井下巷道大视差图像拼接：一种多平面多感知算法

"井下巷道大视差图像拼接算法-论文" 本文主要探讨的是在煤矿井下巷道视频监控中如何有效地解决图像拼接问题，尤其是面对大视差图像时的挑战。传统的定点旋转摄像头方案成本高且拍摄视野受限，因此提出了一种新的摄像头排列布局方式，通过多角度拍摄来获取大视差图像，以扩大监控范围。 针对大视差图像拼接的难题，文章提出了一种基于多平面多感知缝合线的算法。首先，利用尺度不变特征变换（Scale-Invariant Feature Transform, SIFT）算法对输入的多视角图像进行特征点检测和匹配，得到匹配点集。SIFT算法能确保在不同尺度和旋转下的图像特征匹配，是图像拼接中的重要步骤。 接下来，算法基于多平面理论对匹配点进行分组，并生成相应的对齐候选单应性矩阵。每个单应性矩阵负责对齐一个平面，解决了巷道环境中的平面不一致性问题。这种方法有助于保持图像间的一致性和准确性。 然后，算法在每组局部对齐图像上计算基于颜色、边缘和显著度的多感知缝合线。这些缝合线考虑了多个视觉因素，以减少错位现象并提高拼接质量。通过对每组图像的能量最小化选择最佳缝合线，可以有效地减少局部区域的错位和重影，使得最终的拼接图像更加自然且无缝。 实验结果显示，提出的算法相比于APAP、ANAP、SPHP、NISwGSP、RobustELA等传统图像拼接算法以及基于颜色的缝合线算法，能更有效地消除局部错位和重影，从而提供更优质的图像拼接效果。这表明该算法对于井下巷道这样的复杂环境具有更高的适应性和实用性。 此外，提供的推荐阅读列表涉及了智慧矿山、5G与WiFi6在矿业的应用、大采高工作面智能化技术、液压支架故障诊断、刮板输送机监控、定向钻孔研究、瓦斯抽采技术、矿山物联网技术、智能矿山平台建设等多个方面，展示了煤炭行业在自动化、信息化和智能化方向的最新进展和未来趋势。这些研究为提升煤矿安全和生产效率提供了理论和技术支持。