图像拼接算法_图像拼接算法服装领域的意义

图像的特征提取都有哪些算法

图像处理，是对图像进行分析、加工、和处理，使其满足视觉、心理以及其他要求的技术。图像处理是信号处理在图像域上的一个应用。目前大多数的图像是以数字形式存储，因而图像处理很多情况下指数字图像处理。此外，基于光学理论的处理方法依然占有重要的地位。

图像拼接算法_图像拼接算法服装领域的意义

图像拼接算法_图像拼接算法服装领域的意义

图像拼接算法_图像拼接算法服装领域的意义

图像拼接算法_图像拼接算法服装领域的意义

图像处理是信号处理的子类，另外与计算机科学、人工智能等领域也有密切的关系。

传统的一维信号处理的方法和概念很多仍然可以直接应用在图像处理上，比如降噪、量化等。然而，图像属于二维信号，和一维信号相比，它有自己特殊的一面，处理的方式和角度也有所不同。

目录

[隐藏]

1 解决方案

2 常用的信号处理技术I11=imread('005.bmp');

o 2.1 从一维信号处理扩展来的技术和概念

o 2.2 专用于二维（或更高维）的技术和概念

3 典型问题

4 应用

5 相关相近领域

6 参见

[编辑] 解决方案

几十年前，图像处理大多数由光学设备在模拟模式下进行。由于这些光学方法本身所具有的并行特性，至今他们仍然在很多应用领域占有核心地位，例如 全息摄影。但是由于计算机速度的大幅度提高，这些技术正在迅速的被数字图像处理方法所替代。

从通常意义上讲，数字图像处理技术更加普适、可靠和准确。比起模拟方法，它们也更容易实现。专用的硬件被用于数字图像处理，例如，基于流水线的计算机体系结构在这方面取得了巨大的商业成功。今天，硬件解决方案被广泛的用于视频处理系统，但商业化的图像处理任务基本上仍以软件形式实现，运行在通用个人电脑上。

[编辑] 常用的信号处理技术

大多数用于一维信号处理的概念都有其在二维图像信号领域的延伸，它们中的一部分在二维情形下变得十分复杂。同时图像处理也具有自身一些新的概念，例如，连通性、旋转不变性，等等。这些概念仅对二维或更高维的情况下才有非平凡的意义。

[编辑] 从一维信号处理扩展来的技术和概念

分辨率(Image resolution|Resolution)

动态范围(Dynamic range)

滤波器设计(Filter (signal processing)|Filtering)

微分算子(Differential operators)

边缘检测(Edge detection)

D2.根据岗位工种确定岗位职务范围;omain modulation

[编辑] 专用于二维（或更高维）的技术和概念

连通性(Connectedness|Connectivity)

[编辑] 典型问题

几何变换（geometric transformations）：包括放大、缩小、旋转等。

颜色处理（color）：颜色空间的转化、亮度以及对比度的调节、颜色修正等。

图像合成（image comite）：多个图像的加、减、组合、拼接。

降噪（image denoising）：研究各种针对二维图像的去噪滤波器或者信号处理技术。

分割（image segmentation）：依据不同标准，把二维图像分割成不同区域。

图像制作（image editing）：和计算机图形学有一定交叉。

图像配准（image registration）：比较或集成不同条件下获取的图像。

图像增强（image enhancement）：

图像数字水印（image watermarking）：研究图像域的数据隐藏、加密、或认证。

图像压缩（image compression）：研究图像压缩。

摄影及印刷 (Photography and printing)

卫星图像处理 (Salite image processing)

医学图像处理 (Medical image processing)

面孔识别, 特征识别 (Face detection, feature detection, face identification)

显微图像处理 (Microscope image processing)

汽车障碍识别 (Car barrier detection)

[编辑] 相关相近领域

分类（Classification）

特征提取（Feature extraction）

模式识别（Pattern recognition）

投影（Projection）

多尺度信号分析（Multi-scale signal ysis）

离散余弦变换（The Discrete Cosine Transform）

碎纸片的自动拼接技术，用电脑图把很多张碎拼在一起。求大大！！！

图像处理中常用到快速傅立叶变换，因为它可以减小数据处理量和处理时间。

摘 要：分析了基于几何特征的碎纸片自动拼接方法的缺点，研究了碎纸片内文字行特征、表格特征特点，以及碎纸片内文字行 特征、表格线特征的获取方法，提出了基于碎片文字行特征或表格特征的碎片半自动拼接算法。根据算法研制了 C 语言计算机 程序，用该程序对一实际例子进行了拼接试验，试验结果表明该方法效果良好。

