序列图像快速拼接和畸变消除算法研究

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1、分类号TP391.41密级公开UDC004.9学位论文编号D-10617-308-(2016)-02037重庆邮电大学硕士学位论文中文题目序列图像快速拼接和畸变消除算法研究英文题目FastPanoramaStitchingandReducingtheDistortionErrorsinImageSequence学号S130201040姓名林嗣鹏学位类别工学硕士学科专业计算机科学与技术指导教师瞿中教授完成日期2016年3月30日重庆邮电大学硕士学位论文摘要摘要图像拼接技术是数字图像处理领域研究的重点，是其它相关学科工程与应用的基础。利用图像拼接技术将多幅有重叠区域的图像拼接在同一坐标空

2、间下，形成高分辨率无缝全景图，解决了高分辨率与宽视野之间的矛盾。本文研究基于SIFT(ScaleInvariantFeatureTransform)特征图像拼接技术，以提高图像拼接效率，改善全景拼接质量为研究重点，改进了传统L-M(Levenberg-Marquardt)算法，提高了变换模型参数准确度。对传统拼接步骤进行改进，本文提出从图像序列中间索引图像向两端动态展开式拼接，依据匹配特征点数目选择新输入图像，改进算法增加了匹配点对数，提高了图像拼接质量。本文设计并实现序列图像快速拼接系统，通过实验证明了系统实用性与有效性。本文主要研究工作包括：1．为了消除误匹配点对模型参数估计的影

3、响，本文对传统L-M捆绑调整算法进行改进，提出了基于动态权重的模型参数优化算法，选用Huber函数替换L-M算法中的标准误差函数，Huber函数的权重因子根据匹配点间的欧氏距离动态变化，消除了误匹配点影响，提高了变换模型参数准确精度。2．针对传统图像拼接算法对较大图像序列实现拼接时存在扭曲误差现象，本文对传统图像拼接步骤进行改进，提出以中间索引图像作为参考图像，向两端动态展示式拼接。同时，本文利用单应性矩阵传递特性，可以得到任意位置索引图像到参考位置图像的变换模型转换矩阵。3．本文研究Laplacian融合算法，解决图像拼接后在重叠区域位置的拼接缝问题，并调整图像光照，让全景图像光照

4、均匀，优化拼接结果，使得全景图像更符合人眼视觉要求。4．本文设计并实现序列图像快速拼接系统，实现对输入图像序列从控制区选择相应合适算法进行拼接，得到高分辨率高质量的全景拼接结果。最后，总结本文研究工作，指出未来图像拼接改进方向。关键词：SIFT特征，图像配准，图像融合，全景扭曲I重庆邮电大学硕士学位论文AbstractAbstractTheimagestitchingtechnologyistheimportantdirectionintheresearchingfieldofdigitalimageprocessing.Itisthebasictechnologyforotherr

5、elatedengineeringandapplications,thataimedatstitchingtheimagelistswithoverlappingareasinthesamecoordinatespace.Astheresultofimagestitchingtechnology,thethesisnotonlycanformahigh-reslutionpanoramaimagewithoutstitchingseam,butcangetthewideviewofthescene.Thethesisstudiedthetechnologyoftheimagestit

6、chingbasedonSIFT(ScaleInvariantFeatureTransform)features,andfocusedonimprovingtheefficiencyofthestitchingprocessandmakingthestitchingresultbetter.ThetraditionalL-M(Levenberg-Marquardt)algorithmwasimprovedtoincreasetheaccuracyoftheparametersofthetransformationmatrix.Ontheotherhand,thethesisputfo

7、rwardimprovingthetraditionalimagestitchingprocessalgorithm.Theimprovedimagestitchingprocesstakedthemiddleimageoftheimagesequenceasthereferenceimageandthenselectedthenextnewinputimagebasedonthenumberofmatchingpoints,realizingimages