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图像拼接中颜色校正及图像融合研究

作　者: 唐福明
导　师: 黄东军
学　校: 中南大学
专　业: 计算机科学与技术
关键词: 图像处理颜色校正图像融合高斯金字塔拉普拉斯金字塔
分类号: TP391.41
类　型: 硕士论文
年　份: 2013年
下　载: 19次
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内容摘要

据统计,人类通过视觉获得的信息占比达80%以上,而视频、图像又是人们获取信息极为重要的载体。因此对视频、图像的获取、处理已变得非常重要。尤其是近年来随着科学技术的发展,图像、视频获取设备的普及,使得人们对视频、图像处理方面的应用快速增加,不管是军用还是民用方面。民用方面如：获取大视域的视频及全景图像等,军用方面如：对敌方物体的监控等。本文选取在视频、图像拼接过程中两个关键技术作为研究点：一拼接前对源图像颜色的校正,因为图像的颜色容易受外界环境及图像获取设备参数设置的影响,因此即便是用同一相机对同一物体拍摄得到的图像,不同图像的颜色也会略有不同；二、图像对齐后的图像融合,这步也会直接影响最终的拼接效果,如是否会出现重影,是否会出现明显的拼接缝隙等。针对第一点,本文提出了一种基于图像局部块的颜色恒常性颜色校正方法,区别于前人的基于整幅图像的颜色校正方法,以期得到尽可能精确的颜色校正。因为整幅图像其表面的光照变化是不均匀的,以整幅图像作为处理对象计算转换参数将使得误差过大,而将图像划分为较小的图像块我们可以近似地认为每个块表面的光照是均匀的。针对第二点,本文提出了一种图像分层融合技术,该方法通过累加各层融合的结果得到最终的融合结果。我们首先分别计算图像的高斯金字塔以获得低通图像、拉普拉斯金字塔以获得带通图像,然后在拉普拉斯金字塔层面做融合,最后累加拉普拉斯图层以得到最终的结果。实验证明这两点的效果比较明显,达到了预期目标。本文中有图32幅,表4个,参考文献65篇。

全文目录

摘要  4-5
Abstract  5-9
1 绪论  9-17
  1.1 选题的背景及意义  9-10
  1.2 图像拼接的概述及流程  10-12
    1.2.1 图像拼接概述  10-11
    1.2.2 图像拼接基本流程  11-12
  1.3 图像拼接研究现状  12-14
    1.3.1 国内外研究现状  12-14
    1.3.2 图像拼接面临的挑战  14
  1.4 本文研究内容  14-15
  1.5 本文组织结构  15-17
2 相关理论及工作  17-32
  2.1 色彩感知基本理论  17-19
    2.1.1 常见的颜色模型  17-19
    2.1.2 颜色感知物理模型  19
    2.1.3 人眼颜色恒常性  19
  2.2 颜色校正算法  19-25
    2.2.1 von Kries色系数定律  19-20
    2.2.2 Retinex理论  20
    2.2.3 灰度世界算法  20-21
    2.2.4 色谱映射算法  21-23
    2.2.5 贝叶斯决策算法  23-24
    2.2.6 物理模型颜色恒常性算法  24-25
  2.3 图像融合算法  25-30
    2.3.1 底层图像融合  25-27
    2.3.2 中间层图像融合  27-28
    2.3.3 顶层图像融合  28-30
  2.4 本章小结  30-32
3 基于图像块的颜色校正算法  32-43
  3.1 引言  32-33
  3.2 算法理论  33-35
    3.2.1 反射模型  33
    3.2.2 系统的光源估计模型及分块思路  33-34
    3.2.3 颜色校正模型  34-35
  3.3 算法描述  35-37
    3.3.1 图像块采样  35-36
    3.3.2 采样块的光源估计  36
    3.3.3 计算整幅图像的光照估计  36
    3.3.4 将图像的光照估计映射到每个像素  36
    3.3.5 颜色校正  36-37
  3.4 性能评价  37-41
  3.5 本章小结  41-43
4 多分辨率框架下图像融合算法  43-53
  4.1 文中的基本假设  43-44
  4.2 本章算法的理论依据  44-49
    4.2.1 构建高斯(Gaussian)金字塔  44-47
    4.2.2 构建拉普拉斯(Laplacian)金字塔  47-48
    4.2.3 加总特性  48-49
  4.3 多分辨率样条分析的图像融合算法  49-50
  4.4 实验及效果评价  50-52
  4.5 本章小结  52-53
5 结论与展望  53-55
  5.1 主要结论  53
  5.2 展望  53-55
参考文献  55-60
攻读硕士学位期间参与项目及研究成果  60-61
致谢  61

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