在工具的参数设置中，选择要融合的tif影像作为输入，并指定输出文件的位置和名称。

：碎纸片拼接；图像拼接；模式识别

自己做就行了，再难也得做。

叶树亮的代表性论文

图像算法工程师负责特定业务场景下的机器视觉算法设高清修复主要是针对的清晰度、细节和质量进行恢复和改善的过程。它通常不会直接涉及到去重（即删除重复的），但在一些情况下，修复后的高清可能会显示出更多的细节，这可能会使之前看起来相似的在细节上有所不同，从而减少了它们之间的“重复”感。计、编程、测试、优化等实现工作。下面是我为大家带来的图像算法工程师岗位的主要职责十篇，希望大家能够喜欢!

Ye S, Song J, Zhang B, et al. Dlopment of high-precision high-frequency phase-shifting circuit[C]//Sixth International Symium on Precision Engineering Measurements and Instrumentation. International Society for Optics and Photonics, 2010: 75441C-75441C-7.

拉普拉斯金字塔网络配准后的图像很模糊

I9=imread('005.bmp');

继图像拼接的课程设计之后，对这方面依旧十分感兴趣。很巧合的是，数图老师表示刚好手上有这么一个项目，要用到这方面的知识，可以让我去作为毕业设计。虽然距离毕业还远，不过如果能选到一个感兴趣并且有一定深度的题目还是很好的。这些天在看论文的时候，了解到这么一个强大的算法，打算写篇文记录下心得吧。

一些图像融合算法

图像拼接主要可以分为两个步骤：图像配准和图像融合。其中图像配准的目的是将图一场景中不同视角的图像投影到同一平面并进行对准。比如我之前这篇博客中使用SIFT特征检测和单应矩阵的目的，就是进行图像配准。

图像配准经过图像配准之后，就需要进行图像融合。而图像融合的目的就是使两幅图像的重叠区域过渡自然且平滑。在上图中，可以看到明显的边界，这对拼接来说是无法接受的。这主要是因为外部亮度的变化（天空飘过了一朵萌萌的云彩？）以及曝光时相机参数不一致导致的。要消除或缓和这种现象，就需要进行图像融合。

主流的图像融合算法有：

1）加权平均法。这个很好理解，即简单的使用加权的方式从左边过渡到右边。这种方法效果一般，但算法实现极其简单，速度快。课设时我用的就是这个方法。

2）羽化算法 。这种方法过渡会比加权平均法自然，但会造成不好的模糊效果。

3）拉普拉斯金字塔融合。有的地方也称为多分辨率融合算法。这种方法是将图像建立一个拉普拉斯金字塔，其中金字塔的每一层都包含了图像不同的频段。分开不同频段进行融合效果出奇的好。这也是本文主要介绍的方法。

高斯金字塔、拉普拉斯金字塔

之前在写SIFT相关博客的时候说到过高斯金字塔。图像金字塔的意思无非就是对原图进行下采样，然后塞到一个C++的Vector或者其他什么语言中的数组里。在可视化的时候，的图像放在最下面，最小的图像放在最上面，所以称为图像金字塔。

图像金字塔

而高斯金字塔的每一层的构 降噪(Noise reduction)建步骤分为两步：首先对下一层的图像进行高斯模糊。这个步骤相信读者都了解，是图像处理中最基本的概念。然后删除模糊后的图像的偶数行和列，就得到了当前层的图像了。不断进行这个步骤，最终就得到了高斯金字塔。

拉普拉斯金字塔的构造需要用到高斯金字塔。拉普拉斯金字塔第i层的数学定义如下

每一层的定义

意思是拉普拉斯金字塔每一层的图像为同一层高斯金字塔的图像减去上一层的图像进行上采样并高斯模糊的结果。说的有点绕，可以看网上的这幅图进行理解。

高斯金字塔与拉普拉斯金字塔的关系

算法原理

1）首先建立两幅图像高斯金字塔，然后建立一定层数的拉普拉斯金字塔。拉普拉斯金字塔的层数越高，融合效果越好。层数N作为一个参数。

2）传入一个mask掩膜，代表了融合的位置。比如说想在两图的中间进行融合，那么掩膜图像的左半为255，右半为0，反过来是一样的。根据这个mask建立一个高斯金字塔，用于后续融合，层数为N+1。

