自改革開放以來,國民生活水平持續(xù)提高生活條件也日益變好,汽車的擁有率大幅上升,汽車成為了重要的交通出行工具。但是,隨著我國汽車數(shù)量的不斷上升,汽車發(fā)生事故的數(shù)量也顯著增加。大部分事故的發(fā)生是因為視野盲區(qū)所導(dǎo)致的。本文將視頻圖像拼接技術(shù)運用在智能汽車上,使駕駛員能夠獲得更大的視野,增加汽車駕駛的安全性。因為視頻是由一系列連續(xù)的圖像組合而成,所以視頻圖像拼接技術(shù)可以借鑒圖像拼接技術(shù)的原理。圖像拼接過程中最重要的部分為圖像配準(zhǔn)和圖像融合。在圖像配準(zhǔn)方面,重點研究了目前應(yīng)用最廣的基于特征的圖像配準(zhǔn)算法,研究了三種經(jīng)典的圖像配準(zhǔn)算法,分別為SIFT算法、SURF算法、ORB算法。并針對SIFT算法具有過程復(fù)雜、耗時較長等缺點,提出了一種區(qū)域化特征配準(zhǔn)算法,加快了SIFT算法的運算效率。在圖像融合方面,研究了傳統(tǒng)圖像融合算法。針對傳統(tǒng)算法的不足,比如對視差容忍性差。提出了一種網(wǎng)格化圖像融合算法,該算法優(yōu)化了網(wǎng)格的劃分,使用了優(yōu)化的網(wǎng)格劃分方法,減少了算法的計算量、提高了算法的速度。本文介紹了智能汽車視頻圖像拼接的流程,對比了普通圖像和拼接圖像視野的差距,拼接后的圖像有著更廣的視野。采用智能汽車視頻... 

【文章頁數(shù)】：74 頁

【學(xué)位級別】：碩士

【文章目錄】：
摘要
abstract
第1章 緒論
    1.1 課題研究的背景及意義
    1.2 國內(nèi)外研究現(xiàn)狀
        1.2.1 圖像配準(zhǔn)算法的研究現(xiàn)狀
        1.2.2 圖像融合算法的研究現(xiàn)狀
        1.2.3 視頻拼接的研究現(xiàn)狀
    1.3 本文主要研究內(nèi)容及結(jié)構(gòu)
        1.3.1 研究內(nèi)容
        1.3.2 論文結(jié)構(gòu)
第2章 視頻圖像拼接技術(shù)的相關(guān)理論
    2.1 圖像拼接的流程
    2.2 相機(jī)成像的理論基礎(chǔ)
        2.2.1 相機(jī)成像原理
        2.2.2 常見的坐標(biāo)系
    2.3 圖像變換模型
    2.4 圖像配準(zhǔn)技術(shù)
        2.4.1 圖像配準(zhǔn)原理
        2.4.2 圖像配準(zhǔn)的分類
    2.5 圖像融合技術(shù)
    2.6 本章小結(jié)
第3章 圖像配準(zhǔn)算法研究
    3.1 SIFT算法
        3.1.1 SIFT特征檢測
        3.1.2 SIFT特征描述
    3.2 SURF算法
        3.2.1 SURF特征檢測
        3.2.2 SURF特征描述
    3.3 ORB算法
        3.3.1 ORB特征檢測
        3.3.2 ORB特征描述
    3.4 RANSAC算法
    3.5 區(qū)域化特征匹配算法
    3.6 本章小結(jié)
第4章 圖像融合算法研究
    4.1 傳統(tǒng)的圖像融合算法
        4.1.1 直接平均法
        4.1.2 加權(quán)平均法
    4.2 網(wǎng)格化算法研究
    4.3 優(yōu)化的網(wǎng)格劃分
    4.4 本章小結(jié)
第5章 實驗流程及結(jié)果
    5.1 實驗環(huán)境準(zhǔn)備
    5.2 算法總體流程
    5.3 實驗結(jié)果分析
    5.4 本章小結(jié)
結(jié)論
參考文獻(xiàn)
攻讀碩士學(xué)位期間發(fā)表的論文和獲得的科研結(jié)果
致謝


【參考文獻(xiàn)】：
期刊論文
[1]基于AANAP算法的無人機(jī)遙感影像拼接研究[J]. 鄧仕雄.  科技創(chuàng)新與生產(chǎn)力. 2019(08)
[2]特征級融合方法及其在醫(yī)學(xué)圖像方面的應(yīng)用[J]. 張飛飛,周濤,陸惠玲,梁蒙蒙,楊健.  計算機(jī)應(yīng)用與軟件. 2019(04)
[3]改進(jìn)SIFT算法和NSCT相結(jié)合的遙感圖像匹配算法[J]. 宋佳乾,汪西原.  測繪通報. 2018(09)
[4]一種決策級特征融合的高分影像道路提取算法[J]. 王培忠,邊輝.  遙感信息. 2018(01)
[5]基于相似變換的帶輪機(jī)構(gòu)剛體導(dǎo)引運動綜合[J]. 劉靜帥,林松,王瀚超,張宇.  華南理工大學(xué)學(xué)報(自然科學(xué)版). 2017(10)
[6]快速坐標(biāo)系變換及其在真實感圖形中的應(yīng)用[J]. 衛(wèi)洪春.  四川文理學(xué)院學(xué)報. 2017(05)
[7]一種快速精確的攝像機(jī)標(biāo)定方法[J]. 曹建鋒,張建華,劉璇.  機(jī)械工程師. 2017(08)
[8]一種改進(jìn)的SIFT圖像配準(zhǔn)算法[J]. 楊歡,石俊生,字崇德,李希才.  云南師范大學(xué)學(xué)報(自然科學(xué)版). 2017(03)
[9]基于紅外面陣掃描圖像的配準(zhǔn)和融合[J]. 李冰,李范鳴,謝江榮,石永彪.  激光與紅外. 2017(02)
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碩士論文
[1]基于APAP圖像拼接算法的改進(jìn)[D]. 劉婷.湖南師范大學(xué) 2018
[2]基于改進(jìn)SIFT算法的圖像匹配研究[D]. 馮文斌.燕山大學(xué) 2017
[3]圖像拼接中局部幾何變換模型估計問題研究[D]. 袁濤.太原科技大學(xué) 2016
[4]復(fù)雜背景下紅外弱小目標(biāo)的正演模擬與仿真技術(shù)研究[D]. 鐘露.電子科技大學(xué) 2016
[5]基于FPGA的高清實時全景視頻拼接的研究與設(shè)計[D]. 陳全兵.電子科技大學(xué) 2015
[6]基于SIFT的圖像拼接算法研究[D]. 張恒.河北工業(yè)大學(xué) 2012
[7]基于透鏡成像機(jī)理的目標(biāo)深度信息獲取算法及其調(diào)節(jié)機(jī)構(gòu)研究[D]. 趙新.揚州大學(xué) 2012
[8]基于注意力選擇機(jī)制的圖像分割與場景理解[D]. 李青山.上海交通大學(xué) 2012
[9]基于射影不變量的平面目標(biāo)識別方法研究[D]. 張永亮.國防科學(xué)技術(shù)大學(xué) 2004



本文編號：3727812