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内容介绍

图像拼接是一种计算机视觉技术，用于将两幅或多幅图像组合成一幅全景图像。图像拼接在许多应用中都有应用，例如全景摄影、无人机航拍和医疗成像。

在图像拼接中，一个关键的步骤是特征匹配。特征匹配是找到两幅图像中对应的特征点。这些特征点可以是角点、边缘点或其他视觉特征。

SURF特征匹配

SURF（加速鲁棒特征）是一种广泛使用的特征匹配算法。SURF算法通过检测图像中的Hessian矩阵来找到特征点。Hessian矩阵是一个图像梯度的二阶导数矩阵。

SURF算法计算每个特征点的方向和尺度。这使得SURF算法对图像旋转和尺度变化具有鲁棒性。

RANSAC滤除离群点

在特征匹配过程中，可能会出现一些离群点。离群点是错误匹配的特征点。这些离群点会影响图像拼接的准确性。

RANSAC（随机采样一致性）是一种用于滤除离群点的算法。RANSAC算法通过随机抽取特征点对来估计图像之间的变换参数。

RANSAC算法重复执行以下步骤：

1. 从特征点对中随机抽取一个子集。

2. 使用子集估计图像之间的变换参数。

3. 计算所有特征点对的残差。

4. 将残差小于阈值的特征点对标记为内点。

5. 使用内点重新估计图像之间的变换参数。

图像拼接算法

基于SURF特征匹配和RANSAC滤除离群点的图像拼接算法如下：

1. 使用SURF算法检测两幅图像中的特征点。

2. 使用SURF算法匹配两幅图像中的特征点。

3. 使用RANSAC算法滤除离群点。

4. 使用内点估计图像之间的变换参数。

5. 使用变换参数将两幅图像拼接成一幅全景图像。

部分代码

function drawLine2(img1, img2, matchLoc1, matchLoc2, corrPtIdx)​% 构建一幅图，将两幅原始图像简单排在一起显示，方便后续画出特征点匹配线img3 = appendimages(img1,img2);% 绘制RANSAC得到的精特征点匹配线figure('Position', [100 100 size(img3,2) size(img3,1)]);colormap('gray');imagesc(img3);hold on;disp = size(img1,2);for i = 1: size(matchLoc1,1)    % 若当前下标i在corrPtIdx中，代表当前特征匹配点对是RANSAC找到的精匹配点对    if ismember(i,corrPtIdx)        % 遍历整个匹配点对矩阵，对每对精匹配点两点构造一条直线        line([matchLoc1(i,1) matchLoc2(i,1)+disp],[matchLoc1(i,2) matchLoc2(i,2)], 'Color', 'g');        plot(matchLoc1(i,1),matchLoc1(i,2),'b*');        plot(matchLoc2(i,1)+disp,matchLoc2(i,2),'b*');    endendhold off;​end

️ 运行结果

实验结果

我们使用一组图像对测试了基于SURF特征匹配和RANSAC滤除离群点的图像拼接算法。实验结果表明，该算法可以准确地拼接图像，并且对图像旋转和尺度变化具有鲁棒性。

结论

基于SURF特征匹配和RANSAC滤除离群点的图像拼接算法是一种准确且鲁棒的图像拼接算法。该算法可以用于各种应用，例如全景摄影、无人机航拍和医疗成像。

参考文献

[1] 仲明.基于特征点精确配准的图像拼接技术的研究[D].华东师范大学,2015.

[2] 杨瑞阳.基于SURF算法的医学显微图像拼接研究[D].兰州大学,2014.

[3] 徐聪聪.基于SURF特征的水下图像拼接技术研究[D].中国海洋大学,2016.

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1 各类智能优化算法改进及应用

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2 机器学习和深度学习方面

2.1 bp时序、回归预测和分类

2.2 ENS声神经网络时序、回归预测和分类

2.3 SVM/CNN-SVM/LSSVM/RVM支持向量机系列时序、回归预测和分类

2.4 CNN/TCN卷积神经网络系列时序、回归预测和分类

2.5 ELM/KELM/RELM/DELM极限学习机系列时序、回归预测和分类

2.6 GRU/Bi-GRU/CNN-GRU/CNN-BiGRU门控神经网络时序、回归预测和分类

2.7 ELMAN递归神经网络时序、回归\预测和分类

2.8 LSTM/BiLSTM/CNN-LSTM/CNN-BiLSTM/长短记忆神经网络系列时序、回归预测和分类

2.9 RBF径向基神经网络时序、回归预测和分类

2.10 DBN深度置信网络时序、回归预测和分类

2.11 FNN模糊神经网络时序、回归预测

2.12 RF随机森林时序、回归预测和分类

2.13 BLS宽度学习时序、回归预测和分类

2.14 PNN脉冲神经网络分类

2.15 模糊小波神经网络预测和分类

2.16 时序、回归预测和分类

2.17 时序、回归预测预测和分类

2.18 XGBOOST集成学习时序、回归预测预测和分类

方向涵盖风电预测、光伏预测、电池寿命预测、辐射源识别、交通流预测、负荷预测、股价预测、PM2.5浓度预测、电池健康状态预测、用电量预测、水体光学参数反演、NLOS信号识别、地铁停车精准预测、变压器故障诊断

2.图像处理方面

图像识别、图像分割、图像检测、图像隐藏、图像配准、图像拼接、图像融合、图像增强、图像压缩感知

3 路径规划方面

旅行商问题（TSP）、车辆路径问题（VRP、MVRP、CVRP、VRPTW等）、无人机三维路径规划、无人机协同、无人机编队、机器人路径规划、栅格地图路径规划、多式联运运输问题、 充电车辆路径规划（EVRP）、 双层车辆路径规划（2E-VRP）、 油电混合车辆路径规划、 船舶航迹规划、 全路径规划规划、 仓储巡逻

4 无人机应用方面

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5 无线传感器定位及布局方面

传感器部署优化、通信协议优化、路由优化、目标定位优化、Dv-Hop定位优化、Leach协议优化、WSN覆盖优化、组播优化、RSSI定位优化

6 信号处理方面

信号识别、信号加密、信号去噪、信号增强、雷达信号处理、信号水印嵌入提取、肌电信号、脑电信号、信号配时优化

7 电力系统方面

微电网优化、无功优化、配电网重构、储能配置、有序充电

8 元胞自动机方面

交通流 人群疏散 病毒扩散 晶体生长 金属腐蚀

9 雷达方面

卡尔曼滤波跟踪、航迹关联、航迹融合