3）根据mask将两幅图像的拉普拉斯金字塔的图像进行相加，mask为权值。相加的结果即为一个新的金字塔。同时，两幅图像的高斯金字塔的N+1层也进行这个作，记这个图像为IMG1。

4）根据这个新的金字塔重建出最终的图像，重建的过程跟一般的拉普拉斯金字塔一样。首先对IMG1上采样，然后跟新金字塔的顶层相加，得到IMG2。IMG2进行上采样后跟下一层相加，得到IMG3。重复这个过程，最终得到的结果就是拉普拉斯金字塔融合算法的结果。

因为mask建立金字塔的过程使用了高斯模糊，所以融合的边缘是比较平滑的

为什么AI绘画又被称为"尸块拼接"呢？

5. 与开发人员及客户沟通配合，制定并执行项目开发，保证项目进度。

AI绘画被称为尸块拼接是因为它使用了大量的源和照片进行组合和拼接。

它借鉴了画家梵高的创作手法，从而在图像生成过程中展现出不同特征和风格。

1.源拆解与重组

AI绘画的工作原理是将一幅图像分解为多个小块，然后通过算法将这些小块重新组合起来，形成一个新的图像。这个过程类似于将梵高的作品拆解成不同的元素，再重新组合成新的艺术品。

2.基于样本学习的生成

AI绘画需要使用大量的样本来进行学习，通过分析和提取样本的特征，模型能够生成具有相似特征和风格的新。这种方法类似于梵高在创作时参考大量的对象和场景，并将它们融合为一个作品。

3.融合不同风格与特征

AI绘画通过拆解和重组源的方式，可以融合不同的风格和特征，创造出独特的艺术效果。这种类似于梵高作品中将不同的色彩、线条和构图元素融合在一起，创造出独特的艺术风格。

拓展知识：蒲恬,倪国强,李熙莹.基于视觉神经元ON-OFF模型的图像增强.图象图形学报.2003,8(A)(5):522-526.

1.生成对抗网络

生成对抗网络是AI绘画背后的核心技术之一。包含一个生成器和一个判别器，通过让生成器和判别器相互竞争和合作来提高生成效果。这种结构使得生成器能够学习并生成具有艺术性和创意的图像。

梵高是荷兰后印象派画家，以其独特的色彩运用和强烈的表现力而闻名。他的作品中常常包含大量的笔触和线条，通过运用不同的色彩和构图方式来表达情感和内心世界。

3.AI艺术的应用与挑战

AI绘画作为人工智能在艺术领域的应用之一，具有巨大的潜力和挑战。尸块拼接的方法为艺术创作带来了新的可能性，但也引发了对原创性、版权和等问题的讨论和争议。

总结：

AI绘画被称为"尸块拼接"是因为它使用了源的拆解和重组方式，类似于梵高作品中的创作手法。通过深度学习和生成对抗网络等技术，AI绘画能够融合不同风格和特征，创造出独特的艺术效果。然而，AI艺术的应用也面临着版权、原创性以及等方面的挑战和讨论。

两张不图时相的遥感图像，拼接后色彩不同，异较大，如何消除。请高手指点

旋转不变性(Rotational invariance)

现在的遥感处理软件基本都有拼接线附近测查融2.梵高和他的创作风格合的功能，除非是那些不同季节或时相别很大的影像会比较难消除外，一般相不大的影像融合起来效果还是不错的，其中有好多算法，比如拼接线附近相应范围内进行色值平均等，erdas和envi应该都有这种功能。

图像算法工程师岗位的主要职责

大体可以分为两类：基于轮廓方法和基于基于区域方法，其中Fourier描绘子和小波描绘子是基于轮廓方法比较具有代表性的方法

图像算法工程师岗位的主要职责

1.根据工作任务的需要确立工作岗位名称及其数量;

3.根据工种性质确定岗位使用的设备、工具、工作质量和效率;

4.明确岗位环境和确定岗位任职资格;

5.确定各个岗位之间的相互关系;

6.根据岗位的性质明确实现岗位的目标的。

二、图像算法工程师岗位的主要职责十篇

图像算法工程师岗位的主要职责1

1、对公司4K/8K成像图像处理器所涉及的算法进行研究开发工作。

2、根据FPGA电路工程师的需求进行算法变形、分解调整，使之能够顺利进行FPGA的移植。

3、对图像处理和前沿方向进行预研， 总结 、整理图像处理类的技术资料。

4、总结、撰写图像质量类算法的技术资料，并形成技术专利。

岗位要求：

1、硕士及以上学历，图像处理、应用数学、计算机、信号与信息处理、模式识别类专业背景，有2年以上产品研发工作 经验 ;

