本文關(guān)鍵詞：基于SURF的全景圖像的拼接

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【摘要】：全景圖像因?yàn)閷捯暯?高真實(shí)性,被廣泛應(yīng)用于虛擬現(xiàn)實(shí)、計(jì)算機(jī)視覺、航空航天、軍事應(yīng)用、醫(yī)學(xué)圖像分析、目標(biāo)的識別和跟蹤、遙感圖像處理等多個(gè)領(lǐng)域。圖像匹配是全景圖像拼接的重要步驟,本文重點(diǎn)研究基于特征點(diǎn)的圖像匹配技術(shù),試著進(jìn)一步尋找速度更快,匹配正確率更高的特征提取算法�；谔卣鼽c(diǎn)的圖像匹配算法主要有兩種,基于角點(diǎn)特征的圖像匹配和基于不變量特征點(diǎn)的匹配。首先詳細(xì)介紹基于角點(diǎn)特征的圖像匹配算法,以Harris算法為例,對此類匹配算法性能進(jìn)行實(shí)驗(yàn)分析驗(yàn)證,該算法穩(wěn)定性差,適合角點(diǎn)特征比較明顯的圖片。然后重點(diǎn)研究基于不變量特征點(diǎn)的匹配算法,對經(jīng)典的基于SIFT算法的特征匹配進(jìn)行性能測試和分析,SIFT算法具有很好魯棒性和抗干擾性,實(shí)時(shí)性不高。以SIFT算法為基礎(chǔ)提出的SURF算法,具有很好的實(shí)時(shí)性,可靠性不高。最后提出基于可靠性檢測的SURF算法,以提高算法可靠性,為了提高匹配速度,采用了快速匹配算法,用向量點(diǎn)積代替歐式距離,大大降低了計(jì)算量。實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明改進(jìn)的SURF算法和快速匹配算法,在保證魯棒性不變的前提下,匹配速度提高了很多。在實(shí)時(shí)性要求比較高的場景有很高的實(shí)用價(jià)值。最后在實(shí)現(xiàn)快速精確配準(zhǔn)的基礎(chǔ)上,又進(jìn)一步研究了圖像融合和柱面投影變換,最終基于改進(jìn)算法實(shí)現(xiàn)了柱面全景圖像的拼接。
【關(guān)鍵詞】：圖像拼接 Harris SIFT SURF 魯棒性 圖像融合
【學(xué)位授予單位】：長春工業(yè)大學(xué)
【學(xué)位級別】：碩士
【學(xué)位授予年份】：2016
【分類號】：TP391.41
【目錄】：

• 摘要3-4
• Abstract4-7
• 第一章 緒論7-10
• 1.1 圖像拼接技術(shù)的研究背景和意義7
• 1.2 圖像拼接技術(shù)的研究現(xiàn)狀7-8
• 1.3 本文主要工作8-9
• 1.4 論文基本結(jié)構(gòu)9-10
• 第二章 圖像拼接的有關(guān)理論10-24
• 2.1 圖像拼接的基本流程10
• 2.2 圖像采集10-11
• 2.3 圖像的預(yù)處理11-17
• 2.3.1 圖像平滑11-13
• 2.3.2 圖像的畸變校正13-17
• 2.4 圖像匹配17-19
• 2.4.1 基于灰度的圖像匹配17-18
• 2.4.2 基于特征點(diǎn)的圖像匹配18-19
• 2.5 圖像的投影變換模型19-22
• 2.6 本章小結(jié)22-24
• 第三章 基于角點(diǎn)特征的圖像匹配算法24-31
• 3.1 提取角點(diǎn)特征的算法24-27
• 3.1.1 Harris算法24-25
• 3.1.2 SUSAN算法25-26
• 3.1.3 Moravec算法26-27
• 3.2 角點(diǎn)特征的圖像匹配27-28
• 3.3 RANSAC匹配特征點(diǎn)提純算法28-29
• 3.4 實(shí)驗(yàn)結(jié)果與分析29-31
• 第四章 基于不變量的特征匹配算法31-45
• 4.1 SIFT算法31-34
• 4.1.1 高斯尺度變換31-32
• 4.1.2 局部空間極值點(diǎn)的檢測32-33
• 4.1.3 關(guān)鍵極值點(diǎn)大小和方向的確定33-34
• 4.1.4 生成SIFT特征描述子34
• 4.2 SURF算法34-36
• 4.2.1 積分圖像的生成34-35
• 4.2.2 特征點(diǎn)的提取35-36
• 4.3 改進(jìn)的SURF算法36-37
• 4.4 不變量特征粗匹配的算法37-39
• 4.4.1 基于最近鄰匹配法37-38
• 4.4.2 最近鄰比次近鄰粗匹配方法38
• 4.4.3 快速匹配方法38-39
• 4.5 實(shí)驗(yàn)結(jié)果與分析39-43
• 4.5.1 SIFT算法與SURF算法實(shí)驗(yàn)結(jié)果與分析39-42
• 4.5.2 改進(jìn)SURF算法實(shí)驗(yàn)結(jié)果與分析42-43
• 4.6 本章小結(jié)43-45
• 第五章 全景圖像的拼接45-51
• 5.1 全景圖像拼接的流程45
• 5.2 圖像融合45-48
• 5.2.1 直接平均融合法45-46
• 5.2.2 加權(quán)平均融合法46-47
• 5.2.3 多分辨率樣條技術(shù)融合法47
• 5.2.4 中值濾波融合法47-48
• 5.3 拼接結(jié)果與分析48-49
• 5.4 本章小結(jié)49-51
• 第六章 總結(jié)與展望51-52
• 致謝52-53
• 參考文獻(xiàn)53-56
• 作者簡介56
• 作者在讀期間的研究成果56

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本文編號：809955