全景图像拼接技术在胡杨研究中的应用

为了解决超过人眼视角的场景时,在近距离内无法用照相机将其完整拍摄下来的问题,通过SIFT特征提取、特征匹配、Homography矩阵计算、透视变换和图像融合技术,较好地实现胡杨全景图像的拼接。结果表明,通过全景图像拼接获得高分辨率的胡杨全景图片是可行的方法。

柱面全景图像拼接方法的仿真分析

随着虚拟现实(VR)技术的兴起,全景图像得到了更为广泛的应用,目前多通过求解单应矩阵对图像进行变换,由多相机拼接获取全景图像,但该方法会破坏成像中的共线条件,使拼接后的全景图像难以精确进行摄影测量中的三维重建等工作。本文提出了一种柱面全景图像拼接方法并对其进行仿真分析,该方法基于摄影测量共线方程,设定拼接相机的数目、成像焦距、成像位置和成像姿态,模拟多拼相机的成图过程,构建从三维点云到二维图像的柱面成像方程,通过成像方程不仅可以实现各图像的全景拼接,而且可对影响全景图像拼接精度的各参数进行定量分析,试验结果表明:1本文提出的柱面成像方程和全景拼接方法可用于不同数目相机及倾斜成像下的全景拼接;2利用成像方程推导的误差方程可知,全景图像拼接的精度受焦距误差、中心误差和旋角误差的影响,其中,焦距误差可通过图像重采样的方法校正,中心误差与摄影物距密切相关,而旋角误差主要受拼接相机数目的影响。

数字化X射线摄影下肢全景图像拼接技术应用于膝关节置换术后检查中的价值研究

目的:探究多功能数字化X射线摄影下肢全景图像拼接技术应用于膝关节置换术后检查中的价值。方法:选取2016年—2017年在我院住院并实施膝关节置换术的151例患者资料进行回顾性分析,并对其图像进行质量评价。结果:全部患者下肢图像均成功拼接,且能够清晰的对患者下肢骨全长进行显示,骨骼部位密度均匀,无伪影,医务人员能够根据图片对进行关节置换术后双下肢情况进行观察,其优良率为92.72%,合格率为100.00%。结论:采用多功能数字化X射线摄影下肢全景图像拼接技术对膝关节置换术患者下肢进行检查,对患者的术后疗效评价具有重要意义,医务人员能够根据图像的具体情况对以往手术效果进行观察,值得推广使用。

移动AR+VR支持下全景图像拼接均匀性校正方法

采用传统方法对全景拼接图像校正时,无法检测到全景图像中的重叠区域,导致全景图像结构相似度评分SSIM偏低、边缘差分谱评分DoEM低且校正误差较大。为解决上述问题,提出移动AR+VR支持下全景图像拼接均匀性校正方法。采用相位相关算法在移动AR+VR支持下检测全景图像重叠区域。确定全景图像的畸变中心坐标和畸变系数,将图像畸变区域投影到地图坐标中,通过亮度像素值校正镜头畸变和斜视变形,完成图像的均匀性校正。实验结果表明,所提方法的结构相似度评分SSIM均大于0.93,边缘差分谱评分DoEM最高可达0.9914,且扭曲度均低于10%,说明所提方法累计误差小,实验数据验证了所提方法具有明显应用优势。

基于边缘特征点的全景图像拼接算法

全景图像拼接技术已经成为图像处理领域中的一个研究热点.传统的基于特征的全景图像拼接方法存在旋转、扭曲对匹配结果影响较大的缺点,拼接质量不高.为改善和提高拼接效果和扩展度,首先对图像边缘特征点的配准、几何坐标优化、空间坐标变换、最优投影变换参数的求解、融合等方面展开研究,然后基于此改进相应算法,提出一种基于边缘特征点的全景图像拼接算法,并进行了应用实验.实验结果表明,所给算法比传统算法具有更良好的拼接效果和实用价值.