2、掌握图像处理编程技术及软件工程化知识;

3、熟练掌握C/C++，熟悉VC++/MATLAB/opencv等;熟练使用图像分析工具;

4、数学功底好，能熟练使用数值分析，信号处理，概率统计等知识。

图像算法工程师岗位的主要职责2

1、负责完成视觉/工业相机软件模块的设计、开发;

2、负责目标检测/相机畸变矫正/图像分类/定位/测距等算法模块的优化及实现;

3、负责视觉硬件系统集成，测试;

应聘要求：

1、计算机、自动化、图像处理、 模式识别、 机器视觉等相关专业, 本科及以上学历;

2、熟练掌握C/C++(MFC)编程，熟悉python，熟悉常用图像处理库(Opencv、Halcon等)，熟悉linux 作系统 ;

3、熟悉caffe，tensorflow，pytorch其中任何一种深度学习框架者优先;

4、具有图像分割、实例分割、目标检测等项目经验者优先;

5、能与团队其他人进行高效、友好沟通、工作积极性、主动性、心强;

6、有机器人视觉、机器人图像处理开发经一、确定岗位的职责验者优先;

图像算法工程师岗位的主要职责3

1、 结合产品特性对算法进行实现和优化

2、 算法代码应用的调试和测试

3、 负责相关研发文档的整理、编写

基本要求：

1、 对图像有较深刻的理解，熟悉基本的图像算法和模式识别理论。

2、 熟悉应用计算机视觉算法开发常用工具，VC，Matlab, Opencv等 (必需)。

3、工作认真负责，严谨细致，有良好的创新意识和团队精神。

4、 较强的论文检索，英文专业文献阅读能力。

5、有工业缺陷检测经验项目者优先。

6、 计算机,模式识别,图像处理,应用数学等相关专业本科及以上学历，或相关专业的硕士在读研究生可提供实习岗位。

图像算法工程师岗位的主要职责4

职责

2、负责图像识别数学建模及算法开发、优化

3、负责基于OPENVC的二次开发，完成公司PC客户端产品开发及调试

4、解决视频类产品使用中存在的问题

5、根据市场需要，进行产品的现场工程测试保障和产品培训

任职资格

1、硕士学历，模式识别、计算机、图像处理、信号处理，1年以上工作经验

3、掌握图像处理、模式识别及计算机视觉技术等基本理论

4、熟练掌握C/C++开发语言，熟悉OPENVC、MATLAB或者类似图形库

5、具有行为分析或视频摘要检索算法开发经验者优先

6、具有视频建模或视频识别算法开发经验者优先

图像算法工程师岗位的主要职责5

1. 负责公司相关图像处理算法的研究与实现;

2. 负责相关图像处理作的编写与调试;

3. 配合软件开发工程师完成相关项目的调试工作;

4. 负责算法的工程实现和算法优化研究。

任职要求：

1. 图像处理、模式识别等相关专业，本科及以上学历，2年以上相关工作经验 ;

2.熟练使用OpenCV等视觉软件库开发;

3.精通C++，熟悉并行计算与算法优化加速及数据结构算法者优先;

4. 熟悉图像处理各种基本算法，能够进行图像匹配、定位、分割、边缘提取等基本作;

5. 对机器学习有一定了解，能熟练应用小波分析、神经网络等知识设计算法，了解分类、聚类等处理算法;

6. 具有扎实的数学基础，在图像处理、模式识别或机器视觉领域有较丰富项目经验.

图像算法工程师岗位的主要职责6

图像内容识别、图像纹理优化方面的算法基础研发;

三维模型内容识别、三维模型优化方面的算法研发;

遥感影像处理、内容理解方面的算法研发;

以上1,2,3方面的内容可选择某一项或者多项;

可作为培养人员参与公司研发资深专家或博士团队算法研发;

配合研发算法在公司产品化方面的工作。

任职要求：

计算机视觉、摄影测量、图像处理、计算机图形学等相关专业，具有扎实的理论知识，硕士及以上学历;

有良好的 C/C++ 程序开发基础和良好的数学功底;

熟悉Matlab或Python;

有一定深度学习的算法基础，熟悉深度学习框架者优先;

对图像处理算法研究与开发有浓厚的兴趣;

有良好的英文基础，能够阅读相关领域的英文论文;

