基于surf的全景图像的拼接

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1、分类号：TP391单位代码：10190研究生学号：201306029密级：无硕士学位论文基于SURF的全景图像的拼接StitchingOfPanoramicImagesBasedOnSURF研究生姓名：王亚迪工程领域名称：电子与通信工程校内指导教师及职称：李秀华（副教授）企业指导教师及职称：胡杨(高级工程师)2016年5月摘要全景图像因为宽视角，高真实性，被广泛应用于虚拟现实、计算机视觉、航空航天、军事应用、医学图像分析、目标的识别和跟踪、遥感图像处理等多个领域。图像匹配是全景图像拼接的重要步骤，本文重点研究基于特征点的图像匹配技术，试着进一步寻找速度更快，匹配正确率更高的

2、特征提取算法。基于特征点的图像匹配算法主要有两种，基于角点特征的图像匹配和基于不变量特征点的匹配。首先详细介绍基于角点特征的图像匹配算法，以Harris算法为例，对此类匹配算法性能进行实验分析验证，该算法稳定性差，适合角点特征比较明显的图片。然后重点研究基于不变量特征点的匹配算法，对经典的基于SIFT算法的特征匹配进行性能测试和分析，SIFT算法具有很好鲁棒性和抗干扰性，实时性不高。以SIFT算法为基础提出的SURF算法，具有很好的实时性，可靠性不高。最后提出基于可靠性检测的SURF算法，以提高算法可靠性，为了提高匹配速度，采用了快速匹配算法，用向量点积代替欧式距离，大大降

3、低了计算量。实验结果表明改进的SURF算法和快速匹配算法，在保证鲁棒性不变的前提下，匹配速度提高了很多。在实时性要求比较高的场景有很高的实用价值。最后在实现快速精确配准的基础上，又进一步研究了图像融合和柱面投影变换，最终基于改进算法实现了柱面全景图像的拼接。关键词：图像拼接HarrisSIFTSURF鲁棒性图像融合IAbstractThepanoramicimagehasbeenwidelyusedinvirtualreality,computervision,aerospace,militaryapplications,medicalimageanalysis,targe

4、tidentificationandtracking,remotesensingimageprocessingandotherfields,withawideviewingangleandhighauthenticity.Imagematchingistheimportantinpanoramicimagestiching.So,Thispaperfocusesontheimagematchingtechnologybasedonfeaturepoints,trytofindafeatureextractionalgorithmwithfasterandhighermatc

5、hingaccuracy.TheImagematchingalgorithmbasedonfeaturepointsmainlyincludestwomaintypesofimagematching,basedoncornerfeatureandbasedontheinvariantfeaturepointsmatching.Firstweintroducedtheimagematchingalgorithmbasedoncornerfeatures,Harrisalgorithm,forexample,Experimentalanalysiscarriedouttover

6、ifytheperformanceofthiskindofmatchingalgorithm.Thealgorithmisnotstability,sothatissuitableforthepictureoftheobviousfeaturesofangularpoint.Thenstudyontheinvariantfeaturepointmatchingalgorithm.FocusonperformancetestingandanalysisofthecharacteristicsoftheSIFTalgorithmofclassicmatch.SIFTalgori

7、thmhasgoodrobustnessandanti-interference,real-timeperformanceisnothigh.TheSURFalgorithmproposedonthebasisoftheSIFTalgorithm,hasagoodreal-timeperformanceandreliabilityisnothigh.Finally,SURFalgorithmbasedonreliabilitytestisproposedtoimprovethereliabilityofthealg