基于稀疏光流的道路航拍图像拼接算法

随着无人机技术的发展与成熟,无人机航拍图像在道路维护、交通事故勘察、城市路网地图构建等方面开始发挥重要的作用。当前主流的基于特征描述子匹配的图像拼接算法难以处理道路航拍图像中纹理稀疏、局部相似性高的问题,为此论文提出了基于稀疏光流的图像拼接算法。该方法能够有效地得到无人机航拍图像序列中的道路全景图像,并能保证中等规模的全景图像的一致性。最后通过与商用图像拼接软件PTGui比较,验证该方法的有效性。     

基于SURF特征点的图像拼接技术研究

图像拼接技术是一个复杂的流程,其包含了多项图像处理技术,其中图像配准和图像融合是实现图像拼接的关键步骤。论文提出了基于SURF特征点的图像拼接技术研究。利用Harris角点检测算法对图像的角点进行提取,设计了图像拼接的架构,并阐述了论文图像拼接实现的方法,构建了图像拼接实现的系统,接着搭建了实验平台,设计了仿真实验,通过实验验证了该方法的有效性与优越性。     

基于角点检测与特征点配准的图像拼接算法

为了解决当前图像拼接算法在背景复杂多变和重叠区域少的情况下,导致算法拼接不准确的问题,论文分别从角点检测与特征配准的角度出发,提出了基于角点检测与特征点配准的图像拼接算法。首先,根据图像Hessian矩阵,构建尺度空间,通过积分图像转换,设计基于surf的角点检测算子,精确定位角点,达到精准定位图像拼接参考点的目的。然后,根据角点匹配参数,推导计算出单应性矩阵,进行两幅图像间拼接转换处理,进一步精确并全自动化图像拼接结果。最后,基于软件开发环境VS2015实现算法,并系统集成。实验测试结果显示:与当前图像拼接技术相比,论文算法拥有更高的准确性与稳定性。     

舰船远程监控平台模糊视频高动态图像拼接研究

为提高船舶目标检测中图像拼接质量,本次针对传统拼接方法存在的问题:无法同时实现拼接图像画质以及结构相似度的双向目标,研究了一种新的舰船远程监控平台模糊视频高动态图像拼接方法。该方法主要分为三步骤,首先对待拼接的模糊视频高动态图像进行处理,包括图像去噪、图像分割、图像畸形矫正,然后在此基础上利用基于特征信息方法进行图像配准,主要包括图像特征提取、图像匹配等,最后采用直接平均算法实现图像融合,完成图像拼接。结果表明:与传统图像拼接方法相比,本方法操作下,图像峰值信噪比分别提高1.8 d B和2 d B,结构相似度分别提高10.8%和8.2%,证明了本方法的有效性和优越性。     

基于多场景全景拼接的自动化码头数字舱构建方法

针对集装箱码头数字信息整合及可视化能力不足的问题,在融合港区实时视频数据的基础上,提出一种基于多场景全景拼接的自动化码头数字舱构建方法.该方法将港区监控视频进行实时提取及处理,运用关键帧抽取、图像预处理、图像变换、图像匹配以及图像融合等技术,完成视频数据的实时全景拼接,最后将全景数据与数字舱硬件设备进行对接,实现码头生...     

改进SIFT算法的舰船图像拼接算法

舰船图像在拍摄过程中,由于各种因素的干扰,得到舰船图像不完整,难以描述舰船图像所要表达目标的信息,而当前舰船图像拼接算法存在拼接准确率低、拼接过程复杂等不足,为了获得理想的舰船图像拼接结果,提出基于改进SIFT算法的舰船图像拼接算法。首先提取待拼接舰船的图像,并对它们进行归一化、颜色增强、噪声滤波等操作,然后采用改进SIFT算法提取舰船图像拼接特征点,根据特征点进行两幅舰船图像的拼接操作,最后采用多种舰船图像进行了拼接测试实验,以验证改进SIFT算法的优越性。结果表明,改进SIFT算法避免了当前舰船图像拼接算法存在的局限性,不仅能够以高准确率实现舰船图像拼接,而且舰船图像拼接过程更加简单,加快了舰船图像拼接速度,取得了满意的舰船图像拼接结果。     

一种基于特征的全景图拼接算法研究

提出并实现了一种基于特征的全景图拼接算法,该算法应用sobel算子对待拼接的两幅图像分别进行处理,以获取图像边缘及特征点,确定两幅图像重叠部分的灰度差以去除伪特征点并消除外界噪声,选取方差最小的两组特征点作为缝合点,从而确定两图像的相对位置,通过对图像重叠部分进行平滑处理实现了全景图的无缝生成。实验结果证明算法合理,运算速度快,效果良好。     

