像的绘制、视频检索以及景物匹配等领域有着广泛的应用，为了获取大画面宽视场的场景表示，针对存在旋转及缩放变化的图像，提出了一种基于对数极坐标映射的图像拼接方法，该方法先将图像从笛卡儿坐标空间转换到对数极坐标空间，使得笛卡儿坐标空间中图像的旋转和缩放转换为对数极坐标空间中图像的二维平移，这样可直接利用相位相关法来估算出图像间的旋转角度和缩放因子，然后以此作为初值，再采用非线性最小化优化算法进一步求精图像间的运动参数来实现图像的配准，最后通过图像融合来实现图像的拼接。实验结果表明，该方法是有效的。     

一种基于特征点匹配的图像拼接算法

本算法首先采用边缘检测缩小了待提取的特征点的寻找范围,然后根据图像中各列边缘点的梯度最大值提取特征点,进而确定两幅图像的缝合点及其匹配位置,最后通过对图像的重叠区域进行平滑过渡处理,实现了待拼接图像的无缝拼接。实验表明,本算法能较好的实现图像拼接。     

基于2D格状图的显微图像拼接

针对大规模显微图像的拼接，提出了一种显微图像拼接的全局对准模型。利用2D格状图表示图像的邻接关系，并根据局部对准的可靠性对格状图进行修正，以消除空白区的影响。根据图像投影坐标的误差建立全局对准模型，可以有效地消除误差积累。把系统偏斜校正作为约束条件加入全局对准模型，并利用非线性优化方法得到具有全局一致性的图像对准参数，成功地解决了大规模显微图像的拼接问题。     

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。     

基于比值法和模板匹配法的灰度图像拼接

提出一种改进的基于比值法和模板匹配法的灰度图像拼接算法。对两幅具有重叠区域的灰度图像，先通过设置拼接参数对话框，在另一幅图像中找到最佳匹配点，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，实现了灰度图像的快速自动拼接。实验证明．该方法对大部分灰度图像具有很好的拼接效果。