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 126KB 自然科学 论文
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图像拼接 采用SIFT+RANSAC的特征匹配方法实现图像拼接
2022-04-24 13:39:05 5.96MB sift拼接 sift+ransac 图像匹配 图像拼接
基于车载多视角的鱼眼图像拼接算法
2022-04-16 02:44:36 2MB paper
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提出了一种基于空间平面分割和投影变换的光场图像拼接算法。依据光场深度信息对目标场景进行平面拟合和分割,并根据颜色信息利用马尔可夫模型对分割结果进行了优化。利用不同视点间的光流信息求解投影变换矩阵,将对应的分割区域投影变换到同一视点。通过计算最小缝合线拼接重叠区域,并采用泊松优化的方法融合拼接区域。实验结果表明,所提算法能够生成大视野的光场图像,且光场中光线对齐准确,无明显几何畸变。
2022-03-27 17:21:03 10.59MB 图像处理 光场图像 图像拼接 平面拟合
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基于ZC702 Zynq的SURF/SIFT图像拼接算法的实现系列最新的论文!
2021-12-06 15:14:14 5.86MB SIFT SURF ZC702 Zynq
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针对目前图像拼接算法存在对于图像配准过程中对应特征点对难以准确匹配的问题,提出了一个通过改进的SURF算法提取图像特征点,然后对得到的特征点进行描述,利用快速RANSAC算法配准图像,最后采用像素加权的方法进行图像融合。实验结果表明,提出的改进SURF方法有效地提高了特征点提取的准确性,去除了错误的匹配点对,将整个拼接过程的效率从之前的13.03对/秒提升到15.20对/秒。
2021-11-06 17:49:54 280KB 特征提取
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多尺度空间特征提取的脊柱图像拼接算法
2021-10-31 21:40:10 2.96MB 研究论文
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基于OpenCV的广角镜头畸变校正及图像拼接算法研究 谢谢阅览!
2021-10-30 13:04:37 10.23MB 基于OpenCV的广角
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由于项目需要,其中一部分功能是需要实现360度旋转相机的图像拼接显示功能,于是使用opencv来将其实现。 显示方式为:接收一帧,显示一帧 //image1、image2分别为待拼接的左右两张图像,index为image1的编号。BIGframe为存放的拼接图像。每执行一次放置一张图像。 //当输入index为0时,即为第一张图像时,仅仅存入当前帧,不拼接;当index不等于0时,执行拼接操作。 //该实现功能:读取第一帧,当下一帧到来时,使用拼接、平滑计算,重新计算上一帧,并去掉上一阵左边重叠区域,得到更新的上一帧。 //第一张与最后一张图像之间不执行拼接操作
2021-10-25 20:20:15 5.34MB 图像拼
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图像拼接OpenCV 在Python中使用SIFT,单应性,KNN和Ransac的简单图像拼接算法。 有关完整的详细信息和说明,欢迎阅读image_stitching.pdf 。 该项目将实现基于特征的自动图像拼接算法。 当我们输入两个具有重叠场的图像时,我们期望获得宽阔的无缝全景。 我们使用尺度不变特征变换(SIFT)来提取输入图像的局部特征,使用K最近邻算法来匹配这些特征,并使用随机样本共识(Ransac)计算单应图矩阵,该矩阵将用于图像变形。 最后,我们将加权矩阵用作图像融合的遮罩。 相依性 Python 2或3 OpenCV 3 用法 python Image_Stitching [/PATH/img1] [/PATH/img2] 样本 输入图像 匹配 输出图像 其他例子 房间: 另一栋建筑:这是三个相关图像的拼接。 效果不是很好。 努力提高。
2021-10-15 20:05:50 19.95MB Python
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