基于轮廓的血细胞图像拼接算法的设计与实现.pdf

一种基于轮廓特征的图像拼接算法设计与实现.pdf

基于轮廓相位相关的碎片，按图像的形状自动拼接

基于网上整理出来方便大家使用，基于轮廓匹配的程序执行档，已加入Opencv dll 可直接运行

为了提高一键式检测中图像匹配精度和速度，提出一种基于轮廓曲线的快速高精度图像配准算法:根据定义的图像匹配差异度度量，采用图像金字塔搜索匹配策略，利用相应的相似性度量进行图像匹配。具体流程为:对采集图像和模板分别建立图像金字塔，对每层图像和模板使用sobel算子提取边缘。对顶层图像使用归一化角点距离矩阵与模板进行粗匹配，然后使用同心圆划分法进行细匹配，获取精确位置后映射至金字塔下一层，再次使用同心圆方法细匹配获取精确位置，目标坐标逐层向下映射，最终获取原图中目标的真实位置。实验表明该方法提升了一键式测量仪的匹配速度和匹配精度，而且不受遮挡、非线性光照变化、对比度低、全局对比度反转、局部对比度反转等情响。减少测量准备时间，提升了一键式测量仪的性能。

本为讲述的是基于轮廓特征的二维碎片的拼接技术

杨小军, 杨兴炜, 曾 峦, 刘文予. 基于轮廓关键点集的形状分类[J]. 南京大学学报(自然科学版), 2010, 46(1): 47-55. [.pdf ], [MATLAB code] 形状分析是计算机视觉领域的经典问题,目前已有大量关于形状分类问题的研究.但是,当处理大的非线性失真、特别是结构上或者关联上的失真时,许多形状分类方法往往无能为力.提出一种利用轮廓关键点集(contour critical point sets,CCPS)进行形状分类的新方法.轮廓关键点的特征用其inner-distance形状上下文(IDSC)表征.关键点的inner-distance形状上下文不仅表征形状的局部特征,也反映其全局特征,这种局部点的全局特征信息对遮挡、非线性失真等有良好的鲁棒性.巧妙地构造关键点的特征向量后,对形状轮廓关键点集、形状类、和全体形状样本建模,进行三级的贝叶斯分类.形状类模型使得可以利用同一类中的不同样本的不同关键点对输入形状进行识别.实验结果表明,这种基于视觉部分的全局特征,三级的贝叶斯分类方法对非线性失真、类内变异、结构变化、遮挡等具有良好的鲁棒性.文中的方法在Kimia形状数据库上达到100%的分类精度,并且分类所有108个测试形状仅需要8s,是目前已知最好的分类性能.在广泛使用的MPEG-7形状数据库上,也能达到满意的分类结果.

基于轮廓线特征点的交互式文物拼接

该压缩文件内有源代码、大作业文档、演示视频。日常生活中，人们有时需要测量物体的长宽或面积，然而身边却没有可以直接测量的工具。面对这种诉求，我们想要通过一种不借助于测量工具的方式，得到我们想要的结果。因此，我们决定借助于OpenCV的强大功能实现这种需求。人们把自己想知道的物体和生活中易于知道尺寸的物体拍摄到同一张照片上，然后本软件就可以根据已知物体的尺寸和面积按一定比例求出你想要知道的物体尺寸及面积。（参照物放在图片的左侧四分一处）

OpenCV根据轮廓进行倾斜校正。算法参考可以参考我的文章。