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1、图像拼接算法及实现（一） 论文关键词：图像拼接 图像配准 图像融合 全景图 论文摘要：图像拼接(imagemosaic)技术是将一组相互间重叠部分的图像序列进行空间匹配对准,经重采样合成后形成一幅包含各图像序列信息的宽视角场景的、完整的、高清晰的新图像的技术。图像拼接在摄影测量学、计算机视觉、遥感图像处理、医学图像分析、计算机图形学等领域有着广泛的应用价值。一般来说,图像拼接的过程由图像获取,图像配准,图像合成三步骤组成,其中图像配准是整个图像拼接的基础。本文研究了两种图像配准算法:基于特征和基于变换域的图像配准算法。在基于特征的配
2、准算法的基础上,提出一种稳健的基于特征点的配准算法。首先改进Harris角点检测算法,有效提高所提取特征点的速度和精度。然后利用相似测度NCC(normalizedcrosscorrelation——归一化互相关),通过用双向最大相关系数匹配的方法提取出初始特征点对,用随机采样法RANSAC(RandomSampleConsensus)剔除伪特征点对,实现特征点对的精确匹配。最后用正确的特征点匹配对实现图像的配准。本文提出的算法适应性较强,在重复性纹理、旋转角度比较大等较难自动匹配场合下仍可以准确实现图像配准。 Abstract：Im
3、agemosaicisatechnologythatcarriesonthespatialmatchingtoaseriesofimagelessandhighqualityimageagemosaichasmetry,putervision,remotesensingimageprocessing,medicalimageanalysis,putergraphicandsoon.。Ingeneral,theprocessofimagemosaicbytheimageacquisition,imageregistration,image
4、synthesisofthreesteps,oneofimageregistrationarethebasisoftheentireimagemosaic.Inthispaper,tageregistrationalgorithm:Basedonthecharacteristicsandtransformdomain-basedimageregistrationalgorithm.Infeature-basedregistrationalgorithmbasedonarobustfeature-basedregistrationalgo
5、rithmpoints.Firstofall,toimprovetheHarriscornerdetectionalgorithm,effectivelyimprovetheextractionoffeaturepointsofthespeedandaccuracy.AndtheuseofasimilarmeasureofNCC(normalizedcrosscorrelation-Normalizedcross-correlation),throughthelargestcorrelationcoefficientatchingtoe
6、xtractthefeaturepointsouttheinitialright,usingrandomsamplingmethodRANSAC(RandomSampleConsensus)excludingpseudo-featurepointsright,featurepointsontheimplementationoftheexactmatch.Finallyatchingforimageregistrationimplementation.Inthispaper,thealgorithmadapted,intherepetit
7、ivetexture,suchasrelativelylargerotationmoredifficulttoautomaticallymatchoccasionscanstillachieveanaccurateimageregistration. Keyagemosaic,imageregistration,imagefusion,panorama 第一章绪论 1.1图像拼接技术的研究背景及研究意义 图像拼接(imagemosaic)是一个日益流行的研究领域，他已经成为照相绘图学、计算机视觉、图像处理和计算机图形学研究中的热
8、点。图像拼接解决的问题一般式，通过对齐一系列空间重叠的图像，构成一个无缝的、高清晰的图像，它具有比单个图像更高的分辨率和更大的视野。 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
