基于特征的图像拼接技术研究

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时间:2019-05-15

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1、摘要摘要论文题目:基于特征的图像拼接技术研究研究生姓名:陈平导师姓名:罗立民教授学校名称:东南大学图像拼接是指将针对同一场景的相互有部分重叠的一系列图片拼结成大幅的、宽视角的、与原始图像接近、没有明显的缝合线的高分辨率图像。由于图像拼接技术解决了视野与分辨率的矛盾,为某些领域的关键技术提供了很好地解决途径,因而成为图像处理领域的一个热门研究课题,并且广泛应用于全景图像的合成、虚拟现实的实现、地球卫星照片的处理和医学图像的处理等领域。本文首先介绍了图像拼接技术的研究现状及应用领域,然后对图像拼接的关键技术进行了概括和总结,介绍了图像的采集以及常见的图像变

2、换模型,重点研究了图像配准技术,分析和总结现有的图像配准的主要方法、性能和存在的问题。由于图像获取过程中可能存在光照变化和图像形变,并且重叠区域未知,因此本文选用基于特征的配准方法用于图像拼接。本文研究了著名的SUSAN和Harris算子,选用效果较好的Harris算子进行图像配准,并运用SUSAN算子的原理改进了Harris算子在边缘处的不稳定性,运用主方向统计的方法增强了算法对图像旋转的鲁棒性。在求解8.参数透视变换矩阵时,采用RANSAC算法(随机采样一致性算法)提高变换矩阵计算结果的精确性。实验表明Harris算法对尺度变换的鲁棒性差,而且直接

3、使用图像灰度作为特征描述符不够精确,因此本文又研究了具有尺度不变性的SIFT(ScaleInvariantFeatureTransform)算法进行特征提取,使用统计方法产生特征描述符,精度提高明显,但是速度相对较慢。在分析实验数据的基础上,本文提出了主方向差统计筛选法,通过主方向差的统计值筛选掉一部分特征点,实验结果表明这种方法可以明显加快特征点匹配的速度。最后本文使用加权平均法完成图像融合,并对两幅显微图像进行了拼接演示,效果良好。关键词:图像拼接,图像配准,图像融合,SIFT特征匹配AbstractABSTRACTTitle:ResarchofF

4、eature-BasedImageMosicAuthor:CHENPingSupervisor:Prof.LUOLiminSchool:SoutheastUniversityImagemosaicisstitchingaseriesofoverlappedimagestoabigone,witchisasuper-resolutionimagewithwideeyeshot,nearlynodistortiontotheoriginalsandnovisiblelinkline.Becausetheimagemosaictechnologyhassol

5、vedthecontradictorybetweenthefieldofvisionandtheresolution,thusithasprovidedwellthekeytechnicstothesituationforsomedomains.Ithasbecomeahotspotinimageprocessingdomain,andwidelyusedinthefieldsofphotogrammetry,theconstructionofvirtualenvironments,satellitephotographsprocessing,medi

6、calimageprocessingeta1.Thisthesisfirstintroducesthepresentresearchstatusandtheapplicationdomainofimagemosaictechnology.Thenthisthesisdiscussesthebasicstepsofimagemosaic,imageacquisitionmethodsandmodelsofimagemosaic.Moreover,itresearcheswithemphasisintheimageregistrationtechnolog

7、y.Thecommonimageregistrationmethodsareintroduced,andtheirperformanceaswellastheexistingproblemsareanalyzed.Becauseilluminationchangeandimagedistortionexistintheprocessofimageacquisition,andbecausetheoverlappedregionofimageisunknow,SOfeature—basedimageregistrationmethodsnarechose

8、nforimagemosaic.ThisthesisstudysthefamousHarris

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