善于学习，有强烈的心和进取心;具有良好的团队合作精神和沟通、理解能力;并具有良好的职业素养，有一定的抗压能力。

图像算法工程师岗位的主要职责7

1. 负责图像处理相关算法的研发，包括算法设计，调试，优化，算法移植实现等;

2. 负责图像处理算法的预研、验证和实现;

3. 撰写相关图像处理算法的技术文档。

任职资格：

2 具备C++编程和项目经验，熟练掌握图像处理的有关知识，如图像拼接、图像配准、图像分割、目标识别、机器学习等;

3. 熟练OpenCV、Matlab或者其他图像处理库及图像识别相关算法;

4. 具备良好的代码书写规范和文档编写能力;

5. 熟练的英文文献阅读能力;

6. 具备深度神经网络和常用的模型，如、RNN等项目实际使用经验者优先;

7. 具备1年摄像头调试经验的优先录取;具有算法的实际产品化经验者优先，尤其具备“人脸识别、人数统计、ADAS、疲劳驾驶”相关算法的优先录用;

8. 工作心强，具有良好的沟通能力，协作能力和团队精神。

图像算法工程师岗位的主要职责8

1.从事与相机应用相关的图像算法研发，跟踪相关领域的技术发展趋势;

2.根据项目需求和实现平台的软硬件特点，完成算法的设计、验证、优化，协助完成算法的硬件(主要是FPGA)实现;

3.根据产品应用和使用环境提炼算法需求，提升产品易用性;

4.负责产品的维护工作。

任职要求：

1.3年以上工作经验，图像处理、机器视觉相关行业;

2.熟悉CMOS/CCD图像传感器原理，掌握各种图像处理算法，如3A、白平衡、图像降噪、色彩校正、3D重建等;

3.有良好的数学基础，有杂事的编程功底，精通matlab/C;

4.具备的分析解决问题的能力，对算研究有强烈的兴趣，具有创新和学历能力;

5.设计完成相机内算法pipeline的优先考虑。

图像算法工程师岗位的主要职责9

1、负责产品应用中涉及的图像识别、聚类、分类、特征抽取、检测分割、OCR识别等技术;

3、模式识别、深度学习算法研发，配合开发人员完成相关机器视觉算法的改进和优化。

任职要求：

1、本科或以上学历，2年以上相关工作经验;

2、精通计算机视觉、统计学习、深度学习等相关技术，至少精通一种开源框架Tensorflow、Caffe、Caffe2、MxNet、Theano、Torch

3、实际参与过深度学习、图像处理、模式识别技术的开发项目并实现过相关算法;

4、至少精通一种语言Python/C/C++，并进行算法及系统开发;

5、熟悉机器学习理论并有相关项目经验者优先，模式识别与人工智能等相关专业者优先;

6、具有极强的执行力，高度的感、良好的学习能力、有效的沟通能力，开放的心态，热爱技术，有心。

图像算法工程师岗位的主要职责10

1. 与项目配合，完成项目前期咨询工作;

2. 完成图像处理算法的设计，图像处理程序的开发、分析和测试工作;

3. 撰写程序设计文档和软件产品使用 说明书 文档;

4. 负责开展团队技术创新研究与技术管理，解决关键技术难题;

任职要求：

1. 本科及以上学历，计算机及相关专业本科三年以上工作经验;

2. 的编程能力python/C++;

3. 有较强的图像处理知识背景，熟悉或精通数字图像处理理论、人工智能理论、图像搜索;

4. 熟悉深度学习框架如tensorflow/pytorch，或者熟悉Hadoop、Spark分布式平台和计算优先;

5. 较强的文献阅读和理解能力，良好的 逻辑思维 、沟通表达能力，良好的技术视野和深度，对前沿技术的实际应用有浓厚兴趣。

图像算法工程师岗位的主要职责相关 文章 ：

★ 算法工程师岗位的基本职责

★ 算法工程师岗位职责简洁版

★ 算法工程师岗位的主要职责文本

★ 算法工程师的基本职责概述

★ 算法工程师的岗位职责

★ 算法工程师的具体职责说明文

★ 算法工程师的主要职责

★ 视觉算法工程师岗位的基本职责

★ 视觉算法工程师的工作职责

★ 算法工程师岗位的职责表述 var _hmt = _hmt || []; (function() { var hm = document.createElement("script"); hm.src = ""; var s = document.getElementsByTagName("script")[0]; s.parentNode.insertBefore(hm, s); })();

