基于角点匹配图像拼接方法的改进

在图像拼接领域,同时提高图像拼接的质量和速度是比较困难的。为了解决这个问题,本研究对图像拼接中的特征匹配和图像融合这2个关键部分进行了改进。在特征匹配方面,传统的用于提纯出匹配特征点的方法是使用RANSAC算法。为了解决其在不匹配点比例较大时提纯效率较低的缺点,本研究提出了一种使用聚类法预提纯特征点再用RANSAC算法精确提纯的方法,在图像融合时,使用了最佳路径法与亮度权重函数相结合的方法,以达到消重影并使拼接结果图像自然的目的。试验证明,经过对图像拼接以上2部分的改进算法效率有极大的提高,并能有效地去除重影使拼接图像更加自然。     

一种基于特征点分块的岩心图像融合算法

岩心图像数据采集中,由于岩心表面凹凸不平或者受损,导致单次采集的图像有局部模糊的现象,因此,需要多次聚焦、采集、成像,然后将多幅局部模糊岩心图像融合为单幅高清岩心图像。但在岩心图像融合过程中,容易出现融合重影、"块"现象。结合岩心图像特点(纹理细腻、色彩多样等),提出基于特征点分块的岩心图像融合算法。该算法先校准多幅图像间的几何形变,然后插值融合得到单幅高清岩心图像。试验结果表明,该算法能较好解决岩心高清图像融合中出现重影、"块"现象的问题,使融合的岩心图像效果满足应用需求。     

低空林地航拍图像拼接的改进缝合线算法

目的图像拼接效果的优劣主要取决于图像配准和图像融合两个步骤。图像配准误差导致的错切以及图像序列间的视差导致的鬼影、重影问题可通过图像融合算法减小或消除。目前图像融合算法中最佳缝合线算法的综合效果较好, 但没有考虑到拼接图的正射效果, 并且无人机低空飞行时树高相对飞行高度比值较大, 这在获取正射影像时是不可忽略的干扰因素。传统的数字正射影像(DOM)是基于数字高程模型(DEM)对单张影像进行数字微分纠正进而拼接成整个区域的正射影像图。但是, 地形高程数据和植物的高度数据获取困难, 而恢复出来的地形和植物高度与实际数据存在误差, 造成DOM在局部边缘出现扭曲、模糊问题。本文提出一种不需要DEM数据, 仅用图像信息使拼接结果图保留正射投影的改进缝合线算法。方法首先对SURF特征检测、匹配与筛选, 用RANSAC算法求得的单应性矩阵确定相邻图像重叠区域; 然后基于重叠区中像素点位置与相邻两图像中心点位置的距离差可以反映正射效果的思想, 将距离差引入能量函数, 同时设计了动态权值参数用来平衡颜色、结构和距离三者的重要程度, 利用动态规划思想搜索得到最佳缝合线; 最后在缝合线两侧进行多频带融合生成类似正射影像的无缝拼接图。结果实验图像来源于不同样地、不同飞行高度, 在相邻两幅图像以及同一条带航线图像上将本文的改进缝合线算法与其他3种缝合线算法以及Pix4D生成的数字正射影像进行对比。实验结果表明, 本文提出的缝合线改进算法能保留正射投影, 视觉效果优于现有的缝合线算法, 在城镇建筑图像的实验中局部效果优于Pix4D。结论本文针对无人机低空林地航拍图像拼接重影问题和拼接结果由于视角不同而产生非正射影像区域的问题, 实现了一种不需要DEM数据进行数字微分纠正但能生成类似正射影像效果的改进缝合线算法。实验结果显示, 本文算法优于目前的最佳缝合线算法, 能够保留正射投影, 效果类似DOM, 并且在保证物体边缘清晰方面优于目前商用软件生成的DOM。这有利于更准确地计算林地的郁闭度, 估算林地植被覆盖面积, 对跟踪识别地表动植物也具有一定的帮助。除林地图像之外, 本方法也可以推广到其他需要保留正射投影的低空航拍拼接应用领域, 如城镇航拍图像等。      

Canny算法在岩心图像边缘检测中应用

岩心图片是岩心实物的高度保真图像,可以反映地下的原始面貌。通过对岩心图像的相关处理,可以更好地认识岩心的地质构造。将Canny算法应用到岩心图像的边缘检测中,以获取岩心裂缝、孔洞等信息。结果表明,Canny算法比传统的Prewitt等算法更适合于岩心图像的处理。     

