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基于序列图像的全景图像拼接技术的研究

作　者: 林婧
导　师: 华宇宁
学　校: 沈阳理工大学
专　业: 检测技术与自动化装置
关键词: 全景图像拼接图像配准图像融合 SIFT算法 RANSAC算法
分类号: TP391.41
类　型: 硕士论文
年　份: 2010年
下　载: 269次
引　用: 1次
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内容摘要

本文以无人操纵目标自动识别系统的开发为背景,在深入研究国内外全景图像拼接技术的研究成果基础上,从图像预处理、图像配准、图像融合等关键技术环节入手,主要针对全景图像拼接的关键——图像配准技术进行了研究。本文对比分析了经典的图像配准算法:基于模板的和基于Harris角点特征的图像配准算法。但是这两种算法都有一定的局限性。基于此问题,本文在对SIFT算法研究的基础上,利用经典的SIFT算法提取出图像的特征点,并在生成特征向量描述符时,利用梯度归一化的思想对原算法进行了改进,有效地提高了图像配准算法的速度和精度。RANSAC算法的使用,较好地剔除了图像的误匹配点对,实现了特征点对的精确匹配。通过实验证明了本文算法在特征匹配时间、特征匹配正确率和匹配效率等方面都较原算法有了改进。在分析现有图像拼接方式及插值算法的基础上,采用前向映射法得到重采样后的图像,从而将待拼接图像映射到参考图像上,完成图像的拼接。进而采用渐入渐出的图像融合算法,消除图像的拼接缝问题。最后将整个序列图像按照此方法进行处理,从而得到全景图像。对于上述算法,本文给出了各个步骤的具体实例分析结果。实验结果表明,本文算法较以往的算法在图像配准和图像融合方面取得了更为理想的效果,可以有效地应用于序列图像拼接的场合。

全文目录

摘要  6-7
Abstract  7-10
第1章绪论  10-16
  1.1 选题背景和意义  10-11
  1.2 课题研究目的和主要内容  11-12
  1.3 国内外研究现状分析  12-14
  1.4 论文工作和结构安排  14-16
第2章图像的获取和预处理  16-25
  2.1 图像的获取  16-17
  2.2 图像的几何畸变及校正  17-21
    2.2.1 常用的几何变换模型  18-19
    2.2.2 图像的几何校正  19-21
  2.3 柱面投影  21-25
    2.3.1 常见的投影坐标系  21-22
    2.3.2 柱面投影原理  22-25
第3章经典图像配准算法的实现  25-37
  3.1 图像配准的定义  25-26
  3.2 基于模板的图像配准  26-29
  3.3 基于 Harris 角点特征的图像配准  29-37
    3.3.1 Harris 角点检测算法  29-32
    3.3.2 Harris 角点匹配算法  32-37
第4章改进的SIFT 特征的图像配准算法  37-54
  4.1 基于 SIFT 的特征提取算法  37-41
    4.1.1 尺度空间极值检测  38-39
    4.1.2 极值点位置精确定位  39-40
    4.1.3 关键点方向参数确定  40
    4.1.4 特征向量描述子生成  40-41
  4.2 改进的 SIFT 特征提取算法  41-42
  4.3 随机采样法精确匹配  42-46
    4.3.1 RANSAC 算法  42-44
    4.3.2 本文采用的精确匹配算法  44-46
  4.4 实验结果分析  46-54
第5章全景图像生成  54-72
  5.1 图像拼接  54-61
    5.1.1 图像拼接方式  54-57
    5.1.2 变换参数估计  57-58
    5.1.3 图像的灰度级插值方法  58-61
  5.2 图像融合  61-67
    5.2.1 常用的图像融合方法  61-63
    5.2.2 本文的图像拼接和融合方法  63-65
    5.2.3 实验结果  65-67
  5.3 全景图像拼接及实验结果  67-72
结论  72-74
参考文献  74-79
攻读硕士学位期间发表的论文和获得的科研成果  79-80
致谢  80-81

基于序列图像的全景图像拼接技术的研究

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