李熙莹人物

李熙莹

李熙莹，女，陕西西安人，工学博士，毕业于理工大学。

现为中山大学工学院副、硕士生导师。主要从事基于视频图像的交通信息获取技术研究及应用方向的研究。

中文名：李熙莹

国籍：

民族：汉族

出生地：陕西西安

出生日期：1972年3月

职业：教师

毕业院校：理工学院

代表作品：《基于视频图像处理的交通流检测方法综述》

职称：副、硕士生导师

人物

李熙莹，女，陕西省西安市人。博士研究生毕业，中山大学工学院智能交通研究中心副，硕士生导师。1993年毕业于长春光学精密机械学院应用光学专业，获理学学士学位；1996年至2002年于理工大学光学工程专业学习，期间先后获得工学硕士学位和博士学位。李熙莹主要研究方向为已在国内外期刊和会议发表论文三十余篇，其中EI检索8篇。

教学科图像重影的产生是因为在拍摄或传输过程中，物体或相机发生了位置或时间上的变化。这种变化会导致物体在图像中出现重叠或模糊的效果。修复图像的高清度可以通过增强图像的细节和减少噪点来改善图像质量，但并不能去除重影。研

研究方向

图像处理原理与技术研究及其在医学和智能交通方面的应用

教学科研

承担有多门本科基础课程，开设有研究生课程《数字图像处理》。

科研内容

图像增强、车辆视频检测、图像融合、模式识别等方面的研究及系统工程应用。

发表论文

已在国内外期刊和会议发表论文十几篇。

承担课题

1.多模医学图像融合技术研究，广东省科技项目

2.基于海量时空数据挖掘的区域交通状态分析方法研究，广东省自然科学基金

代表论著

邓荣峰，李熙莹.基于SIFT特征匹配的稳健图像拼接算法.计算机应用,2009,29(6):219-221.

张奕雄,李熙莹.基于C-V的压力模型对飞机图像分割.微计算机信息,2009,25(5-3):313-314,273.

佘永业，李熙莹，赵有婷.一种车辆的宏观光流速度的计算方法.第四届图像图形技术发展与应用学术会议论文集，.2009年4月，315-319.

邓荣峰，李熙莹，吴高峰.基于Zernike矩与网格特征的车牌字符识别方法.第四届图像图形技术发展与应用学术会议论文集，.2009年4月，331-336.

罗东华，余志，李熙莹.一种视频交通流检测场景中的自适应道路结构提取算法.公路交通科技(应用技术版),2009(3):165-168.

唐佳林,李熙莹,罗东华,佘永业,邓荣峰.一种基于帧法的夜间车辆检测方法.计算机测量与控制,2008,(12):1811-1813.

唐佳林，李熙莹，赵有婷，佘永业.一种基于数理统计原理的阴影抑制方法.2008第四届智能交通年会论文集.青岛，2008年9月,922-927.

李熙莹，唐佳林，罗东华，佘永业.基于视频图像处理的交通流检测方法综述.第三届图像图形技术与应用学术会议，，2008年4月1、负责视频编解码开发，负责算法优化,71-78.

李熙莹，黄镜荣，蒲恬，谭润初.基于神经动力学的医学图像增强技术.生物医学工程与临床.2006,10(2):68-71.

赵亮,李熙莹,刘嘉昭,赵.基于聚类神经网络算法的医学图像分割.激光与工程，2006(S4):142-146.

李熙莹,肖敬文,罗东华,聂佩林,余志.基于颜色连通域的车辆视频快速检测算法.光电工程.2005,32(S2):64-66.

肖敬文,余志,聂佩林,李熙莹,罗东华.基于几何与颜色特征的公交车辆视频检测算法.中山大学学报（自然科学版）.2005,44(S2):152-155.(EI:06109748010)

黄镜荣,李熙莹.加快寻优的医学图像互信息配准算法的研究.中山大学学报（自然科学版）.2005,44(S2):174-177.(EI:06109748015)

LiXiying,NiGuoqiang.OpticalFlowComputationofInfraredImage.InfraredandLaserEngineering.2004,2(1):27-32.

李熙莹,罗东华,聂佩林,周远山,肖敬文.公交站场车辆超速监测系统研究.第四届亚太可持续发展交通与环境技术大会,西安,2005:833-836.

罗东华，李熙莹，余志.基于图像处理技术的公交站场车辆运行信息自动录入系统.2004城市规划、运输及交通会议，上海，2004年11月

李熙莹,余志.利用颜色信息定位汽车牌照的方法研究，第八届交通信技术应用大会论文集，科学研究院，2004年5月,138-141.