一种改进720°全景相机底部图像拼接方法

针对支架等遮挡物对720°全景相机底部图像造成遮挡的问题,本文提出了一种基于分步拍摄的消除底部支架遮挡方法。通过对侧面、顶部一次拍摄和对底部两次拍摄消除底部遮挡。在此基础上,针对侧面、顶部、底部图像亮度不一致问题进行了优化。基于全局的匀色算法会导致不同区域的图像互相影响,造成匀色结果的偏差,提出了一种基于区域生长法图像分割的Wallis匀色算法。实验结果表明,本文方法能够消除底部图像遮挡;使用本文算法匀色,图像颜色差异较使用基于全局算法减小59.3%。

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。

基于SIFT算法的全景图像拼接技术研究

全景图像拼接技术即通过将部分重叠区域的图像合成以描述某个场景信息的360度圆形图像.引用一种新型的基于SIFT(尺度不变特征变换)特征匹配的图像排序算法,实现图像的有序排列,针对图像拼接存在的误匹配点较多、耗时较长等问题,结合FAST算法进行特征点提取,接着针对相邻有序图像间的亮度差异采用自动校正操作,削弱了相邻图像间的亮度差异,并结合改进的Ransac算法剔除误匹配点对,最后用加权平衡算法实现图像的快速融合.实验结果表明该优化排序算法稳定、高效.

基于角点检测配准的全景图像拼接技术研究

全景图像拼接技术是计算机数字图像处理领域中的一个重要分支,其在虚拟现实、医学图像处理、遥感技术等领域都有十分广泛的应用。全景图像拼接技术主要包括图像检测、图像配准和图像融合3个方面。其中,图像配准是图像拼接技术的核心环节。该文主要研究基于角点检测配准的全景图像拼接技术,并通过Matlab开发环境进行实验验证。

多功能数字化X射线摄影下肢全景图像拼接技术在膝关节置换术后检查中的应用研究

目的探讨数字化X射线摄影下肢全景图像拼接技术对膝关节置换评价的临床应用价值。方法选择170例膝关节置换术后患者,其中男性65例,女性105例;年龄43~81岁,平均年龄68岁。对其术后进行数字化X射线摄影下肢全景图像拼接,评价图像质量。结果重建的图像能清晰地显示下肢骨全长,密度均匀一致,无拼接伪影,能清楚地判断膝关节置换术后双下肢是否等长。结论数字化X射线摄影下肢全景图像拼接技术在膝关节置换术后的复查中具有重要的临床价值,能清晰、可靠、真实地反映膝关节置换术后关节畸形纠正的结果,为术后疗效评价起重要的作用,是X射线平片的重要延伸和补充,有望成为膝关节置换术后复查的首选方式。

基于滤波反投影算法的全景图像拼接仿真

针对传统图像拼接方法存在的计算复杂、拼接结果不精准的问题,提出一种基于滤波反投影算法的全景图像拼接方法。根据滤波反投影的基本原理,求得图像投影函数的数据值,利用傅里叶变换计算得出对应的投影待拼接图像,并对其进行平滑处理,以此加强图像细节。对传统方法得到的角点进行重新检验,通过改进后的Harris方法提取图像特征角点,在待拼接图像的特征角点处运用配准算法,将其变换到同一坐标系内,采用傅里叶变换法将图像特征进行相互匹配,实现全景图像拼接。仿真结果表明:所提算法可以有效解决传统方法存在的问题,并且计算方法简单、耗时短。

基于相位相关模板匹配的全景图像拼接

本系统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,并针对图像拼接中的图像配准参数估计问题,提出了一种扩展相位相关法与优化相结合的参数估计方法。基于相位相关模板匹配采用相位相关法估计出相互间存在旋转和平移的两幅部分重叠的图像的初始变换参数,然后对参数进行优化而得到最终准确值,并根据这一参数值采用无缝拼接技术将两幅图像拼接起来,通过实验表明该方法是有效的且效果比较理想。

基于改进特征点检测的全景图像拼接方法

本文提出了一种改进的全景图拼接算法。首先通过在特征点检测中加入阈值自适应方法改进Harris角点检测数量和准确性,然后基于改进的加权RANSAC算法进行误匹配点剔除,并用空间变换法对拼接融合后产生的局部畸变图像进行几何校正处理,最终获得高质量的全景图。

