基于平均梯度的大幅壁画拼接图像清晰度评估研究

图像拼接技术(Image Splicing)是数字图像处理的关键技术之一,在大幅壁画采用正射散点(Orthophoto Scatter-ing)的方法采集后,通过图像拼接技术形成大幅壁画数字图像,为确保拼接图像与原始拍摄图像的质量偏差在可控范围内,需对壁画图像清晰度进行评估。论文采用平均梯度(Average Gradient,AG)算子对图像清晰度进行计算分析,并设计了大幅壁画拼接图像清晰度评估流程;通过划分梯度的方式来表征局部图像清晰度层次,对壁画图像清晰度进行递增和递减运算,得出壁画原始拍摄图像清晰度真值,通过对不同洞窟体积、建筑结构、壁画面积和壁面曲率壁画原始图像平均梯度值计算,确定了壁画原始图像平均梯度值的区间;提出了拼接融合图像平均梯度值的获取方法。以莫高窟第172窟大幅壁画数字图像为例,开展评价函数计算实验,分析比对原始图像平均梯度值与拼接融合图像清晰度值的差异,实验结果表明:平均梯度算子作为客观评价指标,在壁画拼接结果的清晰度评估方面具有可行性。

改进投影变换和保留结构特征的拼接图像修复算法

拼接图像含有不规则的边界,需通过裁剪图像和补充像素获得矩形图像。直接裁剪的方式丢弃了图像周围的像素;基于样本块的图像修复算法存在物体结构上的不连续和不完整;利用马尔科夫随机场模型修补图像的方法搜索范围大,效率低。提出通过改进投影变换实现拼接图像的空间变换,减少拼接后图像周围的空缺区域面积,结合边界保留的细缝段裁剪算法对拼接图像进行矩形化扩充,实现拼接图像周围像素和内部物体结构信息的保留。实验结果表明,该方法实现了拼接图像视角最大化,未引入视觉可见形变,有效实现了拼接图像的矩形修复。

USM增强的边缘羽化拼接图像检测方法

图像拼接过程中,经过羽化模糊处理的图像边缘特征是不同于自然图像边缘特征的。因此,可利用图像边缘羽化特征来进行图像拼接区域的检测。然而,当图像中某些边缘与羽化边缘特征相似时,直接提取边缘羽化特征的方法会导致误判。如果能够扩大拼接区域的边缘与自然图像边缘之间的差异,则可以更准确地检测出图像中的篡改区域。因此,提出了一种基于USM增强的边缘羽化拼接图像检测方法。首先,对待检测的拼接图像进行UMS增强,扩大拼接图像中羽化边缘与自然边缘特征的差异性。然后,计算增强后图像边缘像素的羽化半径。最后,寻找半径相似的边缘像素,定位图像中的拼接篡改区域。实验结果表明,在拼接图像中存在与羽化边缘相似的边缘时,该方法能更准确地检测出拼接区域。

基于梯度区域分割的拼接图像颜色校正

在室外场景拼接的颜色校正中,由于图像间的亮度差异往往较大,校正结果易出现噪点及色块。针对该问题,提出一种梯度区域分割的颜色校正方法。结合图像的梯度和颜色信息将图像分为两个区域,使得具有相似的梯度范围和颜色特性的区域相匹配;对颜色单一区域采用简单的统计特征校正方法,对颜色复杂区域采用改进的多维概率密度转换法,避免区域间相互影响。利用不同场景下的图像进行实验并与多维概率密度转化法做对比,对比校正后的拼接图像及量化指标,实验结果表明,该方法能够减少颜色失真,保持原图结构特征,有效提高颜色校正效果。

一种新的拼接图像检测方法

图像的拼接检测在数字图像取证中占有重要的地位,因此引起了广泛的关注。为此,提出了一个有效的被动盲取证方法来检测拼接图像,通过提取多尺寸块离散余弦变换二维数组(MBDCT)的统计特征量和图像质量评价量(IQMs)来建立模型。选用哥伦比亚大学的图像拼接检验数据库来测试该模型,采用支持向量机(SVM)作为分类器进行训练和测试,实验结果表明新的拼接检测模型具有精确度高、应用面广的优点,在拼接检测中有很好的发展前景。

基于自然图像统计特性的拼接图像检测算法

图像拼接被认为是最基本和最主要的图像非法编辑操作。拼接图像检测的关键问题之一是提取拼接图像有别于自然图像的区分性特征,将其转化为模式识别问题。本文从自然图像DCT变换系数的统计特性出发,分别应用高斯分布和广义高斯分布来建立其直流分量和交流分量的统计分布模型,同时结合图像小波变换系数的能量分布特性,提取模型参数和小波域的能量分布特性形成特征向量,送入支持向量机,实现对拼接图像和自然图像的分类和检测。实验结果表明,本文算法达到了平均80%的准确率,性能优于Ng提出的基于双相干特征的拼接图像检测算法。

