全景圖像拼接技術(shù)是一種將多幅具有重合部分的圖像拼接成大視角圖像或全景圖的技術(shù),作為圖像拼接技術(shù)中的一個(gè)重要領(lǐng)域,其在軍事、醫(yī)療、教育和旅游等方面均具有廣泛的應(yīng)用。隨著圖像拼接技術(shù)應(yīng)用場(chǎng)景越發(fā)復(fù)雜,一種適應(yīng)范圍廣、拼接精度高的全景圖像拼接算法是目前迫切需要的。由于現(xiàn)階段圖像拼接技術(shù)中的特征向量往往是人工設(shè)計(jì)的,配準(zhǔn)精度低、適用范圍小,難以滿足人們對(duì)多場(chǎng)景應(yīng)用的需求。因此,論文提出一種基于改進(jìn)AKAZE(Accelerated-KAZE,加速版KAZE)和RANSAC(Random Sampling Consensus,隨機(jī)采樣一致)的全景圖像拼接算法,主要研究?jī)?nèi)容如下:(1)針對(duì)傳統(tǒng)圖像拼接算法在圖像配準(zhǔn)階段采用的人工描述符穩(wěn)定性弱、精度低等問(wèn)題,研究出一種魯棒性更強(qiáng)的通用CNN(Convolutional Neural Network,卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò))描述符代替人工描述符的圖像配準(zhǔn)算法。首先,設(shè)計(jì)好網(wǎng)絡(luò)模型,利用 GL3D(Geometric Learning for 3D Reconstruction,用于3D重建的幾何學(xué)習(xí))數(shù)據(jù)集進(jìn)行訓(xùn)練生成CNN描述符模型。然后利用AKAZE算法構(gòu)...

【文章頁(yè)數(shù)】：76 頁(yè)

【學(xué)位級(jí)別】：碩士

【文章目錄】：
摘要
abstract
第1章 緒論
    1.1 研究背景及意義
    1.2 國(guó)內(nèi)外研究現(xiàn)狀
        1.2.1 國(guó)外研究現(xiàn)狀
        1.2.2 國(guó)內(nèi)研究現(xiàn)狀
    1.3 主要研究?jī)?nèi)容
    1.4 章節(jié)安排
第2章 圖像拼接的基本原理
    2.1 圖像采集
        2.1.1 相機(jī)成像模型
        2.1.2 相機(jī)畸變校正
        2.1.3 圖像采集要求
    2.2 圖像預(yù)處理
        2.2.1 圖像去噪
        2.2.2 投影變換
    2.3 圖像配準(zhǔn)
    2.4 圖像幾何變換模型
    2.5 圖像融合
        2.5.1 直接平均法
        2.5.2 線性加權(quán)平均法
        2.5.3 多頻段融合法
    2.6 本章小結(jié)
第3章 基于點(diǎn)特征的圖像配準(zhǔn)算法
    3.1 SIFT算法
        3.1.1 高斯金字塔和高斯差分金字塔
        3.1.2 空間極值點(diǎn)確定
        3.1.3 特征點(diǎn)精確定位
        3.1.4 特征點(diǎn)主方向確定
        3.1.5 特征點(diǎn)描述
    3.2 AKAZE算法
        3.2.1 特征點(diǎn)檢測(cè)
        3.2.2 特征點(diǎn)主方向確定
        3.2.3 特征點(diǎn)描述
    3.3 改進(jìn)AKAZE特征
        3.3.1 網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)
        3.3.2 數(shù)據(jù)預(yù)處理
        3.3.3 損失函數(shù)
        3.3.4 訓(xùn)練
    3.4 特征點(diǎn)匹配
        3.4.1 特征粗匹配
        3.4.2 RANSAC算法精匹配
    3.5 圖像配準(zhǔn)實(shí)驗(yàn)
        3.5.1 視角差異圖像對(duì)配準(zhǔn)對(duì)比實(shí)驗(yàn)
        3.5.2 光照差異圖像對(duì)配準(zhǔn)對(duì)比實(shí)驗(yàn)
        3.5.3 描述子性能比較
        3.5.4 圖像對(duì)配準(zhǔn)時(shí)間對(duì)比實(shí)驗(yàn)
    3.6 本章小結(jié)
第4章 圖像融合
    4.1 改進(jìn)RANSAC算法
    4.2 最佳縫合線加多頻段圖像融合
    4.3 圖像拼接實(shí)驗(yàn)
        4.3.1 拼接精度對(duì)比
        4.3.2 RANSAC算法運(yùn)行時(shí)間對(duì)比
        4.3.3 圖像拼接
    4.4 本章小結(jié)
第5章 全景圖像拼接的實(shí)現(xiàn)
    5.1 拼接總體流程概述
    5.2 全景圖像拼接
        5.2.1 圖像序列自動(dòng)識(shí)別與排序
        5.2.2 全景圖像矯直
        5.2.3 曝光補(bǔ)償
        5.2.4 邊緣裁剪
        5.2.5 全景圖像拼接結(jié)果
    5.3 全景圖像質(zhì)量評(píng)價(jià)
        5.3.1 圖像質(zhì)量客觀評(píng)價(jià)方法
        5.3.2 全景圖像質(zhì)量評(píng)價(jià)結(jié)果
    5.4 本章總結(jié)
第6章 總結(jié)與展望
    6.1 總結(jié)
    6.2 展望
致謝
參考文獻(xiàn)
攻讀學(xué)位期間的研究成果



本文編號(hào)：3762701