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图像拼接算法研究引言图像拼接是一项在计算机视觉领域中被广泛研究和应用的技术。
它的目的是将多张部分重叠的图像融合成一张完整的图像，从而实现对大尺寸场景或广角视野的展示。
随着数字摄影技术的发展和智能手机的普及，图像拼接技术也逐渐受到了更多的关注和需求。
一、图像拼接的基本原理图像拼接的基本原理是通过将多张图像进行对齐、配准和融合等处理，最终合成一张完整的图像。
一个典型的图像拼接过程包括以下几个步骤：1. 特征提取和匹配在图像拼接之前，首先需要对图像进行特征提取，通常使用SIFT、SURF等算法来检测图像中的关键点和描述子。
然后，通过比较不同图像中的特征点，利用匹配算法找出相对应的特征点对。
2. 图像对齐和配准根据匹配得到的特征点对，可以利用几何变换来对图像进行对齐和配准。
最常用的变换包括平移、旋转、缩放和透视变换等。
通过变换参数的优化，可以使得多张图像在对应的特征点处重叠得更好。
3. 图像融合在完成对齐和配准后，下一步就是将图像进行融合。
常用的融合方法包括加权平均法、多分辨率融合法和无缝克隆法等。
这些方法在保持图像平滑过渡和消除拼接痕迹方面都有一定的优势和适用场景。
二、图像拼接算法的发展与研究现状随着数字图像处理和计算机视觉技术的不断发展，图像拼接算法也得到了长足的发展和改进。
早期的图像拼接算法主要依赖于几何变换和像素级别的处理，但是随着深度学习和神经网络的兴起，基于特征的图像拼接方法逐渐成为主流。
1. 传统方法传统的图像拼接方法主要基于光流估计、图像配准和基础几何变换等技术。
例如，基于RANSAC算法的特征点匹配和单应性矩阵估计，可以实现对图像进行准确的拼接和质量控制。
然而，这些方法在处理拼接边缘和重叠区域的细节时往往存在一定的问题。
2. 基于特征的方法基于特征的图像拼接方法主要利用卷积神经网络（CNN）或循环神经网络（RNN）等深度学习模型进行特征提取和匹配。
这些方法通过学习局部特征表示和上下文关系，可以进一步提高拼接图像的质量和鲁棒性。
2017 年软件2017,V〇1.38,No. 5第3 8 卷第 5 期COMPUTER ENGINEERING & SOFTWARE 国际IT 传媒品牌设讨研尧与启用基于霍夫变换的管子管板焊缝图像的缝隙检测算法王雨(北京邮电大学软件学院，北京100876)摘要：在管子管板焊缝图像检测中，探测器是由小成像板拼接而成，导致采集到的成像图像中存在缝隙。
因此，利用成像图进行缺陷检测之前，需要将图像中的缝隙检测出来。
为此，本文提出了一种基于霍夫变换的焊缝图像缝隙检测算法，研究了在直线缝隙检测前的预处理过程，包括利用中值滤波方法去除图像噪声，利用C a n n y边缘检测方法检测图像边缘。
最后，着重研究了提取所需缝隙，剔除无效的成像板轮廓的算法。
实验结果表明，该方法能正确的检测出直线缝隙区域，取得了比较理想的检测效果。
关键词：边缘检测；缝隙图像；中值滤波；C a n n y算子；霍夫变换中图分类号：TP391 文献标识码：A DOI: 10.3969/j.issn.l003-6970.2017.05.032本文著录格式：王雨.基于霍夫变换的管子管板焊缝图像的缝隙检测算法[J].软件，2017, 38 (5): 150-153Gap Detection Algorithm of Tube and Tube Sheet Weld ImageBased on Hoff TransformationWANG Yu{School of S oftware Engineering,Beijing University of P osts and Telecommunications,Beijing100876, China)【A bstract】：In the test o f tube and tube sheet weld,the detector is made up o f small image plates,which can cause a gap in the image.As a result,the gaps in the diagram need to be detected before using an imaging map for defect detection.For this reason,this paper proposes a weld image crack detection algorithm based on Hough Transform, studied in front o f the straight line crack detection pretreatment process,including the use o f median filtering method to remove the image noise,using Canny edge detection method to detect image edge.Finally,the algorithm for extracting the desired gap and eliminating invalid image plate contour is studied.The experimental results show that the method can detect the area o f the straight gap and obtain the desired results.【Key w ords】：Edge detection;Slit image;Eymedian filte r;Canny operator;Hough Transform0引言管子管板焊接接头的质量直接影响换热器设备 的安全性[1]，焊接接头中气泡、夹淹和裂纹等微小 缺陷将导致换热器在工业生产中存在巨大隐患[2]。
收稿日期:2000-08-22 基金项目:国家自然科学基金资助项目(79875020)。
作者简介:王秀媛(1973—),女,山东人,在读博士,主要从事焊接过程视觉法焊缝跟踪控制及实时图象处理研究。
基于图象分割的图象处理法在焊缝识别中的应用王秀媛,黄石生,薛家祥,蒙永民(华南理工大学机电工程系焊接中心,广东广州510641)摘要:提出了无须外加光源的基于图象处理的焊缝边缘识别方法和边缘特征提取过程,对采用小波滤波去噪后的焊缝图象采用符合实时性要求的焊缝图象处理方法,包括基于图象分割的焊缝图象分区法以及根据实际焊缝图象的实际性质加以分析得出的基于CC D 扫描性质的焊缝边缘识别法,这些方法既简单又适用,在实际焊缝跟踪中能得到良好的效果。
