【摘要】：圖像拼接是指通過對現(xiàn)實中同一場景采集得到的多幅圖像,通過特定變換而拼接成一幅完整圖像的過程。近年來,圖像拼接技術在醫(yī)學圖像處理、計算機視覺、遙感圖像處理、虛擬現(xiàn)實技術等領域都得到了廣泛的應用,特別是隨著無人機技術的飛速發(fā)展,無人機遙感圖像拼接已經(jīng)成為近年來研究的熱點。本文首先介紹了圖像拼接的基本流程,包括圖像的獲取、圖像配準和圖像融合。然后針對傳統(tǒng)的SIFT、SURF算法運行速度較慢、不適合處理實時性要求較高的無人機遙感圖像的缺點,提出了一種基于ORB特征的快速遙感圖像拼接改進算法。在關鍵的配準階段,首先進行特征點的檢測,根據(jù)ORB特征提取快速得到特征點和特征描述。其次,提出了基于K最近鄰(KNN)和隨機取樣一致性算法(RANSAC)的兩步匹配算法。該方法先采用基于K-d樹的搜索策略進行特征點對的粗匹配,然后RANSAC算法進行精匹配,消除誤匹配點,得到配準好的圖像。針對無人機連續(xù)拍攝,光照強度可能迅速變化,繼而引起圖像間色差不同的問題,直接融合拼接后重疊區(qū)域會存在明顯的模糊、拼接重影錯位現(xiàn)象,本文提出了一種改進的拉普拉斯金字塔融合方法,該方法能有效地消除拼接重影錯位現(xiàn)象,使得圖像能夠平滑過渡,實現(xiàn)圖像的無縫拼接。實驗根據(jù)拍攝高度、地物類型不同分成三種典型類型,分別與SIFT算法、SURF算法進行實驗對比。結(jié)果表明,本文算法在保證匹配精度的基礎上,處理速度較經(jīng)典的SURF算法提高了20倍,較SIFT算法提高了41倍。
【學位授予單位】：天津理工大學
【學位級別】：碩士
【學位授予年份】：2017
【分類號】：TP751

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本文編號：2580125