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图像配准毕业论文提纲范文 关于图像配准类大学毕业论文范文2万字有关写作资料

主题:图像配准 下载地址:论文doc下载 原创作者:原创作者未知 评分:9.0分 更新时间: 2024-02-29

图像配准论文范文

《一种以色彩校正和块匹配为视角的图像配准算法》

本文是图像配准论文写作参考范文与图像配准有关毕业论文提纲范文.

摘 要:图像匹配算法在对图像的处理中,容易受到噪声、色彩不一致和图形模糊等影响,导致图像匹配的效率和精度变低.在各种算法中,难以做到效率和匹配精度的兼顾.文章基于三基色的通道识别,进行色彩校正,并根据Gamma校正算法计算图像的补偿值,补偿内容包含图片的色彩校正和构图校正.选用Gamma值校正图像,并根据Gamma公式进行计算,按照方程对图像色彩进行补偿,对色彩进行校正;根据块匹配算法对图像构图进行优化匹配.针对图像的模糊、色彩不一致和噪声图像等问题进行优化处理,按照图像配比算法与核对算法配合色彩校正以及块匹配的具体操作为视角,应用于动画的自动生成,按照具体的算法核对方式,确定了色彩校正的具体方向,并且按照具体的匹配方向,结合动画的构图和色彩等功能,提出一定的思路.

关键词:图像;配准算法;色彩校正;块匹配;色彩构图文献标识码:A中图分类号:TP391

文章编号:2096-4137(2020)04-44-02DOI:10.13535/j.cnki.10-1507/n.2020.04.15

An image registration algorithm based on color correction and block matching

SUN Yuyao, SHANGGUAN Yabing

(Jilin University of Arts, Changchun 130000, China)

Abstract: In the image processing, image matching algorithms are easily affected by noise, color inconsistency and graphics, which leads to low efficiency and precision of image matching. And in various algorithms, it is difficult to achieve both efficiency and matching accuracy. In this paper, the channel recognition based on three primary colors, color correction, and according to the gamma Correction algorithm to calculate the image compensation value, compensation content includes image color correction and composition correction. The image color is compensated and the color is corrected according to the equation, and the image composition is optimized according to the block matching algorithm. It is applied to the automatic generation of animation, according to the specific algorithm checking method, the specific direction of color correction is determined, and according to the specific matching direction, combining the composition of animation and the specific functions of color, some ideas and put forward.

Keywords: image; registration algorithm; color correction; block matching; color composition

1 色彩校正

1.1 Gamma校正

人們的眼部神经对外部光源与感光纸及光强的线性关系不具备分析的特质,因此需要对图像进行Gamma校正.Gamma校正,又称伽马非线性化、配套的伽马曲线校正等,通过Gamma校正结合图像的具体分析进行综合编辑,以图像的全方位综合进行非线性色调编辑为基础,检出图像信号的深度色调深色部分与浅色部分,并将两者的比例增加,提高图像对比度.一般情况下进行Gamma校正可分为3个

步骤:

(1)根据式(1)算法将像素值转化成一个实数,这个实数在0~1之间,也就是将像素值归一化.

P 等于(i+0.5)/256(1)

式中,i为像素值,P为转化后的实数.

(2)对像素值归一化后的实数进行预补偿,根据式(2)进行运算.

T 等于 P^Gamma (2)

式中,P为归一化后的像素值;T为预补偿的结果;Gamma为指定的值,一般情况下,可设定Gamma值为2.2或者1/2.2.当Gamma取值不同时会影响图像的灰度值.

按照设定的Gamma值进行校正,使用Gamma值对像素值在0~255之间的图像进行校正,选择的Gamma值会直接影响图像灰度值.当Gamma值>1时,则动态范围会在高灰度值的区域内增大,在低灰度值的区域内变小,增强高灰度值区域的图像对比度,同时也让图像的对比度在低灰度值的区域内降低.

1.2 色彩配准

在图像的处理中,通过色彩配准算法对图像进行去噪,其基本原理是将图像分割成N×N像素的块,也可以分割成M×N的像素大小,然后在匹配窗中进行匹配,前一帧图像与后一帧图像匹配,根据匹配标准,得到最优匹配,最后再进行位置替换.选择合适的色彩校正与分層色彩配准模型来对数据进行精准的预测,这是本文要实现的一个难点和重点,它既要得到高效的执行,同时也需要能够获得准确的预测结果.因此,有些层级是传统色彩校正与分层色彩配准所没有的,也是色彩校正与分层色彩配准阶段中要进行处理的,经过各个阶层的精确结合与处理,形成更多更好的非线性映射.

2 块匹配算法

2.1 三步法

三步法,顾名思义按照3个步骤进行图像匹配,其搜索范围为-7~7,三步为:(1)将当前位置设为中心,以4为间隔距离,向斜对角和上下左右4个方向搜索8个点,形成边长是8的“田”字形;(2)将间距4减半,并且如(1)步一样向四周扩散搜索边长为4的“田”字形;

三步法图如图1所示,三步法搜索步骤简单,但在(1)步时的搜索间距过长,并且需要进行25次运算,从而对运动幅度小的图像估算效果不好.

图1 三步法图

2.2 新三步法

图2 新三步法图

新三步法在三步法的基础上进行了改进,主要体现在两个方面:

(1)增加8个监测点,共17个监测点,新增的8个增加在中心周围.

(2)当中心点为搜索的最小值时,结束搜索,并以当前最小值为结果值.

(3)根据搜索区域半径为2个点的距离向右上角区域拓展以右上角为圆心形成“田”字形.

根据运动矢量的中心偏置分布特性对三步法进行改进,在(1)步时,搜索结果为中心时停止搜索,并以此为中心,计算周围的匹配误差,取误差最小为最优.新三步法图如图2所示.

3 实验与讨论

本文采用了Gamma校正与菱形算法对图像进行校正举例,以实验原图作为实验,与图像未去噪前进行对比,对图像进行色彩校正和去噪处理.将图片进行第一次和第二次去噪后,可以清楚地看到人物去噪后与未去噪之前的对比,可以清楚地看到图像的清晰性以及去噪的重要性.将图像进行Gamma校正,根据Gamma校正示意图Gamma值进行校正比较,本次以传统的Gamma值为1进行图像对比,选用Gamma值1/2.2的校正结果,相对于原图和Gamma值2.2的灰度值较低,可以清楚地看到人物的眼睛颜色,人物肖像显示不清晰,整体灰度值较高.

4 结语

本文引用Gamma校正协调图像自然亮度和主观灰阶感受,通过Gamma校正可以有效地对图像的色彩不一致的误差进行色彩校正补偿,具有较高精准度和速率的配准效果,说明本文所提的算法是一种抗干扰性强、速度快和精准度高的图像配准算法.

作者简介:孙煜瑶(1990-),女,河北行唐人,吉林艺术学院助教,研究方向:计算机图形图像.

[1]许家佗,屠立平,张志枫,等. 一种基于监督色原理的医学真彩图像颜色校正方法[J]. 生物医学工程学杂志,2010,27(4): 721-726.

[2]杨海涛, 常义林, 王静, 等. 一种基于亮度直方图的自动控制方法[J]. 光学学报,2007, 27(5): 841-847.

(责任编辑:张闪闪)

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图像配准引用文献:

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