通过多次实验得出:此种方法算法简单,响应速度快,适合于实际应用,能快速获得清晰的焊缝边缘,可以大大简化硬件设备。
关键词:图象处理;小波去噪;图象分割;焊缝跟踪中图分类号:TG 402 文献标识码:A 文章编号:1001-2303(2000)10-0032-03Application of im age processing based on the im age segmentation in w eld detectionW ANG X iu 2yuan ,H UANG Shi 2sheng ,X UE Jia 2xiang ,ME NG Y ong 2min(Department of Mechatronic Engineering Welding Center ,S outh China University Science of T echnology ,G uangzhou 510641,China )Abstract :An edge detection alg orithm based on the principle theory of image processing is put into the use of seam tracking when there is no other optical s ource.Proceeding the noise elimination using the wavelet trans form after we get the original image according to the real 2time de 2mand ,als o we divide the weld image into three parts based on the image segmentation method ,on the base of analysis the real weld image and the character of CC D we get the method of weld recognition.From the experiment we come to the conclusion that the weld line edge can be ex 2tracted efficiently and clearly ,the ambient device can be simplified greatly.K ey w ords :image processing ;noise elimination by wavelet ;image segmentation ;seam tracking序言为了简化外加辅助设备,我们一直都努力实现在自然光照明条件下,把视觉系统应用到焊缝轨迹识别及焊缝跟踪中的研究。
基于双目视觉的焊缝图像立体匹配王裕东;吕学勤;汤宇豪;瞿艳【摘要】针对焊接图像缺乏纹理的问题,研究了一种弱纹理检测跨尺度聚合的立体匹配算法.根据张氏标定法,对双目视觉传感器进行标定,得到了双目视觉传感器的外部和内部参数.然后,对双目视觉传感器获取的焊缝图片进行中值滤波、二值化等一系列图片预处理.利用弱纹理检测跨尺度聚合算法对焊缝图像进行立体匹配,得出焊缝图像视差图,再从视差中恢复距离,得到了焊枪的高度信息.对双目视觉传感器采集的焊缝图像进行实验,实验结果验证了弱纹理检测跨尺度聚合的立体匹配算法的可靠性.【期刊名称】《上海电力学院学报》【年(卷),期】2019(035)002【总页数】6页(P175-180)【关键词】双目视觉;弱纹理检测;标定;图像处理;立体匹配【作者】王裕东;吕学勤;汤宇豪;瞿艳【作者单位】上海电力学院自动化工程学院,上海200090;上海电力学院自动化工程学院,上海200090;上海电力学院自动化工程学院,上海200090;上海电力学院自动化工程学院,上海200090【正文语种】中文双目视觉传感器从多个不同角度获取丰富的场景信息,通过三角法等视差原理获得场景内目标物的深度信息,可有效解决单目传感器无法测得目标深度信息的难点[1]。
基于双目视觉传感器的双目立体视觉技术已逐渐应用于各个领域中[2]。
双目立体视觉技术包括图像获取,摄像机标定、图像预处理和立体匹配4个过程。
从二维焊缝图像中提取焊缝特征点的三维信息,需通过视觉传感器标定获取视觉传感器的外部参数和内部参数。
目前,视觉传感器标定方法主要有射影标定法、自标定法、正交消隐法、相机纯旋转标定法和平面模板两步法等[3]。
2016年,长春理工大学的张超等学者[4]提出了一种基于位姿约束的标定算法,是将相对位姿作为约束条件解出双目视觉的初始内部参数,再通过重复迭代剔除误差率较大的标定图像,当误差率小于指定值时得到较精确的双目视觉内部参数。
2018年7月计算机工程与设计July 2018第 39 卷第 7 期COMPUTERENGINEERINGANDDESIGN Vol. 39 No. 7基于改进最佳缝合线的图像拼接方法张翔、王伟2!肖迪1+(1.南京工业大学电气工程与控制科学学院，江苏南京211800$2.海军医学研究所航空医学研究室，上海200433)摘要：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S U R F和O R B算法对特征点提取描述，采用P R O S A C算法去除误匹配，利用提纯后的内点对待拼接图像进行R G B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。
关键词"图像拼接；最佳缝合线；特征点提取；描述子；加权平均融合中图法分类号！T P391.41 文献标识号：A文章编号：1000-7024 (2018)07-1964-07d o i： 10.16208/*.is s n l000-7024. 2018. 