一种新的图像拼接方法

在分析了几种图像拼接方法存在的缺点后,依据摄影测量原理,提出了一种基于整体平差的图像拼接方法。实验证明,该方法具有自动化程度高、直接利用图像上的明显特征点、拼接精度高且不限图幅大小等优点。     

一种新的图像拼接方法

在分析了几种图像拼接方法存在的缺点后，依据摄影测量原理，提出了一种基于整体平差的图像拼接方法。实验证明，该方法具有自动化程度高、直接利用图像上的明显特征点、拼接精度高且不限图幅大小等优点。     

一种快速的无人机影像无缝拼接方法

本文针对传统的低空无人机影像拼接处理速度慢和几何精度低的问题,提出了一种快速的无人机影像无缝拼接方法:对输入的原始影像按一定尺度进行降采样,在降采样的影像上进行SURF特征提取和匹配,利用RANSAC方法估计初始的相对单应矩阵,然后用Levenberg-Marquardt方法精化单应矩阵,计算出初始的绝对单应矩阵后利用稀疏光束法平差估计出精确的单应矩阵,通过降采样影像与原始影像的单应关系传递单应矩阵到原始影像级,最后进行影像合成,形成整体拼接图。实验结果表明该方法可以有效地提高拼接速度,解决拼接错位问题。     

一种基于网格的数码相机数字化图像纠正拼接算法

随着数码相机的不断普及和数字化图书馆建设步伐的加快,利用数码相机对文档文件进行数字化成为一种趋势,但采用数码相机进行数字化时,由数码相机的镜头造成的几何畸变给数字化后的图像拼接带来一定的困难。为了纠正这种几何畸变,提高数码相机数字化的质量,本文提出一种基于网格的图像纠正拼接算法。该算法首先通过计算每个网格的变形参数来纠正图像的几何畸变,再逐个网格来进行图像拼接。试验表明,该算法能对数码相机数字化的文档类图像进行批量的纠正拼接,并且计算速度快,精度高,拼接效果好等优点,为文档类文件用数码相机进行数字化提供了一定的技术支持。     

基于CUDA的二叉树图像拼接算法研究

提出一种基于CUDA的二叉树图像拼接算法,对现有的SURF特征点算法进行GPU加速,并对原有的图像拼接流程进行改进,采用二叉树进行递归拼接。实验证实,基于CUDA二叉树图像拼接的速度有较大提升。     

以卫星影像为底图的无人机图像自动拼接方法

针对无人机影像受成像角度倾斜、光照不均匀等影响,导致常规匹配方法拼接效果较差的问题,该文提出一种基于现有卫星影像的由粗到精无人机图像自动拼接方法。首先,在对图像进行粗匹配阶段,提出了一种基于环状描述子的尺度不变特征变换,用于解决图像间旋转和尺度的差异,较好地克服了SIFT算法描述子维度较高且计算量大的不足。其次,引入分块互信息进行精匹配,减少拼接过程中的累计误差。最后,采用该文提出算法对无人机图像进行拼接,实验结果表明,该文提出的无人机图像拼接算法在满足实时性要求的同时可以达到较高精度。     

机载干涉雷达数据联合定位及拼接技术研究

针对大区域多航带InSAR(干涉合成孔径雷达)影像定位及拼接时缺少GCP(地面控制点)的问题,提出了一种多航带InSAR影像联合定位的方法。该方法借鉴摄影测量中的光束法平差思想,并利用InSAR干涉定标后得到影像上各点高程值。通过对四川绵阳地区的多航带InSAR实际数据的实验,验证了本方法的可行性,且精度达到了各景影像独立校正的水平。分析了控制点数量、位置、重叠区域范围、地形起伏对平差精度的影响,并给出了控制点布放原则。     

一种基于Harris与RANSAC算法的图像拼接软件研发

图像拼接技术在科研和工程中应用广泛,本文基于Harris与RANSAC算法设计开发了一款图像拼接软件,包括兴趣点检测、特征匹配、精确匹配、图像拼接等主要功能模块,并以普通照片、无人机影像和全景照片为例开展了该软件的应用试验,结果表明:基于Harris与RANSAC算法的图像拼接方法能够较好地实现对普通照片、无人机影像以及全景照片的无缝拼接,该软件简单易用、可靠性强。     

一种无需控制信息的智能手机自检校方法

传统的相机检校方法受限于高精度的三维检校场或已知空间结构的检校模板,针对这个问题,在分析智能手机成像特征的基础上,提出一种无需控制信息的相机检校方法。该方法主要包括两个步骤:首先按3×3模式采集影像数据,选取基准影像,分别与其他影像进行相对定向以构建单元模型,通过比例系数进行模型连接后建立自由网模型,将所有摄站点、物方点坐标纳入到统一的基准影像坐标系中;然后以选择的基准影像为参考,并考虑附加参数模型,进行自检校光束法自由网平差,解算其余影像相对于基准影像的方位元素以及附加参数,从而完成相机的检校。实验结果表明,该检校方法是有效的,可显著提高测量的精度。     

用于行星探测车定位的视觉测程新方法

用于行星探测车的视觉测程方法已经被广泛研究,但传统的视觉测程方法仅根据相邻的两帧影像进行运动估计,忽略了连续多帧影像间更强的几何约束。本文提出一种新的视觉测程方法,在连续多帧影像间进行特征追踪构成影像网,并用光束法平差进行运动估计。在特征追踪过程中,根据不同立体影像中欧氏距离的一致性剔除离群值,并自适应地选择几何关键帧。用蒙特卡罗方法分析了不同几何配置下视觉测程的精度。野外实验结果表明本文提出的新方法能有效提高探测车定位精度。     