李熙莹,倪国强,蒲恬.一种新的目标自动跟踪方法.光电工程.2003,30(1):20-23.(EI:03307568545)

李熙莹,倪国强,蔡娜.探测系统在反中的应用.激光与.2003,33(1):8-12.

李熙莹,倪国强,陈小梅.目标运动参数估计方法.光学技术.2003,29(1):63-65.

李熙莹,倪国强.图像的光流计算.与激光工程.2002,31(3):189-193,207.

李熙莹,倪国强.一种自动提取目标的主动轮廓法.光子学报.2002,31(5):606-609.

消除大屏幕拼接的拼接缝技巧有哪些？

高清修复并不能去重。去重是指在一组数据中去除重复的元素，而高清修复是针对已损坏的进行修复，恢复其原本的清晰度和完整性。

图像拼接技术(Mosai)是一种图像融合技术，该技术一般是指同一类型的图像的融合。他把信息块重叠的图像凝聚力的一部分在一起，一个完整的画面，形象，并删除冗余信息。图像拼接技术的应用是非常广泛的。例如，在全景显示和遥感图像处理等领域的虚拟现实，具有广泛的应用。图像拼接的评价标准在图像中得到的拼接后，不仅具有良好的视觉效果，也能保持图像的光谱特性尽可能。通俗地说，就是马赛克图像更流畅，效果更好。当然，“无缝”，而不是在意义上的，而是人眼分辨力以内的“无缝”。

在正常情况下，当大屏幕拼接，在镶嵌的边界上，不可避免地会产生的接头。这是因为，两片要马赛克图像中的细微异的灰度级会导致明显的缝合接缝。并且在实际的成像过程中，这种微妙的别是难以避免的。因此，图像拼接技术的困难是找到图像之间的位置关系，以及两个图像平滑在一起，以获得全局图像。本文的基本思路是通过过去打破找到剪接线，只要找到一个的拼接点，该点使一条直线作为不合理的剪接，但采取一个封闭的值，在每个点的值的范围，以找到该点，线作为镶嵌线，剪接。

拼接缝消除的方法

1、中值滤波方法来消除接缝中值滤波方法是进行中值滤波器在2、配合开发将算法移植到不同的平台，并基于不同的平台进行优化从而满足平台的性能需求;靠近关节的区域。的像素的值与周围像素之间的接近周围的灰度值的值，从而避免光强度的强度的不连续性。附近的狭长地带中值滤波处理接头。该方法快速，但质量一般。光滑的结果将会使图像的分辨率下降，以使图像的细节不能得到解决，从而导致模糊的图像。

2、采用小波变换方法来消除关节小波变换是一种常用的方法，他充分利用了多分辨率小波变换的特点，而且它是一个很好的解决了拼接图像的问题。其原理是：因为小波变换具有带通滤波器的特性和，在不同尺度的小波变换部件，实际上所占用的带宽，更大的规模?，该部件的频率越高，每个小波分量的那么少的带宽，两个图像的按照小波分解方法将它们分解成小波的不同频率成分，只要一个足够细的分解的马赛克，带宽的小波分量可以是足够小。然后，在不同的尺度，则2图像是由不同的大小选择，并且然后图像的小波组分首先放在一起，然后恢复程序用于恢复整个图像。该图像可以与清晰度和平滑度2方面得到很好的平衡。然而，小波变换也有其缺点，如小波变换算法是更复杂的，需要在小波变换域通过剪接。在计算过程中涉及大量的浮点运算和边界的处理的问题，以供处理钟表计数机内存开销大容量图象的实际生产是大的，并且处理时间长，拼接速度慢。

3、使用的加权平滑化方法，以消除关节在实际中，使用较多的方法还有对重迭区域进行加权平滑的方法。这种方法的思路是：图像重迭区域中象素点的灰度值Pixel由两幅图像中对应点的灰度值LPixel和RPixel加权平均得到，即：Pixel一kXLPixel+(l一k)XRPixel其中：k是渐变因子，满足条件。