一种案件现场全景图像的精确匹配算法

图像匹配是全景图像拼接过程中的核心技术。本文针对犯罪案件现场重建过程中的图像匹配环节,提出了一种精确的匹配算法。算法首先用分割线对待匹配图像交叉分块;再采用小波多尺度变换边缘检测算法对分出的每一子模块提取边缘;运用自适应直线拟合方法在提取出的边缘中查找出角点,作为匹配的准特征点;平移分割线后再重复一遍上述准特征点提取过程,并对两次提取出的准特征点作交集运算;将运算得到的点作为最终的特征点进行图像匹配。实验证明,该算法能够精确地实现现场图像的匹配。

VR低质视频图像局部质量自动增强方法仿真

由于(Virtual Reality, VR)视频是通过压缩编码等方式进行传输和存储的,在传输过程中其帧间的信息会出现丢失或失真的现象,导致视频质量降低。为了优化VR视频的视觉体验,提出VR低质视频图像质量局部自动增强方法。基于VR视频内部的全景图像拼接原理,引入VR视频缩放因子对球形显示空间内的图像展开客观质量评价。当判定全景图像质量较低时,采取局部质量增强处理。通过投影变换方法构建全景图像畸变模型,利用采样点公式计算出用于畸变矫正的相关参数,进而达到全景的几何矫正目的。采用自适应Gamma变换与对CLAHE算法对原始光照分量的自适应调整,以及调整后光照分量的融合,达到全景图像局部增强的目的。实验结果表明,所提方法能够在最大化保留原始图像细节的前提下,实现低质量VR视频图像的增强。

梯度域方法在遥感图像融合中的应用研究

遥感侦察是侦察测绘领域的重要手段,而对于遥感图像的分析融合又是遥感侦察的主要内容之一,本文针对遥感图像融合中的多遥感图像全景拼接问题进行分析,讨论了梯度域方法在这方面的应用,并给出了一种消除图像拼接接缝的方法,梯度场整体变分(Gradient Field Total Variation,GFTV)方法。分析并讨论了该方法的性质及实现方法,并将该方法用于遥感图像融合拼接,将该模型与当前常用的几种融合模型进行了理论和实验上的讨论和比较,表明了GFTV模型的优势。

图像分块匹配下视频全景拼接方法

针对当前高分辨率视频序列图像拼接生成全景图像时效率低下,提出图像分块匹配下视频全景图像拼接方法.首先对待匹配视频帧图像对分别进行格网划分,对划分后各子图像之间建立对应关系;然后,对各子图像对采用SIFT算法分别进行关键点检测,并利用自适应非极大值抑制法对所检测的关键点进行过滤,保留少量强度值较大的关键点作为待匹配点;在匹配搜索过程中,将匹配搜索范围严格控制在各关联子图像之间,并在此基础上进行全景图像配准与拼接;最后,为避免手持摄像机在拍摄时引起的抖动和偏移,通过构建全局旋转矩阵修正波浪状全景图像,使输出的全景图像更符合对现实世界的表达.实验结果表明提出的全景图像拼接方法速度快,适用于普通视频设备环绕拍摄的视频序列生成全景影像.

单摄像头旋转监控下的快速图像拼接

目的现今视频监控受到越来越广泛的应用,而在超广角区域监控领域仍然存在实时性、价格费用的限制。为此提出一种采用单摄像头,通过支持向量机与相位相关法相结合的在线实时快速图像拼接。方法针对单摄像头定点旋转获得的图像序列,其拼接矩阵具有位姿相关的特点,采用相位相关法计算图像位姿信息,采用尺度不变特征变换(SIFT)算子计算对应位姿下的图像拼接矩阵,并使用支持向量机建立离线模型,在线过程中,根据当前帧的位姿信息计算拼接矩阵,再使用相位相关法实现精确匹配,以获取实时拼接图像。结果采用DM6446嵌入式平台检验算法的可靠性,该算法可稳定地在0.1 s的图像采样时间内完成图像拼接,相较于传统的基于特征匹配方法,大幅提高了运算速度与运算稳定性,且运算结果清晰度符合监控要求。结论本文图像拼接算法,根据位姿信息实时计算拼接矩阵,以获得可靠快速的全景图像。实验结果表明,该算法在动态复杂环境下依然具有较好的稳定性与图像清晰度。