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。

顾及动态目标的快速视频拼接

动态目标的场景实时视频拼接是视频拼接中的难点,当运动对象经过视频拼接缝时易发生伪影和错位,而复杂的配准和融合算法又难以满足实时性要求。为了解决该问题,提出了一种顾及动态目标的快速视频拼接算法。针对采集的视频帧,通过ORB算法进行帧间稀疏特征点匹配,YOLOv5分割出左右两帧中的可能运动目标(汽车和行人),再结合光流法判断整个目标区域是否为运动目标区域,然后去除运动目标影响,基于静止区域的特征匹配点对进行帧间单映射H阵估计,得到高精确H矩阵。最后通过最佳缝合线进行影像融合时,基于前面检测出的运动目标区域,使缝合线规避运动目标区域,同时在左右两边分别针对动态目标区域进行更新。算法测试结果表明,每两帧(分辨率1280×720)平均拼接速度可达61ms,拼接效果好于APAP和ELA算法,且具有更快的拼接速度,最终实现了能顾及动态目标影响的快速视频拼接。

基于最佳缝合线和改进加权平均融合的图像拼接

为了解决图像拼接中出现的拼接缝和伪影问题,文章提出一种基于动态规划思想的寻求最佳拼接缝算法,采用改进的加权平均融合算法解决拼接缝问题。在图像配准方面,通过SIFT算法对图像进行特征匹配,并利用RANSAC算法去除误匹配点。在图像融合方面,给定一对对齐的图像重叠区域,利用动态规划思想来搜索最佳缝合线;然后结合改进的加权平均融合算法实现无缝拼接。实验结果表明,本文提出的算法有效消除伪影和拼接缝,实现两幅图像重叠区域之间的光滑过渡,符合人类的视觉感知效果。

改进最佳缝合线的红外图像拼接方法

变电站场景的红外图像受噪声干扰大、纹理信息不明显,拼接过程中易出现拼接痕迹或重影现象。针对上述问题,本文提出一种改进最佳缝合线的红外图像拼接方法。该方法首先采用SIFT算法提取图像区域特征,实现图像配准;然后在两幅图像的重合区域上引入局部权重系数,并对图像颜色差异强度进行形态学操作,减少红外图像的噪声干扰,以此改善能量函数图的纹理信息。最后,利用动态规划改进缝合线搜索准则,在图像重叠区域搜索出最佳缝合线。实验结果表明,与渐入渐出法和最佳缝合线法比较,本文方法在拼接后图像的平均梯度、图像清晰度和图像边缘强度均有所提高,融合区域过渡更平滑自然,拼接痕迹明显减少。

多平面分区投影的大视差图像拼接算法和综合实验案例设计

针对小重叠面积、大视差图像拼接过程中存在的重影和变形问题,提出一种多平面分区投影的大视差图像拼接算法。首先通过在图像的初始匹配点上循环使用随机采样一致性算法(RANSAC),产生多个对应平面上的候选单应性矩阵,进而生成多个局部对齐的图像;然后利用最佳缝合线算法在每一个局部对齐的图像上搜索缝合线,选择其能量最小时对应的单应性矩阵并计算分区投影函数,对待拼接图像进行分区投影变换;最后以缝合线为基准对已配准图像进行融合,得到最终的拼接结果。对实地采集的数据与AANAP和ELA两种主流大视差图像拼接算法进行对比实验,并引入形变探针来监测图像的变形情况。实验结果表明,该算法能够有效解决重影和变形问题,得到更加自然的拼接结果。

长视频序列拼接

针对长视频序列的全景图拼接,提出了一种新的处理方法。该方法将长视频序列分段,对每一段分别采用场景流形算法进行拼接;将拼接后的相邻图像采用动态规划的思想搜索最佳缝合线;依次缝合所有拼接后的图像,得到整个视频序列的全景图。实验结果表明,采用该方法拼接而成的全景图可以最大限度地保证源图像的细节,没有明显的扭曲和变形,视觉效果比较好。在实际应用中,该方法可以较好地实现含动态场景的长视频序列的全景图拼接。

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.

水力冲孔在双煤层中最佳影响半径分析

阐述了水力冲孔卸压增透技术机理,指出水力冲孔技术的关键影响因素为影响半径的确定与合理布置。通过对水力冲孔的影响半径分析的方案设计,结合3组分析方案的数据,得出首山一矿己15-12050中间抽放巷的水力冲孔影响半径是4-6 m,最佳影响半径是5 m,提高了穿层钻孔预抽煤层瓦斯的效果。

基于拉普拉斯金字塔融合的岩心图像拼接算法

针对岩心图像拼接效率低以及易出现鬼影现象的问题,提出了一种基于最佳缝合线的拉普拉斯金字塔融合的岩心图像拼接方法.首先将待拼接的两幅岩心图像进行灰度变换,根据ORB算法计算并描述特征点;其次使用改进的random sample consensus(RANSAC)算法对特征点进行提纯,完成特征点匹配;根据匹配的特征点计算图像间的配准关系,最后根据最佳缝合线实现岩心图像的拉普拉斯金字塔融合,完成拼接.实验结果表明,改进的RANSAC算法能在保证正确率的同时提升速度,而且本文提出的图像融合方法避免了鬼影的产生,在融合区域的PSNR、SSIM和DoEM客观评价指标上与另外两种图像融合算法相比都有所提升.

