学位论文 > 优秀研究生学位论文题录展示

CE-3 全景相机图像处理与拼接研究

作　者: 何建伟
导　师: 杨建峰
学　校: 中国科学院研究生院（西安光学精密机械研究所）
专　业: 光学工程
关键词: 全景相机图像拼接畸变校正图像复原图像增强
分类号: TP391.41
类　型: 硕士论文
年　份: 2010年
下　载: 71次
引　用: 0次
阅　读: 论文下载

内容摘要

探月二期将实现探测器的软着陆和巡视，作为探测器的重要载荷之一的全景相机将和其它载荷一起完成月表地质构造和形貌调查的科学目标。本文对全景相机的图像拼接技术进行了比较系统的研究。由于实际的需要，在进行图像的拼接之前，本文首先研究了图像预处理工作。本文的主要内容包括图像的畸变校正，图像复原和图像增强以及图像的拼接四部分内容。在畸变校正部分，本文分析了畸变对拼接结果的影响，由于全景相机的畸变达到了万分之几的精度，经过分析其对拼接的影响在一个像素的范围内，所以本文对CE-3相机图像没有做畸变校正的工作，但是为了研究的全面性，本文给出了一种在需要畸变校正时的高精度的畸变校正方法。在图像复原部分，本文给出了一种基于自适应系数的全变图像复原算法，并将其应用于CE-3相机的图像复原中，通过最后的分析表明复原图像在清晰度，平均梯度，以及信息熵等方面都有大幅的提高。在图像增强部分，本文提出了针对CE-3相机的Retinex照反射模型的增强算法。为了符合人眼的视觉特性，本文又提出了基于修正指数变换的图像灰度变换增强算法，在此算法加入了对噪声的控制。通过对相机实际拍摄图像的测试表明，本文算法在清晰度，梯度平均值方面都有了较大的提高。本文第五章详细讲述了基于SIFT的图像拼接算法，针对SIFT角点匹配问题，本文提出了基于系统论的匹配准则，并对其进行了精度和时间方面的测试，最后将其应用于图像的拼接算法中的特征匹配部分；本文综合考虑算法的时间和精度两方面问题对图像间的变换采用了仿射变换的模型；对变换模型的求解本文采用目前比较好的PROSAC和LM算法相结合的方法;在最后的图像融合部分，本文分析了相对定标误差对拼接的影响，并给出了修正方法。最后修正后结果进行了渐进渐出的融合。基于上面的算法，本文实现了全景相机拍摄两周图像的拼接，最后给出了图像的拼接结果。

全文目录

摘要  3-4
Abstract  4-6
目录  6-8
第一章绪论  8-12
  1.1 问题提出  8
  1.2 拼接技术的研究背景  8-9
  1.3 影响 CE-3 图像拼接的因素分析  9-10
  1.4. 本文结构  10-12
第二章全景相机图像畸变纠正  12-24
  2.1 畸变的概念与校正意义  12-13
  2.2 畸变的数学模型  13-14
  2.3 畸变校正的方法概述  14-17
    2.3.1 基于控制目标方法  14-15
    2.3.2 基于模式的非线性畸变校正  15-17
  2.4 畸变校正后图像亮度的处理  17
  2.5 畸变对图像拼接的影响  17-18
  2.6 全景相机的畸变  18-22
    2.6.1 全景相机的畸变分析  18-19
    2.6.2 一种高精度的畸变检测方法  19-22
  2.7 本章总结  22-24
第三章全景相机的图像复原  24-36
  3.1 图像复原的概念与意义  24
  3.2 图像复原的经典算法  24-27
    3.2.1 图像的退化模型  24-25
    3.2.2 退化函数的几种常见模型  25-26
    3.2.3 常用的图像复原算法  26-27
  3.3 自适应正则化系数的全变分的图像复原  27-34
    3.3.1 算法简介  28-30
    3.3.2 点扩展函数 PSF 的估计  30-31
    3.3.3 图像复原结果  31-34
  3.4 本章小结  34-36
第四章全景相机的图像增强  36-48
  4.1 图像增强的概念和意义  36
  4.2 经典的图像增强算法  36-40
    4.2.1 灰度级修正  36-37
    4.2.2 图像的灰度变换  37-38
    4.2.3 图像的直方图处理  38-40
  4.3 基于人眼视觉特性的 RETINEX 的图像增强技术  40-46
    4.3.1 Retinex 理论简介  40
    4.3.2 人眼的视觉特性分析  40-41
    4.3.3 Retinex 的图像增强算法  41-43
    4.3.4 符合人眼视觉特性的指数修正  43-44
    4.3.5 图像的亮度增强算法  44-46
  4.4 本章小结  46-48
第五章全景图像拼接  48-68
  5.1 引言  48
  5.2. SIFT 算法的简单介绍  48-58
    5.2.1 特征向量的检测与生成  49-54
    5.2.2 SIFT 特征点的匹配  54-58
  5.3 图像的变换模型  58-60
    5.3.1 射影变换  59
    5.3.2 仿射变换  59-60
    5.3.3 刚性变换  60
    5.3.4 本文变换选取  60
  5.4 图像变换矩阵的计算与优化  60-63
    5.4.1 变换矩阵的计算  60-61
    5.4.2 变换矩阵的优化  61-63
  5.5 图像的光差调整和融合  63-65
    5.5.1 图像的光差调整  63-64
    5.5.2. 图像的融合  64-65
    5.5.3 小结  65
  5.6 图像拼接算法流程和结果  65-67
  5.7 本章小结  67-68
第六章全文总结和展望  68-70
  6.1 全文总结  68
  6.2 工作展望  68-70
参考文献  70-78
作者在读期间发表文章  78-80
致谢  80

CE-3 全景相机图像处理与拼接研究

内容摘要

全文目录

相似论文