基于感知哈希与尺度不变特征变换的快速拼接算法

鉴于尺度不变特征变换(SIFT)结构复杂域,k-d树匹配算法对于高维特征计算量过大,对SIFT特征信息利用少并且匹配的结果有大量误差,因此提出一种基于感知哈希与尺度不变特征变换的快速拼接算法.首先,使用感知哈希算法,提取匹配图像与待匹配图像的HASH指纹,快速识别出两幅图像的相似部分;然后,计算并提取出相似区域SIFT特征点.在特征点匹配算法上,替换传统的k-d树算法,利用SIFT特征点的主方向以及坐标位置信息过滤掉不必要的特征点匹配,减少匹配耗时;最后,用加权最佳拼接缝图像融合算法消除突变,完成拼接.实验结果显示,本文算法提取的特征点数比传统算法更少,在匹配算法上减少计算量,同时还粗过滤了一部分误匹配,提高了匹配准确度,算法的耗时较传统方法有明显提升.

一种基于中频滤波的动态步长聚焦算法

针对岩石薄片显微图像采集应用过程中的聚焦评价与聚焦搜索问题,提出了一种基于中频滤波和Laplacian聚焦评价函数相结合的聚焦评价方法,以及动态步长聚焦搜索算法。评价方法采用中频滤波算子与图像卷积,保留图像的基本框架,再利用Laplacian聚焦函数进行聚焦评价;对于聚焦搜索算法,则根据每次搜索比较的结果,进行动态更新聚焦搜索的范围和搜索步长,直到找到最佳聚焦平面。本文提出的聚焦评价方法有效降低了聚焦函数的陡峭区宽度并提升了稳定性;提出的聚焦搜索算法有效的降低了局部极值对搜索结果的影响,并通过实验对比验证了方法的有效性和可靠性。