基于间隙度的无人机林地航拍图像序列拼接方法

无人机林地航拍图像具有的分辨率高、数据量大、边缘丰富的特点,造成了特征点配准中误匹配率的增加,因此本文提出了一种新的无人机林地航拍图像序列拼接方法。分形中的间隙度可用于描述图像区域纹理的粗糙程度,本文首先利用间隙度特征选取图像中局部图像块作为候选区域查找特征点,减少了待配准的特征点数量,提高了特征点配准正确率;其次,采用全局拼接技术变换图像,减少传统拼接中矩阵连乘产生的误差的积累和传播。实验中选取了不同拍摄高度的两组图像序列,将本方法与传统的全局SURF特征方法和降采样图像拼接方法进行了对比,结果显示本方法可以有效拼接图像,同时不会损失原图像的精度信息,并从视觉效果和均方根误差两个角度证明了本文方法优于其他两种方法。      

一种基于卷积码和DWT的盲水印技术在岩心荧光图像中的应用

提出一种基于卷积码和DWT算法的盲水印方法,该算法利用卷积码的纠错性能,在水印嵌入之前,对水印进行卷积码编码,然后嵌入到图像DWT域低频系数上;提取水印时对卷积码进行Viterbi解码,从而实现静止图像中数字水印的嵌入和提取。并将该方法应用到岩心荧光图像中,可以满足岩心荧光图像的版权保护要求。     

基于特征点的航测影像匹配算法研究

在影像匹配算法中,快速有效的匹配算法是航空摄影测量的关键.基于特征点提取的影像匹配算法具有精度高、适用性广的特点,已经逐渐成为影像匹配研究的主流.该研究分别在测试影像及航空影像中对FAST、Harris、SURF3种快速的经典特征点匹配算法进行分析比较,探讨各自的优缺点,为不同应用情况中特征点匹配方法的选取提供借鉴.     

基于图像的人体参数测量系统的设计与实现

给出一种基于图像的人体参数自动测量方法,并设计与实现人体参数测量系统.通过2个数码相机拍摄人体的正视图和侧视图,运用图像分割和特征提取等图像处理方法提取2幅图像上的人体特征点;利用三维标定架标定相机的内外参数;利用双目视觉原理从2幅图像上的特征点计算出人体的测量点,完成人体尺寸参数计算.试验结果表明：与传统手工测量相比,本方法能实现自动测量,缩短了测量时间,提高测量的精度和效率;与三维非接触测量相比,本方法测量设备简单和便携,测量速度更快,操作更加方便.     

图像拼接技术在茶树病虫害防治研究中的应用

为较好地实现茶树全景图像的拼接,针对图像拼接过程中存在同名点检测时间长、非同名点基数大的问题,提出一种顾及排列顺序的图像拼接算法。该算法以基准图像为起始,采用相关性原理,以矩形块为计算单位,提取图像间相关区域;后序图像区域提取基于前序图像区域位置计算;最后在目标区域中完成同名点检测,并实现特征匹配、图像配准与融合。试验结果表明,顾及排列顺序的图像拼接算法基于目标区域提取同名点能有效地减少非同名点数量,缩短同名点查找以及特征匹配时间,能够有效提高图像配准速度并实现茶树全景图像的无缝拼接。     

一种粗糙熵和K-均值聚类相结合的岩心图像分割方法

K-均值聚类算法和粗糙熵是应用于图像分割的主要算法,目的是对图像进行分析处理。将K-均值聚类算法和粗糙熵结合起来应用到岩心图像的分割,目的是提取出岩石的隙缝信息。先利用K-均值聚类算法对岩心图像进行区域分割,再利用基于粗糙熵的方法对分割结果进行目标提取,从而达到多阚值分割的目的。通过效果图对比分析可以看出,采用基于粗糙熵的K-均值聚类算法处理多目标的岩心图像,提取出的目标更清晰,更明确,实验结果更有价值,证明了改进后算法的有效性。     

基于方向滤波器的指纹图像预处理算法研究

指纹图像预处理是自动指纹识别系（AFIS）关键步骤,它的好坏直接影响到整个系统的速度和准确率．在对现有指纹图像算法进行比较的基础上,详细介绍了方向滤波算法,实现了方向滤波器对指纹图像的预处理,取得了较好的效果并在实验结果的基础上,提出了改进的意见．     

基于方向滤波器的指纹图像预处理算法研究

指纹图像预处理是自动指纹识别系统(AFIS)关键步骤,它的好坏直接影响到整个系统的速度和准确率.在对现有指纹图像算法进行比较的基础上,详细介绍了方向滤波算法,实现了方向滤波器对指纹图像的预处理,取得了较好的效果并在实验结果的基础上,提出了改进的意见.     