基于局部失焦模糊的拼接图像盲检测研究

针对图像中失焦模糊的存在会影响人工拼接图像检测效果的问题,论文提出了一种通过去除失焦模糊区域对人工拼接区域进行检测的理论研究方法。该算法主要通过计算相关性和局部标准差来检测图像中的失焦模糊区域,然后根据自然图形边缘宽度与人工模糊边缘宽度的特征的差异性,通过计算图像边缘宽度检测出图像中的伪造区域。实验结果显示,该方法可有效解决局部失焦模糊存在对图像检测造成影响的问题。

差分信息熵在拼接图像质量评估中的应用

针对实时视频图像拼接系统对拼接图像进行客观质量评估的需求,在图像质量评价方法的基础上,根据影响拼接质量的两大因素(重影和亮度差异),提出一种基于图像差分信息熵的拼接图像质量评估方法。方法首先对原图像和拼接图像进行边缘提取,然后利用图像的边缘轮廓信息进行差分处理,得到边缘差分图,再根据边缘差分图的信息熵值与影响拼接两大因素的关系,对拼接图像评估。最后通过仿真,与基于结构相似度算法对比,证明所提方法得出的评分结果更加符合人眼视觉对拼接图像的主观评价。

全景鸟瞰拼接图像的质量评价方法

针对全景拼接图像尚无有效的全参考质量评价方法,无法有效地选择最佳拼接方案以及优化系统参数的问题,创新性地提出一种基于图像信息采样的质量评价方法,即通过统计俯视图像素在原始图像中的对应分布,对原始图像素的重采样率和均值方差等统计信息进行分析评估。首先介绍一种车载环视摄像头下4个不同角度的视频图像拼接的方法,然后提出像素采样率性能指标,最后通过仿真实验与实际测试,对比图像方差、熵值和平均梯度等指标,证明了提出的评价方法能够有效地评价拼接图像质量和优化摄像头安装参数。

数字拼接图像检测技术

数字图像取证技术逐渐成为数字图像处理研究重点,而数字图像被动盲取证技术在不依靠水印等前提条件下可以检测图像来源,实现图像篡改检测,成为研究热点。文章介绍了检测图像篡改中常用的两种方法:基于相机响应函数一致性自动分割的图像拼接检测和基于相机特征不一致性的图像拼接检测。文中对两种方法的性能和算法特点进行了分析,并对该领域的研究发展提出了新思路。

拼接图像的径向畸变矫正技术

针对径向畸变引发的拼接图像失真问题,提出一种在图像拼接中引入单参数除法模型的方法。利用Harris算子提取特征点,使用单参数除法模型矫正径向畸变,使用归一化互相关法完成初步匹配,利用随机抽样一致算法提高匹配精度,根据匹配关系完成拼接过程。仿真结果表明:该方法能够快速部署,省去繁重的标定过程,适用于矫正多种类型相机取图产生的径向畸变,实现图像不失真拼接,为先进驾驶辅助、天眼监控等系统的研究工作提供参考。

大屏幕显示系统拼接图像撕裂原因与对策

针对大屏幕显示系统显示超高清动态视频时出现的拼接图像撕裂问题,分析了其产生原因,并提出解决对策,优化大屏幕显示系统信号传输处理链路,避免拼接图像撕裂现象的产生。

一种用于增强拼接图像成像质量的数据处理系统

传统图像拼接技术往往由计算机完成图像数据的处理,但计算机系统存在尺寸大、成本高、便携性差的缺点,为此,设计一种基于图像增强算法的嵌入式系统。该系统由FPGA完成图像采集与增强处理,然后将优化后的两组图像传输给DSP,最终完成两组图像的拼接。设计图像增强算法,对拼接区域不同灰度条件下进行了分类处理,从而实现了对图像特征点的增强;设计基于特征点向量距离比较的匹配算法,从而优化了图像拼接效果。对比该系统的测试结果与传统算法的拼接效果可知,在灰度变化较小的图像区域中,两种方法的拼接结果基本一致;而在灰度变化较大的图像区域中,传统方法的平均处理造成了特征点区域弥散,从而产生一定的失真,相比之下,该系统在1,2,3特征区域拼接效果明显优于传统方法。

一种基于拼接图像的试验梁挠度测量方法

在利用计算机视觉的挠度测量系统中,相机固定,视野固定,难以获取试验梁整体挠度信息.为此,开发了一种图像连续采集系统,能够定距移动工业相机以获取试验梁的连续图像,并提出了一种基于拼接图像的挠度测量方法,通过具有筛选机制的PCA-SIFT图像拼接技术,得到试验梁的全景图像;采用简化尺度空间的AKAZE特征检测算法和具有预检验且迭代次数自适应的RANSAC追踪结构自然特征,并进行最小二乘法曲线拟合获得试验梁在不同荷载作用下的挠度曲线.试验结果表明,该挠度测量方法能够直接反映试验梁的变形情况,耗时较短且变形平均误差为4%,验证了该方法的实用性.