基于Harris与RANSAC算法的无人机影像拼接方法研究

针对Harris算法在进行无人机影像拼接时的特征点误匹配问题,利用RANSAC算法对误匹配的特征点进行剔除,进而实现无人机影像的无缝拼接。首先,基于Harris算法提取兴趣点,利用最短欧式距离进行特征匹配;然后,利用RANSAC算法实现对特征点的精确匹配;最后,利用RANSAC算法得到的单应性矩阵完成无人机影像拼接。实验结果表明:本文方法能够较好地剔除无人机影像拼接时误匹配的特征点,实现对无人机影像的拼接,拼接效果良好。     

大重叠度面阵航空数码影像的自动转点

2009-03-01。     

影象遮蔽区的自动搜索方法

本文介绍影象遮蔽区的自动搜索方法,这种方法是在取得动态规划影象匹配结果的基础上进行的,利用象元对误差分布图上\     

基于卷积运算的影像镶嵌算法研究

本文将距离加权运算运用到卷积运算上提出了改进的图像镶嵌算法。该算法针对重叠区域图像边缘灰度之间的差异,考虑到中心像元与周围像元之间的相关关系,即临近像元效应,因而需要采用一定的方法来消除或减小这种影响效应,基于空间分析方法给出了像元权重因子的求解,确定出了周围像元对中心像元灰度的影响。之后运用此权重因子采用卷积距离加权算法实现了影像的无缝镶嵌。文中最后对算法在时间和视觉效果上做出了一定的评价。经与其他3种镶嵌算法分析对比,该算法简单易行、耗时少、效率高,达到了良好的视觉效果。     

基于多视影像匹配模型的倾斜航空影像自动连接点提取及区域网平差方法

自动可靠地获取精确且均匀分布的连接点并进行区域网平差解算,是使用倾斜航空影像进行高精度测绘、三维信息提取和三维城市模型构建等应用的前提。本文提出了一种实用化的大重叠率倾斜航空影像的全自动连接点匹配和联合区域网平差方法。一方面,针对倾斜航空影像因遮挡严重、尺度变化大和几何变形严重而引起的同名点匹配困难问题,充分利用POS数据和平均飞行高度等初始数据,同时顾及这些数据的误差,通过有效组合一种改进的ASIFT算法和基于窗口的多角度多视影像匹配模型(WMVM),使用由粗到细的多分辨率分层匹配策略完成连接点的全自动提取;另一方面,在传统的最小二乘光束法平差的基础上,根据倾斜航空影像数据的特点,提出了基于稳健估值原理的粗差自动探测与剔除关键算法。最后,利用多组典型试验区域的倾斜航空影像数据试验结果验证了所提算法的可靠性、精度和实际性能。     

利用改进的DCCD和SIFT描述符的影像匹配方法

提出一种基于改进的DCCD(double-cirele-based corner detector, )和SIFT(scale invariant feature transform)描述符的影像匹配方法。在特征点检测阶段,首先采用改进的DCCD快速检测影像上的关键点,然后确定关键点的主方向,生成特征点。在特征点描述阶段,采用SIFT描述符描述特征点。在特征点匹配阶段,分别采用BBF(best bin first)算法和RANSAC(随机采样一致性)算法进行特征点粗匹配和误匹配特征点剔除。实验结果表明,与基于Harris角点和SIFT描述符的影像匹配方法相比,该方法在匹配速度和准确率方面得到了提高。     

一种改进的UAV视频序列影像镶嵌方法

视频序列影像自动镶嵌是UAV视频影像处理应用中的基础环节和重要研究方向。针对序列影像镶嵌过程中,由于配准精度不高、误差累积所导致的拼接错位严重,镶嵌结果不理想的情况,从提高特征匹配的精度和准确度出发,提出了一种改进型的UAV视频序列影像自动镶嵌方法。通过对特征匹配结果的精细化处理,保证了影像配准的正确性,取得了较好的镶嵌结果。     

一种用于机器视觉检测的图像配准快速算法

图像配准是机器视觉检测的关键步骤之一。针对产品包装印刷质量检测，文中提出了一种新的图像配准算法。其基本思想是：首先进行图像概略匹配得到特征点的概略位置，接着进行特征点的精确检测，根据检测到的对应特征点坐标计算转换参数，最后生成配准图像。实验表明，该算法计算速度快，具有较好的精度和稳定性，适用于在线机器视觉检测等对速度要求高，而图像只有小角度旋转的情况。     

局部单应约束的高精度图像自动配准方法

提出一种基于SIFT特征的抗差图像匹配算法。算法分为两个阶段:①初始匹配,综合利用SIFT特征匹配方法和基于SIFT特征尺度和方位信息的自适应归一化互相关(normalized cross correlation,NCC)方法建立初始相关,并基于几何关系一致性检测剔除误匹配;②匹配传播,在初始相关的基础上,利用自适应NCC和局部单应约束进行匹配传播,迭代产生更多的匹配点并采用几何关系一致性检测剔除可能的误匹配。初始单应采用最小二乘匹配方法估计得到,并采用自适应NCC为其提供良好的初始值。与现有的基于SIFT特征的图像配准方法相比,算法在抗几何变形和配准精度等方面具有优越性。