针对轧辊外表面的曲面性及摄像头视角较小的情况,为了能够准确分析轧辊表面缺陷,提出了一种全景拼接技术对轧辊表面图像进行拼接,获得完整的全景图像。首先对摄像头采集到的图像进行了图像预处理,由于拍摄轧辊的外表面,图像会产生桶型畸变,采用了柱面反投影,对产生畸变图像进行了曲面校正,然后使用了SURF特征点提取,之后通过快速近似最近邻和(FLANN)匹配算法进行匹配并运用RANSAC算法去除误匹配点,提高了变换矩阵的精度,对拼接后的图像采用了加权平均融合算法对两张图像进行了融合,消除了两张图像的拼接线,实验表明,该轧辊外表面的曲面拼接算法达到了想要的拼接效果。

为了使医生能清楚地观察到人体各部位的完整图像，提高诊断的精确度，需要对X光机所获得的局部人体图像进行拼接处理。在简要介绍2幅相邻图像拼接的基本原理的基础上，着重研究基于灰度相关配准中的比值匹配法。利用2列像素及其所包含的区域信息，通过获取模板及计算最小差值寻找最佳匹配值，并在匹配完成的基础上采用淡入淡出方法对图像进行平滑拼接，以增强拼接效果。软件仿真结果表明，此种方法具有很好的实用性，配准成功率很高，同时能兼顾配准速度，拼接后的图像中间无明显的拼接缝隙，效果显著。

基于60Co同位素源集装箱辐射检测图像,参照医学DSA数字减影血管造影的原理和技术,采用图像配准和图像处理等软件方法探讨实现了集装箱辐射图像的数字减影处理,结果显示能较为有效地去除背景影响,更好实现了货物识别.

针对单面平整航空件单件超声检测效率低下问题,采用多试件扫查及多图像平均方法,以提高检测效率.基于多图像平均方法建立了灰度图和二值图像双模板图像.以工件重心为控制点,对二值图像通过变精度最大互相关图像配准算法获得图像配准的旋转角度θ.对灰度图像绕重心旋转角度θ进行配准,再经过减影处理获得缺陷图像,从而实现特征提取和缺陷识别.航空锻件多试件超声检测实验结果表明,该技术可以明显提高航空件超声检测的效率和自动化水平.

对交通事故现场进行俯视拍摄可以记录现场俯视平面信息,摄影图像会产生几何畸变,影响信息的正确表达。需要对事故现场俯视摄影图像进行几何校正。在应用控制点图像坐标自动获取技术的基础上,提出了包括几何校正坐标变换数学模型的确立、控制点实际坐标的获取、控制点图像坐标的获取、图像配准和像素点灰度值确定的几何校正方法,并探讨了校正图像的彩色处理;采用最近邻灰度插值算法提高了图像处理效率。

主要研究了图像拼接的优化问题,针对传统的Harris角点检测算法流程进行了改进。在通过NCC算法对特征点进行匹配的过程中,采用了一种改进的特征点描述方法,减少了常规NCC算法产生的伪匹配点,从而提高了运算的速率。为验证其有效性,该方法被应用于一个图像拼接的实例中,实验结果表明,该算法缩短了图像拼接所消耗的时间,提高了图像拼接的精度和效率,具有良好的实用性。

在基于机器视觉的测量中，由于影像设备的性能限制与对图像的精度要求，需要对拍摄的图片进行拼接。对于一般灰度图像进行旋转操作会对图像造成失真的情况，文中针对中小模数齿轮的灰度图像拼接提出了基于边界的齿轮拼接方法，对滤波后的齿轮图像进行边缘提取，对提取到的数据点采用半径约束的最小二乘法拟合圆心，圆心配准后对齿廓数据点进行配准以求得旋转角度完成拼接。仿真结果表明该方法可以将拼接误差控制在一定范围内。