巧用可见水印拼接图像

随着信息化社会的来临，数字图像处理技术成为中学信息技术课程的核心内容之一，网像拼接技术也成为中学生关注的重要实验内容之一。 一、图像拼接的一般方法 日常生活中的图像拼接主要有以下3种方法。 1．直接堆叠 在Ps中打开如图1所示的用于拼接的2张原始图像，利用Ps的磁性套索选择工具选取图1（b）中的校徽图像区域，复制该区域图像数据到“七中足球队”图片中，参考效果如图2（a）所示。

面向青花瓷碎片图像的U-Net++拼接网络

针对现有图像拼接方法存在拼接处伪影以及非重叠区域内容失真,导致较低的准确性和鲁棒性的问题,提出一种基于U-Net++消除伪影的青花瓷碎片图像拼接方法.首先估计待拼接图像单应性矩阵;然后将单应性矩阵应用于结构拼接阶段,得到图像粗拼接结果;最后以图像粗拼接结果作为先验信息,在内容校正阶段改进现有的U-Net,利用U-Net++细化粗拼接结果,得到最终图像精确拼接.以青花瓷碎片图像数据集与相关经典方法进行实验的结果表明,在3个评价指标中,所提方法的峰值信噪比提高约13%,均方根误差降低约33%,均方误差降低57%左右;该方法具有较小的误差比,不仅能够提高图像拼接质量,而且表现出较好的鲁棒性.

基于改进最佳缝合线的矿井图像拼接方法

煤矿井下掘进工作面高粉尘、低照度的恶劣环境导致图像信噪比较低,且有效特征点数量严重减少,处理后的图像存在较大色差和噪声,在使用最佳缝合线算法进行图像拼接时出现细节错位、缝合线处过渡不自然或拼接痕迹明显的现象。针对上述问题,提出了一种基于改进最佳缝合线的矿井图像拼接方法。首先,对原始图像进行HSV空间变换,采用改进的Retinex算法对亮度分量进行增强,利用双边滤波函数代替中心环绕函数,以解决亮度差异大处产生的光晕问题,通过增强算法有效提高特征点提取数量。然后,采用SIFT算法提取特征点,并以余弦距离作为匹配度指标;引入像素余弦相似度作为约束项,并采用形态学操作对颜色差异强度进行改进,利用动态规划法对最佳缝合线进行搜索,以避免图像拼接处的错位现象。最后,结合渐入渐出融合算法,使图像过渡平滑,实现煤矿井下掘进工作面的图像融合。模拟井下实际工况环境进行实验验证,结果表明:基于改进最佳缝合线的矿井图像拼接方法与传统最佳缝合线算法相比,避免了颜色差异和噪声引起的错位拼接现象,拼接缝处的图像过渡更加自然,避免了“鬼影”和明显拼接缝的产生,且图像平均梯度提高2.38%,拼接时间提高32.5%,使得融合区域更加平滑自然,提高了拼接质量。

基于改进SIFT算法的超声图像拼接方法

针对大型结构超声C扫描获得的多幅子图像,为了获取被测结构的全景图像,研究图像的拼接方法.根据超声波法成像检测的动态过程并结合数字化图像处理技术,在传统的基于尺度不变特征变换(scale invariant feature transform,SIFT)算法基础上,提出了一种改进的超声C扫描检测图像拼接方法.首先,针对传统SIFT算法存在超声图像配准成功率低的问题,利用超声扫查过程中探头起始位置的矢量差对SIFT算法得到的特征点粗匹配结果进行筛选;其次,采用动态规划的方法寻找最佳缝合路径;最后,沿最佳缝合路径进行渐入渐出融合以改善融合区域的视觉效果.人工缺陷试块及焊接结构试件超声图像的拼接结果表明,基于改进的SIFT图像拼接算法可以将多幅超声C扫描子图像有效拼接为全景图像;所提方法特征点匹配准确率高、图像融合失真小,优于常规SIFT图像拼接算法;拼接图像中,目标位置关系对应良好,可实现结构加工质量的整体无损评价.

基于计算机视觉的图像拼接技术分析

本文主要以计算机视觉技术为基础,对图像拼接处理技术的应用措施进行分析,包括计算机视觉与图像拼接技术概述,以及计算机视觉技术模式下的图像拼接处理技术措施。希望通过本次的分析,可以为计算机视觉技术与图像拼接技术的良好融合以及计算机图像拼接处理质量的提升提供有力支持。

基于半投影翘曲的无人机图像拼接方法

为了解决无人机图像在拼接过程中出现的错位、重影等造成图像失真的问题,提出一种基于半投影翘曲的无人机图像拼接方法。首先估计图像的全局投影变换矩阵;然后根据待拼接图像的重叠情况,以及投影变换和相似性变换的连续性,求解出过渡变换矩阵和相似性变换矩阵,得到最终的半投影变换矩阵;最后构建图像重叠区域的差异矩阵,以此为基础获取重叠区域的差异性区域。使用分区融合策略,在差异性区域进行单采样,在其他区域进行距离加权融合。实验结果表明,该方法可以很好地拼接由于视角变化、地势起伏等造成视差的无人机图像,得到的拼接结果自然清晰,效果优于其他先进算法。该方法有效地解决了无人机图像拼接错位、重影的问题,在多项定量指标上表现良好。