基于改进的Harris角点检测在岩心图像拼接中的应用

提出了采用基于改进的Harris算子的自动拼接技术,以获取高质量岩心扫描全景图。自动拼接的关键是特征点的提取和匹配。Harris角点检测算法稳定、计算简单、不受光照、旋转等影响,但检测尺度单一;SIFT特征描述算子以其稳定性而著称,但要得到128维的特征描述向量,计算复杂而不易实现。本文结合二者的优点,采用高斯多尺度改进Harris算子检测岩心图像点特征,并采用简化SIFT描述点特征,然后用欧式距离进行特征匹配。实验结果表明,对大多数岩心图像,采用该算法能获得拼接较准确的岩心全景图,在以往基础上提高了岩心图像拼接系统的准确性,具有一定实用价值。

基于多分辨率图像融合算法的岩心图像拼接

针对岩心图像由于光照不均,及其自身因素导致的拼接图像出现明显拼接缝的问题,对比分析了多种图像融合算法,并将多分辨率图像融合算法引入到岩心图像拼接中,该算法利用拉普拉斯金字塔结构将图像按频率进行分解,对各个频率上的带通图像分别进行融合,再利用金字塔反变换还原出融合结果图,最终实现了岩心图像无缝拼接。

基于L-M优化算法的多幅岩心荧光图像拼接

在多幅岩心荧光图像的拼接中,为了减小累计误差造成的拼接畸变,提出了一种基于L-M(Levenberg-Mar-quardt)算法的全局优化方法。该方法是在每一幅图像的初始球面投影参数的基础上,采用L-M算法进行迭代计算,在迭代过程中根据增长率δ的取值实时调整阻尼因子μ,从而不断更新迭代方向和迭代步长,求出最优投影参数集,使所有图像的全部的特征点经球面变换后的误差距离总和最小,实现全局配准。把该算法应用到多幅岩心荧光图像的拼接中,解决了累计误差造成的畸变问题,获得了满意的拼接效果。