本文關(guān)鍵詞： 畸變校正 圖像配準(zhǔn) 最佳縫合線 泊松融合 全景圖像拼接　出處：《電子科技大學(xué)》2013年碩士論文　論文類型：學(xué)位論文

【摘要】：圖像拼接技術(shù)是一種解決單幅相機(jī)視角不夠問題的技術(shù)，它給人們的日常生活以及科學(xué)研究都帶來了很大幫助。隨著數(shù)字圖像處理和微電子等技術(shù)的不斷發(fā)展，全景圖像已廣泛應(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、遙感圖像處理等多個(gè)領(lǐng)域。全景圖像具有視角廣闊，真實(shí)性高等優(yōu)點(diǎn)，目前全景圖像的拼接方法已經(jīng)成為了虛擬現(xiàn)實(shí)和圖像處理等領(lǐng)域研究的熱點(diǎn)。 復(fù)雜場(chǎng)景的配準(zhǔn)，圖像畸變的校正，大曝光差異圖像的拼接，動(dòng)態(tài)場(chǎng)景圖像的拼接都是圖像拼接的難點(diǎn)，而且目前仍沒有一套完善的針對(duì)大部分常用圖像的拼接方法。本文主要針對(duì)全景圖像拼接時(shí)畸變的校正、圖像的配準(zhǔn)、圖像的融合、動(dòng)態(tài)場(chǎng)景中融合鬼影的消除等關(guān)鍵技術(shù)進(jìn)行研究，本文的具體研究?jī)?nèi)容及貢獻(xiàn)如下： (1)研究了圖像幾何畸變的校正，包括常用的圖像幾何變換模型、全景圖像投影模型和攝像頭失真的校正。引入一種基于幾何模型的圖像失真校正方法，快速有效地實(shí)現(xiàn)了攝像頭失真導(dǎo)致的圖像幾何畸變的校正。 (2)分析了基于頻域、基于灰度和基于特征的幾類圖像配準(zhǔn)方法。比較了Harris角點(diǎn)，尺度不變特征變換和快速魯棒性特征，確定了比較有效的特征提取方法。深入研究了特征點(diǎn)提純和模型變換參數(shù)的估計(jì)，，實(shí)現(xiàn)了圖像的配準(zhǔn)，對(duì)手持相機(jī)拍攝的圖像的配準(zhǔn)也能取得不錯(cuò)的效果。 (3)針對(duì)動(dòng)態(tài)場(chǎng)景中運(yùn)動(dòng)物體導(dǎo)致融合鬼影的問題展開了研究，總結(jié)現(xiàn)有幾種最佳縫合線的搜索準(zhǔn)則，針對(duì)它們存在的問題提出了一種改進(jìn)的最佳縫合線。改進(jìn)的最佳縫合線減小了曝光差異的影響并充分利用了相鄰像素點(diǎn)間的相似性，同時(shí)提高了算法的速度。研究了多分辨率融合和泊松融合算法，利用傅里葉變換求解提高了泊松融合的速度。最后利用最佳縫合線與泊松融合實(shí)現(xiàn)了自然無縫的全景圖像。
[Abstract]:Image stitching technology is a technology to solve the problem of single camera view is not enough, it has brought a lot of help to people's daily life and scientific research. With the development of digital image processing and microelectronics technology, Panoramic images have been widely used in virtual reality, computer vision, aerospace, military applications, medical image analysis, remote sensing image processing and other fields. At present, panoramic image mosaic method has become a hot spot in the field of virtual reality and image processing. The registration of complex scene, the correction of image distortion, the splicing of large exposure difference image, the mosaic of dynamic scene image are the difficulties of image mosaic. At present, there is still no perfect mosaic method for most commonly used images. This paper mainly focuses on the distortion correction, image registration and image fusion in panoramic image stitching. In the dynamic scene fusion ghost elimination and other key technologies are studied, the specific research contents and contributions are as follows:. 1) the correction of image geometric distortion, including image geometric transformation model, panoramic image projection model and camera distortion correction, is studied, and an image distortion correction method based on geometric model is introduced. The correction of geometric distortion caused by camera distortion is realized quickly and effectively. In this paper, several kinds of image registration methods based on frequency domain, gray level and feature are analyzed, and the Harris corner, scale invariant feature transformation and fast robust feature are compared. A more effective feature extraction method is determined and the feature point purification and model transformation parameter estimation are studied in depth. The image registration is realized and the registration of the image taken by the hand-held camera can also achieve good results. 3) aiming at the problem that moving objects lead to fusion of ghosts in dynamic scene, this paper summarizes the search criteria of several kinds of best stitching lines. An improved optimal stitching line is proposed to solve their problems. The improved optimal stitching line reduces the exposure difference and makes full use of the similarity between adjacent pixels. At the same time, the speed of the algorithm is improved. The algorithms of multi-resolution fusion and Poisson fusion are studied, and the speed of Poisson fusion is improved by Fourier transform. Finally, the natural and seamless panoramic image is realized by using the best suture and Poisson fusion.
【學(xué)位授予單位】：電子科技大學(xué)
【學(xué)位級(jí)別】：碩士
【學(xué)位授予年份】：2013
【分類號(hào)】：TP391.41

【引證文獻(xiàn)】

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本文編號(hào)：1546091