应用Harris角点检测进行图像拼接的超长板材尺寸测量方法

选择约700 mm(长)×200 mm(宽)的10块柞木板材为研究对象;用相机进行标定得到相机内部参数、外部参数,对采集的板材图像进行镜头畸变修正;对图像进行高斯平滑处理后,采用Harris角点检测方法对采集的先后两帧图像进行图像拼接;采用边缘检测得到板材完整的边界信息,通过建立空间坐标系与像素坐标系的转换关系完成板材尺寸计算。结果表明:相机标定与畸变补偿,提高了测量的精度由5 mm至1 mm;图像拼接方法,解决了长尺寸板材机器视觉测量困难的问题;采用Sobel算子边缘检测方法,能够准确保留边缘信息,速度快、计算简单;测量结果最大标准差为0.582 mm,测量精度小于1 mm。     

基于ASIFT的低空遥感影像拼接技术

对ASIFT算法原理进行了深入的分析,并在此基础上提出了基于ASIFT的低空遥感影像拼接的新算法.新算法首先利用ASIFT提取图像对应的特征点,通过最小二乘法计算仿射变换矩阵,最后根据仿射矩阵实现图像的变换与拼接.实验结果表明,由于ASIFT算法具有仿射不变性,相比SIFT算法更加符合低空遥感影像的特点,能很好地解决平移、旋转、仿射变换情况下的图像拼接问题.     

一种块匹配的图像修复算法

在研究Criminisi算法的基础上,提出了一种新的图像修复算法。根据图像待修复点梯度的大小,在源区域中确定其匹配区域的范围,减少搜索次数;以到待修复点距离从小到大的方式搜索匹配块,应用最近最优匹配块对图像进行修复;提出新的置信度更新方法,使更新后的置信度与累积误差成反比。实验表明,本文提出的图像修复算法具有较好的图象修复效果,并且计算复杂度低,效率高。     

基于标签法和ICP的点云拼接方法

对基于标签法和迭代最近点（Iterative closest point,ICP）算法相结合的点云拼接方法进行了研究．通过在物体上贴标志点来获取点云间的初始匹配关系,根据距离约束原理来选取匹配点,运用最小距离和角度位姿约束排除错误匹配点完成粗拼接;然后通过改进的ICP算法实现精确拼接．试验结果表明该方法简单可靠,具有较高的拼接精度．     

基于加速鲁棒特征的木材显微图像自动配准方法

针对显微镜观测视野狭小而难以采集到全局图像的问题,提出了一种基于加速鲁棒特征(SURF)的木材显微图像自动配准方法.首先使用SURF检测并描述兴趣点,通过最近邻匹配得到匹配点对后,用双向匹配和RANSAC算法剔除错误匹配.然后利用最小二乘法和匹配结果进行模型参数估计,最后通过插值获得配准图像.对阔叶材显微图像配准实验结果表明,该方法具有较好的鲁棒性,无论图像是否有旋转,都可以实现自动的配准.比起尺度不变特征转换(SWT),由于用SURF得到的兴趣点数量更少,运算速度更快,总的匹配速度提升了5倍左右,缩短了整个配准过程的时间,算法更具有实时性.     

基于云的过渡区提取与图像分割算法

提出了一种基于云的图像过渡区提取算法.该方法利用区域生长算法提取目标内部灰度同质性及相似性最高的区域作为云核,结合云发生器,对图像进行云化处理.通过相邻云之间的逻辑运算生成边界云,提取边界云的数字特征,利用边界云的熵来确定过渡区的两端极值.在此基础上,采用过渡区象素的直方图峰值对应灰度作为分割阈值并进行图像划分.试验结果表明,该算法在能取得较好分割效果.     

基于改进形态学人脸图像的边缘检测算法

如何确定人脸特征并对这些特征进行有效提取是至关重要的。本文提出的形态学边缘检测算子,能够有效地检测出人脸图像边缘,并保持人脸边缘的平滑性。与传统的边缘检测算子相比,该算法性能好,计算量小,实用性强。     

基于Curvelet的纹理方向自适应图像插值

为提高纹理复杂图像的插值放大质量,提出一种纹理方向自适应的图像插值算法。首先利用Curvelet变换提取图像的4个方向因子矩阵,然后对不同类插值点选择相应的2个方向因子构造权重系数进行线性插值,从而自适应地重建各类待插值点。分析比较了本文与现有插值算法对平滑与纹理复杂区域的插值重建质量。实验结果表明,本文算法能有效抑制传统插值方法重建图像时出现的边缘模糊和锯齿现象,重构的图像效果优于传统方法,纹理丰富图像的重构质量可提高2dB以上。