基于改进最佳缝合线的图像拼接方法

针对图像拼接中运动物体过于靠近缝合线造成重影和鬼影的现象,提出一种改进的最佳缝合线图像拼接方法。用SURF和ORB算法对特征点提取描述,采用PROSAC算法去除误匹配,利用提纯后的内点对待拼接图像进行RGB曝光差异矫正,用形态学操作和颜色饱和度差异改进能量函数,在最佳缝合线搜索准则中加入局部信息权重,结合融合带和加权平均融合的方法进行图像融合。实验结果表明,该方法能有效消除缝合线和鬼影,提高图像拼接质量。

基于纹理合成与最佳缝合线的不同平面数码迷彩拼接方法

数码迷彩图案喷涂至实际伪装目标的表面上时,不同平面之间的衔接部分容易出现颜色过渡不连续的现象,在视觉上形成显著的接缝,进而影响目标伪装效果。针对该问题提出了一种结合纹理合成与最佳缝合线的数码迷彩拼接算法。运用纹理合成技术生成过渡自然的扩展图案,以此构造待拼接图案的伪重叠区域;在该区域内搜索一条最佳缝合线,将待拼接图案沿着缝合线裁剪并拼接在一起,从而实现了数码迷彩图案的无缝拼接。试验结果表明,提出的算法可以有效地消除数码迷彩拼接时带来的显著缝隙,使得拼接处的图案过渡更为自然,达到更好的伪装效果。

结合MSRCP增强的夜间彩色图像拼接算法

针对夜间彩色图像拼接中提取特征点过少、细节缺失、颜色失真等问题,提出一种具有色彩保护的多尺度Retinex(multi-scale Retinex with chromaticity preservation,MSRCP)增强的图像拼接算法。计算强度通道图像,采用引导滤波对强度通道图像进行平滑处理,估计出反射分量;经过Gamma校正和颜色平衡校正提高图像对比度,通过改进颜色恢复函数得到增强图片;通过SURF (speed-up robust features)算法和最佳缝合线算法进行图像拼接,消除拼接缝和重影。实验结果表明,增强后的图像特征点对增加,可准确实现无缝图像拼接且获得的拼接图像具有较好的细节表现、清晰度和色彩还原。

基于最优接缝线的加权融合影像拼接算法

为解决无人机影像拼接中的鬼影、合缝线附近的彩色不连续性及曝光差异和错位等问题,提出基于最优接缝线的加权融合影像拼接算法。在影像配准过程中,采用SIFT特征提取算法进行配准;在融合过程中,为解决合缝线附近的彩色不连续性及曝光差异,对合缝线附近采用渐变的加权融合算法进行处理,得到较好的无缝影像。然而,由于原始影像存在部分变形,导致拼接后影像仍然存在部分错位现象,因而文中还对出现错位影像进行变形处理,从而获得最终无缝影像。为证明方法的可行性和有效性,采用两组无人机数据进行影像拼接实验。实验结果表明,该算法能够有效地解决影像错位、曝光差异、彩色不连续性和明显的合缝等问题。

基于局部边缘密度和局部熵的图像拼接算法

针对传统图像拼接算法中存在的缺点,采用了基于局部边缘密度和局部熵的图像拼接算法.该算法综合考虑了图像拼接的精度和速度,在特征区域的提取上,采用了模糊聚类算法和局部边缘密度LED算法,实现了特征区域的自动选取;在匹配搜索上,采用了图像的局部熵和序贯相似性检测算法(SSDA),提高了图像拼接的速度和精度;在图像融合上,采用了动态最佳缝合线算法,保证了全景图像的质量.实验表明该算法有效的提高了全景图像生成的效率和准确性.

一种含运动物体的长视频拼接技术

针对长视频序列全景图的拼接问题,提出了一种新的解决方法。该方法首先将长视频序列分段,每一段分别采用场景流形算法进行拼接,然后根据摄像机运动方向将拼接后的相邻图象采用图切割算法搜索最佳缝合线,并依次缝合所有拼接后的图像,最终得到整个视频序列的全景图。场景流形算法是通过在视频序列中构建图卡,以相似测度确定图卡的次序,并寻找贯穿整个视频的流形,完成拼接,该算法适用于存在运动物体的视频序列拼接。试验结果表明,分段拼接的方法得到的全景图可以较好的保证源图像的细节,没有明显的扭曲和变形,并且有一定的实时性,有较好的应用前景。

基于特征点的图像拼接算法研究与实现

针对传统的图像拼接算法中存在的误匹配率较高的问题,采用了基于特征点的图像配准算法。在提取特征点阶段,采用了多尺度的Harris特征点提取算法;在特征点匹配阶段,采用的是改进的基于相关窗口的特征点匹配算法,并采用RANSAC算法对特征点匹配对进行提纯;最后采用了最佳缝合线算法消除了拼接效果图中存在的鬼影问题。实验表明该算法有效提高了全景图像生成的效率和准确性。

基于改进最佳缝合线的大视差岩心图像拼接算法

在大视差岩心图像拼接中,传统的图像配准算法难以对齐图像,最佳缝合线算法融合的图像也不自然。针对这一问题,本文提出了一种基于改进最佳缝合线的大视差岩心图像拼接算法。首先,用贝叶斯特征模型剔除匹配异常值,再由正确的匹配点构造变形函数;其次,对重叠区域中间部分进行图像变形以对齐图像,在该区域建立最佳缝合线的能量函数,并引入视差信息到能量函数当中,以减小视差误差;最后,利用动态规划思想找到最佳缝合线并缝合图像,有效实现了大视差岩心图像拼接。通过多组实验对比,结果表明本文算法能够使大视差岩心图像拼接地更加自然,拼接结果更接近真实场景。