基于相关运动矢量外推的视频通信错误掩盖算法

针对视频通信中因数据传输错误引起的视频质量急剧下降的问题,提出一种基于相关运动矢量外推的错误掩盖算法。对于受损图像块,首先将前续图像块、前续相邻图像块映射到三维坐标系,并构造经过前续相邻图像块的一阶平面集,然后计算前续图像块与一阶平面集的距离,选取使得距离最短的一阶平面所代表的前续相邻图像块为相关最强前续相邻图像块,最后将相关最强前续相邻图像块外推到当前帧,通过外推图像块与受损图像块重叠区域加权估算受损运动矢量,并采用边界匹配算法对运动矢量进行优化,进而恢复受损图像块。仿真结果表明,对于不同视频序列,该算法同传统错误掩盖算法相比PSNR值提高了0.5～2.7dB,同时解码视频质量也获得了较好的主观视觉效果。     

基于图像匹配的多船舶图像拼接方法

传统多船舶图像拼接方法在使用实践过程中,存在无法对多艘高度相似的船舶进行特征区分,导致在拼接过程中拼接位置出现错误的问题。提出基于图像匹配的多船舶图像拼接方法,首先通过引入M-KAZE算法,对高相似度的船舶进行细节的非线性尺度特征识别计算,使每张船舶图像的特征更为清晰;接着,引入稀疏特征像素点拼接算法对多张船舶图像的稀疏特征进行关联计算,从而完成多艘船舶图像的准确拼接;最后,通过仿真实验证明提出方法的可行性。     

背景提取算法在雷达视频图像中的应用

论文将三种典型的背景提取算法应用在雷达视频图像中,并且对各种算法进行仿真分析,通过比较各种算法的性能,找出现有的视频背景提取算法在雷达视频背景提取中的优缺点,为进一步的研究奠定基础。     

一种隧洞探测型自主式水下机器人及其图像拼接方法

针对采用自主式水下机器人(AUV)巡检和拍摄输水隧洞中的裂缝时水下环境会极大地限制光视觉图像的可视范围和分辨率,单幅水下图像获得的视角范围有限的问题,提出一种基于加速稳健特征(SURF)算法的AUV水下图像拼接方法。在图像预处理阶段对水下图像进行去畸变和限制对比度自适应直方图均衡化处理,用于解决水下图像存在的畸变、对比度低和噪声严重等问题。将SURF特征点检测算法应用到水下图像配准中,并与RANSAC算法相结合,对特征点进行精确匹配。应用线性渐变融合算法实现水下图像融合,有效去除拼接缝隙,完成水下图像拼接,最终通过水池和外场试验拼接图像验证所提方法的正确性。     

基于计算机大数据的船舶视频图像类型辨识分析

传统船舶视频图像类型识别算法在图像类型识别计算过程中,存在视频图像高频尺度空间像素子带系数计算精度较低,导致图像画面差异辨识度降低,无法高精度对比图像特征参量的问题。因此,提出计算机大数据船舶视频图像类型辩识分析。通过神经网络算法,建立视频图像特征的神经网络模型;根据特征模型推导建立辨识模型。在辨识模型的基础上,通过导入大数据高频子带尺度算法,对图像特征尺度空间内的高频子带系数进行优化计算,从而提升视频图像类型的辨识精度。通过实验数据对比表明:提出的视频图像辨识算法,能够有效改善图像类型识别环境,提升图像类型辨识精度,解决了传统辨识算法辨识精度低的问题。     

不同视点重叠图像自动拼接算法

在大型船舶操纵模拟器视景的绘制中，需要大量的背景山脉等不同视点重叠图像的拼接工作，而已有的不同视点重叠图像的拼接算法大都需要估计相机参数和每个象素的深度等，要求有较多的源图像，且普遍存在计算量太大的缺点。由于海上实景拍摄难度大，这些借助于模型实现的拼合算法，对于船舶操纵模拟器中的视景并不适用，希望能直接从二维重叠图像进行匹配和拼接。但由于不同视点透视关系和景物遮挡关系的改变，给图像的匹配和拼接带来困难。本文根据船舶操纵模拟器对视景和背景实景图像拍摄的具体要求，依据三维成像几何理论，建议相邻重叠图像的成像几何模型。由此提出在一定条件下的不同视点重叠图像的基于同深景物面平行景物线对的匹配算法和图像拼接的平滑算法，最后给出计算机实验结果。     

一种柱面全景图的生成算法

全景图是虚拟现实与计算机视觉中一种重要的场景表示方法.柱面全景图是全景视频的基本要素之一.本文提出一种对普通照相器材拍摄的照片序列进行自动拼接,生成柱面全景图的方法,并在实践中得以证明.     

