【摘 要】
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图像拼接技术能构建大场景图像及全景图像,在文化遗产保护、虚拟现实等方面有着广泛地应用价值.本文提出了一套基于图像特征点的自动的图像拼接算法.该算法首先用Harris角检测方法提取出的特征点并进行互相关运算;设计了一种新的用聚类方法预筛选互相关特征点对,再用RANSAC方法提纯特征点的筛选匹配点方法,有效提高了算法的效率;求得并用最小二乘法优化变换矩阵后,把匹配的图像投影到柱面上;最后,用权重函数融
【机 构】
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北京工业大学,电子信息与控制学院,北京,100022 河北农业大学,信息科学与技术学院,保定,07
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图像拼接技术能构建大场景图像及全景图像,在文化遗产保护、虚拟现实等方面有着广泛地应用价值.本文提出了一套基于图像特征点的自动的图像拼接算法.该算法首先用Harris角检测方法提取出的特征点并进行互相关运算;设计了一种新的用聚类方法预筛选互相关特征点对,再用RANSAC方法提纯特征点的筛选匹配点方法,有效提高了算法的效率;求得并用最小二乘法优化变换矩阵后,把匹配的图像投影到柱面上;最后,用权重函数融合图像.实验表明,本图像拼接算法匹配精度高、鲁棒性强,经聚类预筛选后效率明显提高,更具实用性。
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本文将机器视觉系统引入到连续运动的布匹表面色差检测中,并用CCD相机取代传统的分光光度计进行颜色测量.在色差检测的过程中,首先利用异常点检测的方法剔除图像中的奇异点,提取出布匹的颜色特征值,再将该特征值与标准样本比较即可得到色差值.然而,布匹在线检测通常比较的是前后色差,CCD成像系统在实际应用中又往往会受到各种干扰,因此其测量结果在时间上前后并不完全一致.为了克服CCD相机这一缺陷,对标样物颜色
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