本文關(guān)鍵詞：陣列圖像的拼接技術(shù)研究，由筆耕文化傳播整理發(fā)布。

【摘要】：圖像拼接是指將一組具有一定范圍相互重疊區(qū)域的幾幅相關(guān)聯(lián)的圖像拼接成一幅廣視角、高分辨率的圖像,相比于從硬件方面得到廣角圖像,圖像拼接算法花費(fèi)代價(jià)小、易實(shí)現(xiàn)。對(duì)于圖像拼接的操作,已不再局限于傳統(tǒng)相機(jī)所拍攝的兩幅圖像的拼接,以及拍攝于同一鏡頭多幅圖像的全景圖像拼接。本實(shí)驗(yàn)的實(shí)驗(yàn)環(huán)境是3×3的陣列相機(jī)模組,研究該環(huán)境下所拍攝陣列圖像的圖像拼接。本文主要研究?jī)?nèi)容如下：1.介紹光場(chǎng)成像技術(shù)的背景及意義,并對(duì)三種光場(chǎng)相機(jī):Lytro相機(jī)、Raytrix 3D光場(chǎng)相機(jī)以及Pelican光場(chǎng)相機(jī)進(jìn)行系統(tǒng)對(duì)比及介紹；隨后對(duì)本文所研究的陣列圖像及所使用的拍攝設(shè)備進(jìn)行簡(jiǎn)單的介紹說明。2.歸納總結(jié)了圖像拼接技術(shù)的背景意義及國(guó)內(nèi)外研究現(xiàn)狀。3.介紹圖像拼接技術(shù)的基本原理。4.歸納總結(jié)SIFT (Scale invariant feature transform)算法,并針對(duì)陣列圖像拼接技術(shù)的研究將以準(zhǔn)確率高著稱的SIFT匹配算法引入到本文陣列圖像拼接算法中,在本文算法應(yīng)用于陣列圖像前,先使用普通相機(jī)拍攝的模擬陣列圖像進(jìn)行了仿真實(shí)驗(yàn),初步驗(yàn)證該算法的可行性與可移植性。隨后應(yīng)用陣列鏡頭模組分別對(duì)單個(gè)物體、多個(gè)物體進(jìn)行單次以及橫、縱向移動(dòng)后的多次拍攝,對(duì)一組及多組陣列圖像進(jìn)行拼接實(shí)驗(yàn),通過大量的拼接實(shí)驗(yàn)以及拼接效果驗(yàn)證本文算法的可適性以及可行性,實(shí)現(xiàn)了陣列圖像的拼接。5.對(duì)本文的研究工作進(jìn)行總結(jié)并對(duì)未來的研究工作進(jìn)行展望,我們可以看到該研究領(lǐng)域有著很廣泛的研究空間。針對(duì)于本文所呈現(xiàn)出的拼接效果圖中所含有的拼接痕跡,我們看到了對(duì)算法進(jìn)行進(jìn)一步優(yōu)化的必要性；此外,對(duì)于硬件方面,接下來要做的是將其余鏡頭調(diào)至不同的焦距,以便拍攝出不同景深的圖像,并研究是否可以得到優(yōu)化的實(shí)驗(yàn)效果。本論文的創(chuàng)新之處體現(xiàn)為以下三點(diǎn)：1.將SIFT算法應(yīng)用到陣列相機(jī)中,成功實(shí)現(xiàn)了算法的推廣與應(yīng)用領(lǐng)域的擴(kuò)充。2.突破了傳統(tǒng)單目鏡頭對(duì)拍照的本質(zhì)限制,真正實(shí)現(xiàn)了一次拍攝,多幅成像,并將陣列模組進(jìn)行了水平以及垂直方向的位置變化,分別對(duì)單個(gè)物體、多個(gè)物體進(jìn)行了大量的實(shí)驗(yàn)對(duì)本文算法進(jìn)行驗(yàn)證,充分論證了本文算法對(duì)于陣列圖像的可適性以及可行性,從而使得圖像處理有了新的研究領(lǐng)域。3.一次拍攝獲取多幅圖像,真正意義上實(shí)現(xiàn)了省時(shí)高效。此過程中將傳統(tǒng)相機(jī)多次拍攝時(shí)間壓縮為陣列鏡頭單次拍攝時(shí)間；傳統(tǒng)相機(jī)每?jī)蓮垐D像逐個(gè)拼接時(shí)間優(yōu)化為所有圖片單次拼接時(shí)間,實(shí)現(xiàn)拍攝、拼接用時(shí)最優(yōu)化,最大限度節(jié)省時(shí)間。
【關(guān)鍵詞】：光場(chǎng)成像 陣列圖像 SIFT特征 特征提取 特征匹配 圖像拼接
【學(xué)位授予單位】：北方工業(yè)大學(xué)
【學(xué)位級(jí)別】：碩士
【學(xué)位授予年份】：2016
【分類號(hào)】：TP391.41
【目錄】：

• 摘要3-5
• ABSTRACT5-9
• 第一章 光場(chǎng)成像及陣列圖像簡(jiǎn)介9-16
• 1.1 光場(chǎng)成像的背景及意義9-10
• 1.2 光場(chǎng)相機(jī)產(chǎn)品介紹10-12
• 1.2.1 Lytro相機(jī)10
• 1.2.2 Raytrix 3D光場(chǎng)相機(jī)10-11
• 1.2.3 Pelican光場(chǎng)相機(jī)11-12
• 1.3 光場(chǎng)成像國(guó)內(nèi)外研究現(xiàn)狀12-13
• 1.4 陣列圖像簡(jiǎn)介13-15
• 1.4.1 陣列圖像13-14
• 1.4.2 本文實(shí)驗(yàn)背景14-15
• 1.5 本文框架15
• 1.6 本章小結(jié)15-16
• 第二章 圖像拼接技術(shù)簡(jiǎn)介16-19
• 2.1 圖像拼接技術(shù)研究的背景及意義16-17
• 2.2 圖像拼接技術(shù)國(guó)內(nèi)外研究現(xiàn)狀17-18
• 2.2.1 國(guó)外現(xiàn)狀17
• 2.2.2 國(guó)內(nèi)現(xiàn)狀17-18
• 2.3 本章小結(jié)18-19
• 第三章 圖像拼接算法基本原理19-27
• 3.1 圖像的獲取19-20
• 3.2 特征提取20-21
• 3.3 特征匹配21
• 3.4 單應(yīng)估計(jì)21-25
• 3.5 圖像融合25
• 3.6 完成拼接25-26
• 3.7 本章小結(jié)26-27
• 第四章 基于SIFT特征的陣列圖像拼接27-67
• 4.1 SIFT算法27-32
• 4.1.1 SIFT特征提取27-31
• 4.1.2 SIFT特征匹配31-32
• 4.2 本文算法32-33
• 4.3 算法可行性驗(yàn)證33-38
• 4.4 本文實(shí)驗(yàn)環(huán)境38-40
• 4.5 實(shí)驗(yàn)步驟與結(jié)果40-44
• 4.6 單次拍攝多組實(shí)驗(yàn)結(jié)果44-53
• 4.6.1 基于兩物體陣列圖像的拼接44-49
• 4.6.2 基于三物體陣列圖像的拼接49-53
• 4.7 橫縱向移動(dòng)陣列模組的圖像拼接53-65
• 4.8 本章小結(jié)65-67
• 第五章 工作總結(jié)與展望67-69
• 5.1 論文工作總結(jié)67
• 5.2 未來工作展望67-69
• 參考文獻(xiàn)69-73
• 在學(xué)期間的研究成果73-74
• 致謝74

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