静态背景下的动态汽车图像拼接

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1、工程硕士学位论文静态背景下的动态汽车图像拼接作者姓名钱龙工程领域电子与通信工程校内指导教师黄茜教授校外指导教师孙滔高级工程师所在学院电子与信息学院论文提交日期2018年4月AssemblingaWholePictureoftheVehicleAgainsttheStillBackgroundADissertationSubmittedfortheDegreeofMasterCandidate：QianLongSupervisor：Prof.HuangQianSouthChinaUniversityofTechnologyGuangzhou,China摘要随着经济的发展，我国

2、的汽车销量呈逐年增长的趋势，其中2016年汽车总销量达2802万辆，同比增长9.74%。然而，随着车辆的增多，道路上的交通事故发生的次数，也在逐年上升，并且通过车辆来进行的违禁品运输及其他违法犯罪活动也不断增加，因此有必要保存高速公路上汽车的特征信息，为打击违法犯罪活动提供证据。为了保存高速公路上不同尺寸的汽车特征信息，本文提出了一种解决方案：在高速公路收费站入口或者出口处架设一个摄像头来连续采集汽车图片，最后使用图像拼接技术来生成汽车的全景图并将之保存到计算机。然而，通过此种方法来生成汽车全景图的难点是：待拼接的图像序列中包含相同的背景而要拼接的对象却是位于背景上的运动汽

3、车，也就是说待拼接目标是动态变化的而背景却是相同的。因此，本文主要围绕静态背景下的动态汽车图像拼接问题进行了研究，探索如何将静态场景下的图像拼接算法应用于静态背景下的动态汽车图像拼接。主要研究内容包含以下几个方面：1）设计并实现了一套汽车图像自动拼接系统，解决了对静态背景下的运动目标进行拼接时由于待拼接目标和背景无法分离、重叠区域位置不确定而造成的拼接问题。2）针对待拼接目标和背景无法分离的问题，本文根据待拼接图像中运动目标的位移大于背景位移的特点，提出了两种方案：一种是基于特征点匹配的背景点滤除方案，另一种是基于模板匹配的背景块滤除方案。3）根据基于特征点匹配的背景点滤除

4、方案，提出了一种基于特征点检测的汽车图像拼接算法，该算法主要包含特征点提取及匹配、匹配点提纯、图像配准及融合等步骤，并通过实验验证了该算法在图像特征明显时能够很好的生成汽车全景图。4）针对基于特征点检测的汽车图像拼接算法在图像特征不明显时无法拼接成功的问题，提出了一种基于图像灰度的汽车图像拼接算法，该算法主要包含图像预处理、模板匹配、基于粗匹配和精匹配的汽车位移计算、多分辨率拼接等步骤，其中在粗匹配阶段使用了基于模板匹配的背景块滤除方案来滤除图像中的背景块，在模板匹配时的相关性度量方法上，提出了一种自适应阈值距离度量算法。5）通过实验对比了基于特征点检测的汽车图像拼接算法和

5、基于图像灰度的汽车图像拼接算法的拼接效果及性能。关键词：汽车图像拼接；背景点滤除；背景块滤除；特征提取；相关度量IABSTRACTWiththedevelopmentofeconomy,thesalesvolumeofautomobilesinChinaisincreasingyearbyyear.In2016,thetotalsalesofautomobilesreached28.02million,anincreaseof9.74%year-on-year.However,asthenumberofvehiclesincreases,thenumberoftraffic

6、accidentsonroadsalsoincreasesyearbyyear,andthetransportationofcontrabandandotherillegalandcriminalactivitiescarriedoutthroughvehiclesalsoincrease.Therefore,itisnecessarytopreservethecharacteristicsofautomobilesonhighways.Informationprovidesevidenceforcombatingcriminalactivities.Inordertopr

7、eservethecharacteristicsofcarsofdifferentsizesonthehighway,asolutionisproposedinthispaper:acameraissetupattheentranceorexitofthehighwaytollstationtocontinuouslycollectcarpictures,andfinallytheimagemosaictechnologyisusedtogeneratethepanoramaofthecar,saveittoyou