图像拼接开题报告 2

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1、本科生毕业设计开题报告题目基于MATLAB图像拼接的实现专业　班级姓名指导教师所在学院开题时间2013年12月一、选题的背景与意义在日常生活中，使用普通相机获取宽视野的场景图像时，必须通过调节相机的焦距才可以提取完整的场景。由于相机的分辨率有限，拍摄场景越大，得到的图像分辨率就越低，因此只能通过缩放相机镜头减小拍摄的视野，以换取高分辨率的场景照片。为了在不降低图片分辨率的条件下获取大视野的场景照片，可将普通照片或者视频图像进行无缝拼接，得到超宽视角甚至360°全景图，实现场面宏大的景物拍摄。图像拼接（ImageMosaics）技术就是把针对同一场景的

2、相互有部分重叠的一系列图片合成一张大的宽视角的图像，并且要求拼接后的图像最大程度地与原始图像接近，失真尽可能小，没有明显的缝合线川。随着数字图像处理理论的丰富，近年来的发展趋势是利用PC机通过一定的算法来完成多幅图像的拼接，从而生成一幅完整的大图像。2003年，美国“勇气号”和“机遇号”火星探测器发回了大量的火星地面照片，科学家们就是运用图像拼接技术合成了火星表面的宽视角全景图像。因此，研究并提出一种精确而高速的图像拼接算法具有十分重要的现实意义。图像拼接技术已广泛应用在宇宙空间探测、医学、气象、军事、视频压缩和传输，档案的数字化保存，视频的索引和检

3、索，物体的3D重建，数码相机的超分辨率处理等领域。图像拼接的广泛应用，图像拼接理论不断得到丰富。早期的图像拼接研究一直用于照相绘图学,主要是对大量航拍或卫星的图像的整合。近年来随着图像拼接技术的研究和发展，它使基于图像的绘制（IBR）成为结合两个互补领域，计算机视觉和计算机图形学的研究焦点。在计算机视觉领域中,图像拼接成为对可视化场景描述（VisualSceneRepresentations）的主要研究方法,在计算机图形学中,现实世界的图像过去一直用于环境贴图,即合成静态的背景和增加合成物体真实感的贴图。图像拼接可以使IBR从一系列真实图像中快速绘制

4、具有真实感的新视图。目前,一个特别流行图像拼接技术的应用是全景图的拼接,它是基于图像绘制虚拟现实场景创建和虚拟漫游的基础。由于图像是独立拍摄的,在光滑表面上进行图像拼接对清晰度没有约束,并且可以避免不连续现象。全景图提供一种在虚拟场景交互式浏览中良好的感觉,使用节点合成多个场景可以让用户在场景之间切换漫游,利用计算机视觉的方法,能够从两个节点之间产生新的中间视点图像。与几何模型绘制真实场景相反,可以从这些节点重建场景的几何模型。二、研究的基本内容与拟解决的主要问题（一）研究的基本内容：本项目主要目的是将把同一场景的相互有部分重叠的一系列图片合成一张大

5、的宽视角的图像，并且要求拼接后的图像最大程度地与原始图像接近，失真尽可能小，没有明显的缝合线川。图像拼接主要由图像获取、图像配准、图像融合三部分组成。（二）拟解决问题图像拼接中的主要问题：如何确定重叠区域和如何使拼接后的图像不出现明显的拼接缝。如果对视觉上已经感觉重叠融合到一起的两幅图像的边缘部分进行放大,就会发现很多细节部分并没有重叠。这样生成的图像原本一个病灶点可能会被误判为两个或体积更大,原本清晰的边缘可能造成模糊迹象。一、研究的方法与技术路线图像拼接就是将多幅来自同一场景的有重叠的小尺寸图像合成一幅大尺寸的高质量图像。主要流程如下图3-1所示

6、。全景图像图像融合图像配准提取特征值灰度化图像显示获取图像开始图3-1图像拼接的基本流程在RGB模型中，如果R=G=B时，则彩色表示一种灰度颜色，其中R=G=B的值叫灰度值，因此，灰度图像每个像素只需一个字节存放灰度值（又称强度值、亮度值），灰度范围为0-255。图像二值化就是将图像上的像素点的灰度值设置为0或255，也就是将整个图像呈现出明显的黑白效果。为了实现图像拼接，首先需要寻找图像拼接的重叠部分，即实现重叠图像的匹配。在图像匹配技术中，匹配的依据是图像之间的相似性。根据相似性判断标准的不同，图像匹配方法大致可以分为三类：基于轮廓特征、基于模版

7、匹配的穷尽搜索和基于频域变换。其中基于模版匹配方法的匹配时间较长，匹配效率不高，当图像发生旋转、比例变化时，不能准确的定位图像的位置；基于频域变换的方法的计算量较大，需要将图像由时域转换到频域进行相位关系比较；基于特征的匹配方法不是直接利用图像的像素值，而是通过像素导出图像特征（常见的特征包括点、轮廓、曲线和曲面等），然后以图像特征为标准，对图像重叠部分的对应特征区进行搜索匹配。一般基于特征点的匹配算法主要包括特征点、确定特征点之间的关联、确定图像之间的配准变换三个处理过程，而点特征中主要应用的是图像中的角点。由于角点特征不会随图像的旋转、缩放、投影

8、和仿射等操作而改变，通过提取两幅图像中的角点，再利用特征点匹配算法尽可能的选择对应关系的特征对。图像特征点也