基于分塊和仿射不變性的圖像拼接算法研究
發(fā)布時(shí)間:2022-09-30 11:08
圖像拼接廣泛應(yīng)用于醫(yī)學(xué)研究、視頻監(jiān)控和遙感技術(shù)等領(lǐng)域,是人們獲取大視角圖像的重要技術(shù)手段.它主要通過(guò)待拼接圖像的特征匹配對(duì)來(lái)計(jì)算圖像變換模型,并利用變換模型實(shí)現(xiàn)圖像間的空間對(duì)齊,進(jìn)而達(dá)到拼接的目的.由于常見(jiàn)配準(zhǔn)算法存在計(jì)算量大或誤匹配率高等問(wèn)題,導(dǎo)致拼接過(guò)程耗時(shí)較長(zhǎng)、誤差較大.因此,拼接技術(shù)的研究具有重要意義.本文重點(diǎn)從配準(zhǔn)算法的選取及拼接系統(tǒng)的構(gòu)建兩方面出發(fā)進(jìn)行研究,主要工作如下:1.配準(zhǔn)算法與閾值的選取.通過(guò)對(duì)比分析Harris算法、SURF算法和SIFT算法的特征提取性能,確定出基于SIFT的圖像配準(zhǔn)算法更有利于本文問(wèn)題的研究.進(jìn)而采用該算法進(jìn)行圖像配準(zhǔn)實(shí)驗(yàn)獲取最佳配準(zhǔn)閾值.2.針對(duì)SIFT算法配準(zhǔn)過(guò)程中時(shí)間損耗大和誤匹配率高的問(wèn)題,提出基于距離相對(duì)性的分塊匹配算法,并從數(shù)學(xué)上對(duì)其可行性進(jìn)行證明.該算法在SIFT算法基礎(chǔ)上,結(jié)合圖像特征點(diǎn)的分布特征,采用最鄰近原則對(duì)特征點(diǎn)進(jìn)行分塊,并在對(duì)應(yīng)塊間進(jìn)行配準(zhǔn).這種算法通過(guò)塊的劃分,可在一定程度上縮小配準(zhǔn)范圍.實(shí)驗(yàn)表明,與傳統(tǒng)SIFT匹配相比,本文所提出的分塊匹配算法在保證魯棒性的前提下耗時(shí)更短、正確匹配對(duì)更多且正確匹配率也更高.3.針對(duì)...
【文章頁(yè)數(shù)】:66 頁(yè)
【學(xué)位級(jí)別】:碩士
【文章目錄】:
摘要
Abstract
第1章 緒論
1.1 圖像拼接的研究背景與意義
1.2 圖像拼接的國(guó)內(nèi)外研究現(xiàn)狀
1.2.1 圖像配準(zhǔn)的研究現(xiàn)狀
1.2.2 圖像融合的研究現(xiàn)狀
1.3 本文研究?jī)?nèi)容及創(chuàng)新點(diǎn)
1.4 本文章節(jié)安排
第2章 預(yù)備知識(shí)
2.1 圖像拼接基礎(chǔ)知識(shí)
2.1.1 圖像拼接概述
2.1.2 圖像拼接步驟
2.2 圖像配準(zhǔn)理論
2.2.1 配準(zhǔn)原理及關(guān)鍵要素
2.2.2 特征提取算法分析
2.3 圖像變換模型及其求解
2.3.1 圖像變換模型
2.3.2 圖像變換矩陣的求解
2.4 圖像融合理論
2.4.1 圖像融合基本概述
2.4.2 圖像融合算法分析
2.5 本章小結(jié)
第3章 基于改進(jìn)SIFT算法的圖像配準(zhǔn)
3.1 SIFT算法的基本原理
3.1.1 尺度空間極值點(diǎn)檢測(cè)
3.1.2 特征點(diǎn)定位
3.1.3 特征點(diǎn)方向分配
3.1.4 特征點(diǎn)方向描述
3.2 特征粗匹配
3.2.1 SIFT特征粗匹配
3.2.2 基于分塊的特征粗匹配
3.3 特征精匹配
3.3.1 基于RANSAC算法的特征精匹配
3.3.2 基于仿射不變性的特征精匹配
3.4 實(shí)驗(yàn)結(jié)果與分析
3.4.1 實(shí)驗(yàn)1: SIFT算法的特征提取性能分析
3.4.2 實(shí)驗(yàn)2: 特征匹配與仿射閾值分析
3.4.3 實(shí)驗(yàn)3: 基于分塊的特征粗匹配算法性能分析
3.4.4 實(shí)驗(yàn)4: 基于仿射不變性的特征精匹配算法性能分析