07.028Image mosaic method based on improved best seam-lineZHANG Xiang1，WANG Wei2，XIAO Dilh(1.College o f E le ctrica l E ngineering and C o n tro l Science，N a n jin g T ech U n iv e rs ity，N a n jin g211800, C hina$2.D epartm ent o f A erom edicine，N aval M edical Research In s titu te，Shanghai200433，C hina)A b s tra c t：T o solve the phenomenon o f ghosting w hen the m oving object is too close to the an im proved image mosaic m ethod based on the best seam-line was proposed.T he feature points were using S U R F and O RB algo rith m s.P R O S AC a lg o rith m was used to elim inate false m atching points.T h e exposure difference of the image was corrected w ith in lie rs.T h e cost fu n ction was im proved b y m orphological operations rences.T h e local in fo rm a tio n w e ig h t was added to the search c rite ria o f the best seam-line.T h e ding to the fusion band and the w eighted average fusion m ethod,E xperim ental results show th a t tiv e ly elim inate the seam-line and ghosting phenomenon and im prove the q u a lity o f image mosaic.Key w ords：image m osaic；best seam-line；feature p o in t e x tra c tio n；d e scrip to r；w eighted average fusion!引言图像拼接技术[13]主要包括图像预处理、图像配准和图 像融合。
基于特征的图像拼接算法研究的开题报告一、选题背景：随着图像处理技术的不断发展，图像拼接技术在很多领域得到了广泛的应用。
图像拼接技术能够将多幅图像拼接为一幅大图像，可以用于制作全景图像、卫星地图、医学影像、视频合成等领域。
图像拼接技术涉及到多种算法，特征匹配是其中一种比较关键的算法，因此基于特征的图像拼接算法研究具有一定的重要性和应用价值。
二、选题目的：本论文旨在研究基于特征的图像拼接算法，通过深入理解和探究图像拼接的原理和算法，实现对多幅图像的自动拼接，并比较不同特征匹配算法的效果差异，探索更加高效、准确的图像拼接方法。
三、选题内容：（1）分析现有的图像拼接算法，并比较它们的优劣。
（2）深入研究基于特征的图像拼接算法。
（3）对特征匹配方法进行对比实验，比较算法性能。
（4）设计并实现基于深度学习的图像拼接算法。
（5）通过实验验证算法的效果并对比现有算法。
四、选题意义：本论文的研究旨在提高图像拼接的效率和准确性，使其更加适用于实际应用中的需要。
同时，本论文的研究具有一定的理论研究和技术创新的意义。
五、研究方向与研究方法：（1）研究方向：图像拼接算法。
（2）研究方法：分析现有算法、模拟实验、对比研究、设计算法、验证算法。
六、论文结构与进度安排：（1）绪论。
简要介绍图像拼接技术背景和研究意义，论述本文研究内容和方法，提出本论文的研究框架和研究思路，论文的组成部分和章节安排。
（2）图像拼接算法研究。
介绍图像拼接的基本概念和相关算法，比较现有算法的优劣，探讨图像拼接的实现方法和技术难点，分析图像拼接中的特征匹配算法。
（3）基于特征的图像拼接算法设计。
设计基于特征的图像拼接算法，包括特征提取方法、特征匹配方法、图像拼接方法等。
（4）基于深度学习的图像拼接算法设计。
基于深度学习技术，设计图像拼接算法，并进行实现和实验验证。
（5）实验与结果分析。
通过实验数据对算法进行验证，比较不同算法的实验结果，分析算法优劣性，探究优化算法的方法和途径。
图像拼接技术论文(2)图像拼接技术论文篇二基于图切割的图像拼接技术摘要：图像拼接作为基于图像绘制的一部分近年来成为研究的热点之一。
本文对图像拼接技术进行研究，详细的分析了新的基于图切割的拼接方法。
该方法在相位校正的基础上将图切割和泊松融合相结合实现拼接，图切割用于搜索全局最优的缝合线以去除鬼影，泊松融合用于曝光差异的处理。
本文给出新的基于梯度方向直方图统计的权值计算方法，实现稳定的图切割。
另外，本文还设计出重叠过渡的泊松融合方法，较好地完成图像合成。
关键词：图像拼接;图切割;泊松融合中图分类号：TP302文献标识码：A文章编号：1009-3044(2007)18-31715-02A NoveI Image Mosaic Method Based on Graph CutWANG Qi-hui(Hangzhou Normal University,Hangzhou 310011,China)Abstract:Image mosaic is one of the topics of image based rendering(IBR) these years.A noveI image mosaic method based on graPh cut.This method first calculates. Phase correlation and then reaches image mosaic by graph cut and poisson image fusion.Graph cut is used to find a globally optimized seam-line for deghosting while poisson image fusion is used to realize smooth mosaic without exposure difference.A new weight calculation method based on the statistics of guadient direction histogram is presented here in order to robustly realize graph cut.An edge transition poisson image fusion method is also proposed to reach exposure difference removalKey words:image mosaic;multiresolutions pline mosaic;graph cut前人对图切割在图像编辑上的应用已做一些研究[Ag~l2a004，Lvein2004，Li2004，Roht2er0O4]，这些应用的特点都是如何定义合适的权系数以完成特定的应用需求，而所有的这些权系数都是直接利用色彩强度差或梯度强度差进行计算。
