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公开(公告)号：CN112967217B
公开(公告)日：2024-02-06
申请号：CN202110263577.1
申请日：2021-03-11
Applicant: 大连理工大学
Abstract: 本发明涉及计算机视觉图像拼接领域，提供一种基于直线特征匹配及约束的图像拼接方法，包括步骤100，将两幅图像划分为目标图像和参考图像，提取并匹配两幅图像中的特征点，筛选正确的匹配点，提取两幅图像中的特征直线；步骤200，利用点线不变量匹配两幅图像中的特征直线，根据几何关系重构匹配直线邻域内的特征点以增加匹配特征点的数量，最后筛选正确的匹配点；步骤300，估计全局单应性矩阵；步骤400，为目标图像划分均匀网格，构造能量函数的约束项，通过最小化能量函数计算扭曲网格的顶点坐标；步骤500，将扭曲的目标图像与参考图像融合，形成最终的拼接图像。本发明能够在保持全局直线的同时大幅度减少拼接图像的失真情况。
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公开(公告)号：CN119624767B
公开(公告)日：2025-05-13
申请号：CN202510151782.7
申请日：2025-02-12
Applicant: 大连理工大学
IPC: G06T3/4038 , G06T7/33 , G06T3/4007 , G06V10/46 , G06V10/75
Abstract: 本发明属于计算机视觉领域，涉及到一种交替迭代的直线匹配与图像拼接方法。在使用已有算法进行基于匹配特征点的预配准之后，首先，进行全局线引导网格变形得到初步拼接结果；其次，通过一种新的不依赖于描述符的直线匹配方法得到线匹配对；然后，线匹配对根据不变特征数得到点匹配对，线匹配对和点匹配对再次返回前面步骤共同指导全局线引导网格变形。全局线引导网格变形和线点匹配不断交替迭代。最后得到最优的线点匹配和最好的拼接结果，结果能够生成更准确的匹配特征对，展现更清晰的纹理，并保留拼接图像中的显著自然结构，效果超越传统的图像拼接方法和最新的基于深度学习的方法。
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公开(公告)号：CN119624767A
公开(公告)日：2025-03-14
申请号：CN202510151782.7
申请日：2025-02-12
Applicant: 大连理工大学
IPC: G06T3/4038 , G06T7/33 , G06T3/4007 , G06V10/46 , G06V10/75
Abstract: 本发明属于计算机视觉领域，涉及到一种交替迭代的直线匹配与图像拼接方法。在使用已有算法进行基于匹配特征点的预配准之后，首先，进行全局线引导网格变形得到初步拼接结果；其次，通过一种新的不依赖于描述符的直线匹配方法得到线匹配对；然后，线匹配对根据不变特征数得到点匹配对，线匹配对和点匹配对再次返回前面步骤共同指导全局线引导网格变形。全局线引导网格变形和线点匹配不断交替迭代。最后得到最优的线点匹配和最好的拼接结果，结果能够生成更准确的匹配特征对，展现更清晰的纹理，并保留拼接图像中的显著自然结构，效果超越传统的图像拼接方法和最新的基于深度学习的方法。
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