隨著圖像使用范圍的日益擴(kuò)大,以及人工智能、影視制作、智能手機(jī)等產(chǎn)業(yè)的蓬勃發(fā)展,圖像拼接技術(shù)廣泛地應(yīng)用于視頻監(jiān)控、無人駕駛、全景拍攝、醫(yī)學(xué)圖像配準(zhǔn)、測繪等領(lǐng)域。該技術(shù)合成的大視角全景圖像日漸涌現(xiàn)在人們的日常生活中,有效地提升了人們的生活水平和質(zhì)量。圖像拼接的目標(biāo)場景可分為無視差場景和大視差場景。由于視差的隨機(jī)性和復(fù)雜性的限制,較為先進(jìn)的設(shè)備和算法僅局限于處理小視差場景,對于大視差的拼接效果仍舊不甚理想,無法有效地解決視差和色差所導(dǎo)致的圖像重影、失真和色差縫等問題。目前,具有重要意義的圖像拼接技術(shù),仍然具有研究空間和價(jià)值。因此,本文針對大視差場景的圖像拼接方法進(jìn)行研究。本文以手持設(shè)備任意拍攝的圖像作為實(shí)驗(yàn)對象,圍繞提升圖像對準(zhǔn)精度展開研究。在傳統(tǒng)的基于特征點(diǎn)的拼接框架的基礎(chǔ)上,本文提出了一些新穎的、具有針對性措施。如引入線特征和圖像分割以提升匹配數(shù)目和匹配精度,采用局部變換模型對圖像進(jìn)行映射,利用特征約束進(jìn)行誤差校正,以提高圖像拼接的視差容忍性能。本文的研究所涉及的內(nèi)容和創(chuàng)新之處如下:1.提出基于正態(tài)分布的圖像匹配方法針對當(dāng)前配準(zhǔn)算法存在誤匹配、特征匹配不足和運(yùn)算時(shí)間長等問題,本文提出一種... 

【文章頁數(shù)】：68 頁

【學(xué)位級別】：碩士

【部分圖文】：

本文方法的流程圖

特征檢測流程

SIFT描述符構(gòu)建過程

【參考文獻(xiàn)】：
期刊論文
[1]基于改進(jìn)網(wǎng)格運(yùn)動(dòng)統(tǒng)計(jì)特征的圖像匹配算法[J]. 朱成德,李志偉,王凱,高燕,郭亨長.  計(jì)算機(jī)應(yīng)用. 2019(08)
[2]基于無人機(jī)低空遙感的農(nóng)田信息采集與處理研究[J]. 張帥.  安徽農(nóng)學(xué)通報(bào). 2019(13)
[3]結(jié)合變形函數(shù)和冪函數(shù)權(quán)重的圖像拼接[J]. 李加亮,蔣品群.  計(jì)算機(jī)應(yīng)用. 2019(10)
[4]利用特征組合檢測算法的無人機(jī)遙感影像匹配研究[J]. 王曉紅,何志偉,鄧仕雄,曹留霞,李闖.  測繪通報(bào). 2019(01)
[5]具有直線結(jié)構(gòu)保護(hù)的網(wǎng)格化圖像拼接[J]. 何川,周軍.  中國圖象圖形學(xué)報(bào). 2018(07)
[6]結(jié)合最佳縫合線和多分辨率融合的圖像拼接[J]. 谷雨,周陽,任剛,馮秋晨,魯國智.  中國圖象圖形學(xué)報(bào). 2017(06)
[7]基于ORB特征的無人機(jī)遙感圖像拼接改進(jìn)算法[J]. 劉婷婷,張?bào)@雷.  計(jì)算機(jī)工程與應(yīng)用. 2018(02)
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[10]改進(jìn)圖像配準(zhǔn)算法在無人機(jī)遙感圖像拼接中的應(yīng)用[J]. 劉輝,申海龍.  半導(dǎo)體光電. 2014(01)

碩士論文
[1]心臟CT-TEE圖像配準(zhǔn)[D]. 陳琳琳.西安電子科技大學(xué) 2018
[2]基于改進(jìn)配準(zhǔn)算法的全景圖像拼接研究[D]. 汪旌.杭州電子科技大學(xué) 2018
[3]基于無人機(jī)的低空遙感影像拼接技術(shù)的研究[D]. 何雅.吉林大學(xué) 2016
[4]面向全景視頻拼接的圖像融合算法及其GPU實(shí)現(xiàn)[D]. 林枝葉.電子科技大學(xué) 2016



本文編號：3689145