一种柱面全景图的生成算法

全景图是虚拟现实与计算机视觉中一种重要的场景表示方法。柱面全景图是全景视频的基本要素之一。本文提出一种对普通照相器材拍摄的照片序列进行自动拼接，生成柱面全景图的方法，并在实践中得以证明。     

基于计算机网络的船舶视频图像模糊细节增强算法

为了提高船舶视频图像的质量,针对图像模糊问题,设计了基于计算机网络的船舶视频图像模糊细节增强算法。首先分析引起船舶视频图像模糊的因素,并提出采用无线传感器网络对船舶视频图像进行采集和传输,然后对船舶视频图像进行增强处理,丰富船舶视频图像细节信息,改善船舶视频图像视觉效果,最后实现了船舶视频图像模糊细节增强实验,结果表明,本文算法对船舶视频图像进行增强处理后,图像更加自然,并采用定量分析指标对船舶视频图像质量进行评价,获得比其他算法更优的船舶视频图像模糊细节增强效果。     

一种隧洞探测型AUV及其图像拼接方法研究

裂缝是输水隧洞最普遍的缺陷和潜在威胁,AUV巡检与拍摄输水隧洞中的裂缝,通过拍摄的水下图像进行处理,以确定裂缝位置。但由于水下环境极大限制了光视觉图像可视范围与分辨率,单幅水下图像所获得的视角范围有限,所以本文提出了基于SURF算法的AUV水下图像拼接方法研究。该方法首先在图像预处理阶段对水下图像进行去畸变与限制对比度自适应直方图均衡化处理,用于解决水下图像存在的畸变、对比度低、噪声严重等问题。接着将SURF特征点检测算法应用于水下图像配准当中,并与RANSAC算法相结合对特征点进行精确匹配,然后应用线性渐变融合算法实现水下图像融合,有效去除拼接缝隙,完成水下图像拼接,最终通过水池与外场实验拼接图像来验证该方法的正确性。     

基于立体视觉的汽车安全车距预警系统研究

文章在对摄像机标定算法及立体视觉算法进行研究分析后,自行设计开发出基于德州仪器公司的TMS320DM642芯片的实时处理硬件系统,在此平台上实现了一种高速公路上的前方车辆检测识别和安全车距测量方案。该系统具有双通道图像采集、实时视频图像处理及视频输出功能,可以实现单帧图像的处理和显示。     

高精度舰船图像拼接算法研究

为了解决当前图像拼接重叠区域多的问题,提出高精度的舰船图像拼接算法研究。在图像拼接之前,需先提取图像特征,采用Harris角点局部特征检测算法,在尺度空间寻找位置、尺度和变量特征,以此设计尺度空间极值点检测流程,避免外界噪声干扰。根据每个关键点特征计算图像尺度变化比例、图像旋转角度和不同图像间平移距离,确定不同图像特征点位置关系,以此实现图像参数自动辨识。采用surf角点检测算子检测图像重叠区域角点,在允许尺度空间多层图像处理下,无需对图像进行二次抽样处理。通过构建Hessian矩阵判别式,判断特征点是否为极点,利用二阶标准高斯函数,判别特征点。利用相应波为信息计算偏航角,确定变换参数,完成图像拼接。由实验结果可知,该算法图像拼接重叠区域较少,拼接精准度较高,为舰船稳定运行奠定基础。     

基于图像增强技术的舰船图像拼接

当前舰船图像拼接技术存在拼接准确率低、拼接速度慢等问题,为了提高舰船图像拼接精度,设计了基于图像增强技术的舰船图像拼接方法。首先对当前舰船图像拼接方法进行分析,得到舰船图像拼接准确率低的原因,然后采用图像增强技术对原始舰船图像进行预处理,提高舰船图像的清晰度,并计算舰船图像的分块邻域梯度向量,得到舰船图像的初始拼接结果,最后去除舰船图像初始拼接结果中的拼接错误,并引入聚类分析算法对舰船图像拼接结果进行优化。舰船图像拼接仿真测试结果表明,本文方法可以消除图像相似性对拼接结果的不利影响,可以进行高精度的舰船图像拼接,并且减少了舰船图像拼接时间,舰船图像拼接速度要快于当前其他舰船图像拼接方法,获得了令人满意的舰船图像拼接结果。