图像处理系统 基于单目视觉的图像拼接

在ArcGIS中，可以使用Raster拼接工具来融合两个tif文件。该工具可以将两个或多个栅格数据并成一个栅格数据集。

单目就是一个摄像头拍摄，双目就是用两个固定相对位置摄像头的摄像头拍摄。

单目 带宽(Bandwidth)是相对于图像的角度与和相机位置而言的。

高清修复能去重吗

基于特征点的拼接是讲拼接的方法是利用图像的特征点。两者并不冲突，互为补充。

如果你想要去除重复的，你可能需要使用一些专门的图像去重工具或软件。这些工具可以分析的内容，比较相似度，然后帮助你找出并删除重复的。这些工具通常不会修复图像的清晰度或质量，而只是专注于找出相似或完全相同的图像。

[编辑] 应用

因此，如果你同时希望进行高清修复和去重，你可能需要两种不同的工具或方法来实现这两个目标。修复图像的工作与去重工作是有区别的，虽然它们可能在某些情况下会产生一些交叉效果。

高清修复的主要目的是修复中的损坏、模糊或失真等问题，以提高图像的清晰度和质量。然而，高清修复并不能去除重复的内容或重复的像素。

原因是，的重复内容通常是由于图像本身的特性或者、粘贴、拷贝等作所导致的。高清修复主要关注的是修复图像的质量，而不是去重。要去除中的重复内容，需要借助专门的去重算法或图像处理技术。

另外，对于图像去重的拓展内容，可以介绍一些常见的图像去重算法，如哈希算法、感知哈希算法等。这些算法可以通过计算图像的特征值或指纹来判断是否相似或重复，从而实现图像去重的目的。这些算法在图像搜索、版权保护和数据管理等领域有着广泛的应用。

的重复可以是指在同一文件夹中存在多张相同的，或者是在不同文件夹或设备中存在多个副本的情况。去重的目的是为了节省存储空间和提高文件的整理效率。而高清修复则是针对的质量和完整性进行修复，主要是修复因压缩、损坏或其他原因导致的模糊、噪点或缺失等问题。

虽然高清修复的过程中可能会对进行一定的处理，例如去除噪点或补全丢失的像素，但这并不等同于去重。修复后的与原始仍然是同一张，只是质量和完整性得到了恢复。而去重则是要删除掉重复的，只保留一份。

因此，高清修复和去重是两个不同的概念和作。在处理时，可以先进行去重作，删除掉重复的，然后针对剩余的进行高清修复，以保证的质量和完整性。

对于高清修复，无法完全去除重复的内容。原因是高清修复主要是通过修复损坏的像素、恢复细节等方式来提高图像的质量，但对于重复的内容，修复并不能消除。重复的内容是指在图像中出现多次的相同或相似的元素，如重复的纹理、背景、人物等。

修复算法主要关注的是恢复原本的图像信息，但并不涉及对重复内容的处理。要去除重复的内容，通常需要借助其他图像处理算法，如图像拼接、图像去重等技术。

然而，图像去重算法也并非完美无缺，存在一定的局限性。特别是对于复杂的重复内容，如遮挡、变形、光照变化等情况，去重算法的效果可能会受到一定的限制。

因此，在进行高清修复时，虽然可以提升图像的质量，但无法完全去除重复的内容。若需要去除重复内容，可能需要借助其他图像处理技术来实现。

高清修复无法去重。原因是去重是针对相似的进行识别和比对，从而删除冗余的重复。而高清修复是针对已有进行修复和恢复，使其达到更清晰、更完整的效果。这两个作的目的和方法不同，因此无法将高清修复与去重进行混淆。

值得拓展的是，去重技术通常是利用图像特征提取和相似度匹配算法来实现的。它通过分析的内容、颜色、纹理等特征，将相似度较高的进行比对，从而找出重复的。这在清理相册、节省存储空间等方面非常有用。而高清修复主要是通过图像处理算法和修复工具，对模糊、损坏或低分辨率的进行处理，提高的质量和清晰度。

综上所述，高清修复和去重是两个不同的作，它们的目的和方法不同，因此无法用高清修复来实现去重的功能。

对于高清修复，无法去除图像中的重影。重影是由于图像采集或传输过程中引起的，通常是由于相机或物体移动导致图像模糊或重叠。修复图像的高清度可以提高图像的细节和清晰度，但无法去除重影。

要解决图像重影问题，通常需要采用其他方法，例如使用图像处理软件进行图像校正或手动编辑图像来消除重影效果。这可能涉及到图像的分割、校正、叠加等技术。

需要注意的是，图像处理的目标是提高图像质量和清晰度，而不是完全消除图像中的所有瑕疵。因此，在修复图像时，我们应该根据具体情况和需求来选择合适的方法和技术，以达到的修复效果。