给出了图像拼接的一般流程, 在此基础上将图像拼接技术分为两个关键技术———图像配准技术和图像
融合技术, 并分别对图像配准技术和图像融合技术的经典算法及最新算法作一概述和比较。
2022-05-08 14:46:09
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为消除视频序列之间的冗余信息，以简单的摘要形式表达视频的主要内容，提出了一种基于视频序列的图像拼接方法。首先，采用改进的帧间聚类算法提取视频的关键帧；其次，利用SIFT算法提取关键帧的特征点，采用最近邻算法进行特征点匹配，通过引导互匹配法和投票过滤法提高匹配精度；再次通过RANSAC鲁棒估计算法得到所选帧间的单映矩阵，并使用LM非线性迭代算法对单映矩阵进行精炼。最后，利用级联单映矩阵结合加权融合算法实现了视频序列的无缝拼接，实验效果较为理想。
2022-05-08 12:31:06
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论文摘要：图像拼接(image mosaic)技术是将一组相互间重叠部分的图像序列进行空间匹配对准,经重采样合成后形成一幅包含各图像序列信息的宽视角场景的、完整的、高清晰的新图像的技术。图像拼接在摄影测量学、计算机视觉、遥感图像处理、医学图像分析、计算机图形学等领域有着广泛的应用价值。 一般来说,图像拼接的过程由图像获取,图像配准,图像合成三步骤组成,其中图像配准是整个图像拼接的基础。
2022-05-06 17:16:41
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提出了一种鲁棒性全景图像拼接方法。首先，为了缓和光照条件变化进行直方图均衡化；其次，利用相位相关的方法提取种子点，即重叠区域的高度纹理点，因为感兴趣区域（ROI）被限定在重叠区域，所以能得到更精确的对应点；最后，用加权块匹配算法（BMA）来最小化相机转动产生的图像扭曲问题。通过多种类型全景图像的峰值信噪比（PSNR）与其他算法相比，证明该方法具有很强的鲁棒性。
2022-05-01 16:04:00
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基于Harris角点检测、最小二乘拟合、RANSAC和HOG的图像拼接算法的matlab仿真，matlab2021a测试。
1.利用Harris角点检测算子找关键点
2.比较来自两幅不同图片的两组关键点，并且将它们匹配起来。
3.利用最小二乘法找到仿射变换矩阵将一幅图片上的点映射到另一幅图片上。
4.利用RANSAC算法估计一个更准确仿射变换矩阵。形成全景图片。
2022-04-30 09:09:09
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针对现有图像拼接算法在配准精度和速度方面的不足，提出了一种利用相机标定信息和相位相关技术相结合的图像配准方法，并给出了算法的详细推导过程。算法通过相机标定获得投影矩阵、相机坐标系间的旋转变换矩阵和平移向量。利用相机坐标系间的旋转矩阵推导对应图像间的旋转变换公式，通过z轴位移及场景的平均景深近似求解图像间的缩放系数，利用相位相关法求解图像间的平移转换参数。实验结果证明该算法理论推导正确，在有效景深范围较小情况下图像拼接准确，对于分辨率为640×480的输入数据，平均拼接速度能够达到26.8ms。
2022-04-27 10:56:28
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在Python编码存储库中进行无人机图像编辑
定制开发的python代码供各种无人机成像应用程序使用，例如将DNG（RAW）无人机图像批量转换为JPEG或PNG，使用去马赛克的rawpy库功能，伽玛系数校正和使用skimage库进行演示彩色图像中的直方图直方图均衡化以创建更好的对比度和深度。 该存储库还增加了用于生成JPG和DNG格式的全景合成图像的编码，这是高清航空图像中非常有用的技术，并且在Python的OpenCV图像拼接功能中使用了SIFT算法。 这些规范开放供教育和示范用途以及非营利组织使用。
2022-04-26 21:35:58
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