3.4.5 實(shí)驗(yàn)5: 圖像亮度、縮放、旋轉(zhuǎn)和噪聲變化時(shí)的魯棒性分析
3.5 本章小結(jié)
第4章 基于分塊和仿射不變性的圖像拼接
4.1 最佳縫合線算法
4.1.1 動(dòng)態(tài)規(guī)劃算法的原理
4.1.2 最佳縫合線的基本思想
4.1.3 最佳縫合線的求解模型
4.2 圖像拼接系統(tǒng)流程
4.3 實(shí)驗(yàn)結(jié)果與分析
4.3.1 實(shí)驗(yàn)1: 定量分析本文圖像拼接系統(tǒng)的性能
4.3.2 實(shí)驗(yàn)2: 定性分析本文圖像拼接系統(tǒng)的性能
4.4 本章小結(jié)
第5章 總結(jié)與展望
5.1 本文總結(jié)
5.2 研究展望
致謝
參考文獻(xiàn)
攻讀碩士學(xué)位期間發(fā)表論文情況
本文編號(hào):3683439
【文章頁(yè)數(shù)】:66 頁(yè)
【學(xué)位級(jí)別】:碩士
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摘要
Abstract
第1章 緒論
1.1 圖像拼接的研究背景與意義
1.2 圖像拼接的國(guó)內(nèi)外研究現(xiàn)狀
1.2.1 圖像配準(zhǔn)的研究現(xiàn)狀
1.2.2 圖像融合的研究現(xiàn)狀
1.3 本文研究?jī)?nèi)容及創(chuàng)新點(diǎn)
1.4 本文章節(jié)安排
第2章 預(yù)備知識(shí)
2.1 圖像拼接基礎(chǔ)知識(shí)
2.1.1 圖像拼接概述
2.1.2 圖像拼接步驟
2.2 圖像配準(zhǔn)理論
2.2.1 配準(zhǔn)原理及關(guān)鍵要素
2.2.2 特征提取算法分析
2.3 圖像變換模型及其求解
2.3.1 圖像變換模型
2.3.2 圖像變換矩陣的求解
2.4 圖像融合理論
2.4.1 圖像融合基本概述
2.4.2 圖像融合算法分析
2.5 本章小結(jié)
第3章 基于改進(jìn)SIFT算法的圖像配準(zhǔn)
3.1 SIFT算法的基本原理
3.1.1 尺度空間極值點(diǎn)檢測(cè)
3.1.2 特征點(diǎn)定位
3.1.3 特征點(diǎn)方向分配
3.1.4 特征點(diǎn)方向描述
3.2 特征粗匹配
3.2.1 SIFT特征粗匹配
3.2.2 基于分塊的特征粗匹配
3.3 特征精匹配
3.3.1 基于RANSAC算法的特征精匹配
3.3.2 基于仿射不變性的特征精匹配
3.4 實(shí)驗(yàn)結(jié)果與分析
3.4.1 實(shí)驗(yàn)1: SIFT算法的特征提取性能分析
3.4.2 實(shí)驗(yàn)2: 特征匹配與仿射閾值分析
3.4.3 實(shí)驗(yàn)3: 基于分塊的特征粗匹配算法性能分析
3.4.4 實(shí)驗(yàn)4: 基于仿射不變性的特征精匹配算法性能分析
3.4.5 實(shí)驗(yàn)5: 圖像亮度、縮放、旋轉(zhuǎn)和噪聲變化時(shí)的魯棒性分析
3.5 本章小結(jié)
第4章 基于分塊和仿射不變性的圖像拼接
4.1 最佳縫合線算法
4.1.1 動(dòng)態(tài)規(guī)劃算法的原理
4.1.2 最佳縫合線的基本思想
4.1.3 最佳縫合線的求解模型
4.2 圖像拼接系統(tǒng)流程
4.3 實(shí)驗(yàn)結(jié)果與分析
4.3.1 實(shí)驗(yàn)1: 定量分析本文圖像拼接系統(tǒng)的性能
4.3.2 實(shí)驗(yàn)2: 定性分析本文圖像拼接系統(tǒng)的性能
4.4 本章小結(jié)
第5章 總結(jié)與展望
5.1 本文總結(jié)
5.2 研究展望
致謝
參考文獻(xiàn)
攻讀碩士學(xué)位期間發(fā)表論文情況
本文編號(hào):3683439
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