随着图像处理技术的发展,越来越多的领域需要图像兼具高分辨率和大视场角,以提供对目标场景更清晰地描述,而图像拼接技术可以满足这一需求。本文通过计算机视觉、图像处理等相关技术设计实现了视频图像全景拼接算法。相较于单一传统图像拼接算法,本文结合了深度学习神经网络方法、传统图像处理方法和工程化的多线程并行策略,有效提升了全景图像拼接的质量和效率。并且实现了图像拼接展示系统,提供了一个友好的可视化界面。论文
在信息化时代的背景下,数字图像作为人类感知和传递视觉信息的基本载体,已经广泛应用到了人类社会的各个方面。现代成像技术通过将物理设备捕捉到的数据编码成计算机可以理解的像素信息,并构建出完整的数字图像。然而,用于成像的传感器仍然受限于其物理性能和成像原理,难以同时捕捉全面而丰富的视觉信息。例如,基于互补式金氧半导体（CMOS）的图像传感器可以将光信号转换为电信号以创建图像,但这种光学镜头受到景深的限制
图像拼接是数字图像处理的重要的组成部分之一,它是将含有重叠场景的图像,拼接成为一个全景图像的技术。图像拼接技术可以广泛应用在多个方面,如虚拟VR,医学成像、卫星遥感和汽车驾驶等等。这项技术是由图像预处理、特征匹配、几何变换以及最后的图像融合所构成。本文研究了SIFT、SURF和ORB三种特征点提取算法原理,通过实验对三种特征点提取算法进行了探讨。实验表明,SIFT和SURF算法的时间消耗比ORB算
电力设备的在线监测和故障检测中,多传感器图像可以从不同的角度描述电力设备的特征:红外图像不受环境限制,可以反映设备的温度信息;可见光图像则可以清晰地呈现设备的外观细节。但是,这两种图像在成像机制、分辨率,以及视场方面往往存在很大的差异。为了满足实际应用需求,本文对同一场景在不同情况下的成像采用有效的融合方法。结合两种图像优点,及时判别电力设备的运行故障并采取相应措施。本文主要研究内容如下:（1）提
通过境外某电力系统的全过程黑启动实践，分析了电站黑启动主要方式，电网恢复过程的线路电容效应、发电机自激磁以及和应涌流等突出问题的应对方法，提出了电网软充电概念，实施软充电的操作步骤、注意事项和运行效果。