圖像拼接就是將多幅相互間存在一定重疊區(qū)域且視角較小的圖像序列進(jìn)行配準(zhǔn)和融合等操作,形成一幅包含更多信息的寬視角圖像。其中,全景圖像拼接作為圖像拼接技術(shù)的一個(gè)主要應(yīng)用方向,已成為了計(jì)算機(jī)視覺(jué)和數(shù)字圖像處理領(lǐng)域的研究熱點(diǎn)。本文主要研究基于特征的全景圖像拼接過(guò)程中的基本原理和關(guān)鍵技術(shù)。首先針對(duì)傳統(tǒng)SIFT算法復(fù)雜度較高且配準(zhǔn)效率低等問(wèn)題,基于重疊區(qū)域提出一種快速的SIFT特征檢測(cè)算法,大大減少了運(yùn)算時(shí)間。其次,在SIFT特征匹配過(guò)程中,通過(guò)將重疊區(qū)域分塊處理,將變換矩陣參數(shù)估計(jì)過(guò)程進(jìn)行簡(jiǎn)化,減少了特征匹配的迭代次數(shù)。同時(shí)通過(guò)驗(yàn)證變換矩陣的正確性,保證了后續(xù)特征點(diǎn)匹配的正確性,提高了匹配效率。然后,針對(duì)動(dòng)態(tài)場(chǎng)景圖像拼接不能很好地解決曝光差異和融合鬼影,本文基于動(dòng)態(tài)規(guī)劃思想,提出一種結(jié)合紋理差異擴(kuò)展最佳縫合線(xiàn)搜索準(zhǔn)則的改進(jìn)算法,并結(jié)合一種分段線(xiàn)性加權(quán)融合算法消除曝光差異,實(shí)現(xiàn)無(wú)鬼影融合。最后,基于本文提出的改進(jìn)算法,采用柱面投影模型實(shí)現(xiàn)了無(wú)序圖像的柱面全景圖像拼接。實(shí)驗(yàn)證明,本文方法不僅消除了鬼影,減小了曝光差異的影響,同時(shí)還提高了運(yùn)算效率。 

【文章來(lái)源】：西南科技大學(xué)四川省

【文章頁(yè)數(shù)】：84 頁(yè)

【學(xué)位級(jí)別】：碩士

【部分圖文】：

柱面投影模型

a) 原始圖像 b)柱面投影圖像圖 2-2 柱面投影效果圖Fig.2-2 The result of Cylindrical projectio立方體投影模型投影模型在拍攝圖像時(shí)以場(chǎng)景中心點(diǎn)為固定原點(diǎn)，從，拍攝視角為 90 度的多幅圖像，然后分別投影到立式原理簡(jiǎn)單，但這種方法通常要求圖像相鄰平面之間必須達(dá)到 90 度，使得圖像的獲取和相機(jī)的定位困難較的廣角鏡頭或者魚(yú)眼鏡頭，但代價(jià)較大[42]。因此一般球面投影模型影模型是以一個(gè)場(chǎng)景固定點(diǎn)為球心，從水平和垂直兩攝，然后，分別計(jì)算圖像映射到球面模型上的精度和影到同一個(gè)球面上[42]。由于將采集到的圖像從平面投，要求平面圖像在水平和垂直方向上都是非線(xiàn)性的，

a）原圖像 b) 剛體變換 c) 仿射變換 d) 投影變換圖 2-3 投影變換模型Fig.2-3 Projective transformation model（1）剛性變換剛體變換是指經(jīng)過(guò)坐標(biāo)變換后，一幅圖像到另一幅圖像中的物體的離和角度仍然保持不變，且能保持物體原有的形狀和大小。二維空間體變換公式為： 52sincoscossin1''mmyxyx (2中， 為圖像的旋轉(zhuǎn)角度，2m 和5m 為水平和垂直方向上的平移量。它的形式 H 如下所示： 001sincoscossin52mmH (2

【參考文獻(xiàn)】：
期刊論文
[1]基于不變矩相似度的快速圖像拼接[J]. 何佳華,吳斌,張紅英.  微型機(jī)與應(yīng)用. 2017(12)
[2]基于SIFT特征提取和最佳縫合線(xiàn)的圖像拼接技術(shù)[J]. 劉雨航,金一,竺長(zhǎng)安.  機(jī)械與電子. 2017(06)
[3]結(jié)合投影誤差校正的快速SIFT圖像拼接[J]. 趙巖,陳月,王世剛.  光學(xué)精密工程. 2017(06)
[4]柱面全景圖像拼接方法的仿真分析[J]. 朱寧寧.  測(cè)繪學(xué)報(bào). 2017(04)
[5]局部特征及視覺(jué)一致性的柱面全景拼接算法[J]. 朱慶輝,尚媛園,邵珠宏,尹曄.  中國(guó)圖象圖形學(xué)報(bào). 2016(11)
[6]基于SIFT特征的彩色圖像拼接方法研究[J]. 張永梅,張晨希,郭莎.  計(jì)算機(jī)測(cè)量與控制. 2016(08)
[7]快速非局部均值圖像去噪算法[J]. 周兵,韓媛媛,徐明亮,李煒,裴銀祥,呂培,周力為.  計(jì)算機(jī)輔助設(shè)計(jì)與圖形學(xué)學(xué)報(bào). 2016(08)
[8]圖像局部特征自適應(yīng)的快速SIFT圖像拼接方法[J]. 陳月,趙巖,王世剛.  中國(guó)光學(xué). 2016(04)
[9]基于區(qū)域分塊與尺度不變特征變換的圖像拼接算法[J]. 李玉峰,李廣澤,谷紹湖,龍科慧.  光學(xué)精密工程. 2016(05)
[10]基于最佳縫合線(xiàn)的序列遙感圖像拼接融合方法[J]. 秦緒佳,王琪,王慧玲,鄭紅波,陳勝男.  計(jì)算機(jī)科學(xué). 2015(10)

博士論文
[1]圖像拼接技術(shù)研究[D]. 方賢勇.浙江大學(xué) 2005

碩士論文
[1]基于全景視頻的3D實(shí)景漫游技術(shù)實(shí)現(xiàn)[D]. 聶穎彬.深圳大學(xué) 2017
[2]基于圓柱面的快速全景圖像拼接算法研究[D]. 任剛.杭州電子科技大學(xué) 2017
[3]寬視角圖像拼接關(guān)鍵技術(shù)研究與實(shí)現(xiàn)[D]. 劉洋.電子科技大學(xué) 2016
[4]快速創(chuàng)建全景視頻及去鬼影方法的研究與實(shí)現(xiàn)[D]. 袁晨鴻.哈爾濱工業(yè)大學(xué) 2013
[5]全景圖像拼接關(guān)鍵技術(shù)研究[D]. 趙書(shū)睿.電子科技大學(xué) 2013
[6]基于SIFT的圖像配準(zhǔn)與拼接技術(shù)研究[D]. 袁杰.南京理工大學(xué) 2013
[7]動(dòng)態(tài)場(chǎng)景拼接技術(shù)的研究與實(shí)現(xiàn)[D]. 徐光著.重慶大學(xué) 2011



本文編號(hào)：3228487