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图像拼接的核心算法研究

作　者: 游磊
导　师: 杨丹；张小洪
学　校: 重庆大学
专　业: 应用数学
关键词: 图像拼接图像配准图像融合参数模型最优化鱼眼图像校正
分类号: TP391.41
类　型: 硕士论文
年　份: 2009年
下　载: 497次
引　用: 5次
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内容摘要

随着数字成像技术的快速发展,数字成像设备得到了越来越广泛的应用。在某些特定的情况下,需要大尺度广视角的图片,但是由于成像设备与技术等因素影响下,图像的视角不能满足实际需要,这样提出了图像拼接技术。图像拼接技术是数字图像处理领域一个重要的研究方向,在数字视频、计算机视觉、计算机图形学、虚拟现实、遥感图像处理等领域有着广泛的应用价值。在这种背景下,本文研究并利用图像拼接技术,突破成像设备自身物理限制,得到大尺度广视角的数字全景图的理论和方法。图像拼接过程包括图像获取、图像配准、图像投影以及图像融合等几个基本步骤。如果采用特殊的鱼眼镜头获取图像时,需要将图像进行校正处理。图像配准是整个图像拼接技术的关键和难点,直接影响拼接是否成功;而另一个关键步骤是图像融合,影响拼接的直观效果;图像投影模型是以不同的形式对图像进行表达,根据不同的应用需要可以变换不同的投影方式。通过深入研究图像拼接各个步骤,本文做了如下工作:1.鱼眼镜头具有短焦距、视角广的优点,但是使用鱼眼镜头拍摄的图像会产生严重变形,那么必须将其做校正处理。由于提取图像轮廓是校正的前提,研究一种基于区域生长的轮廓提取算法。以图像二值化为前提,使用基于区域生长的改进算法,获取图像轮廓,进而实现鱼眼图像校正。克服了鱼眼图像轮廓区域内出现大量黑色像素,使得面积统计算法失效的缺点;2.在计算图像变换参数过程中,图像配准转化成一个无约束最优化问题,运用二次型理论研究一种新的参数优化模型算法—正交方向逼近法。该算法是根据参数矩阵最优函数特有的性质,采用一种简洁解法,无须计算函数的导数或梯度,仅须计算函数值即可。其优点是克服了以往算法所要求占用大量计算机内存的缺点,仅用一个矩阵存储数字信息;3.经过球面投影后的图像边缘变成一条曲线,那么确定缝合线就非常复杂,这里改进一种简单的缝合线拟合算法,保证了融合效果。最后使用matlab7.0和VC++6.0实现了各个算法以及演示步骤,通过实验结果数据展示算法的实用性与有效性。

全文目录

摘要  3-4
ABSTRACT  4-8
1 绪论  8-14
  1.1 引言  8
  1.2 图像拼接技术简介  8-9
  1.3 图像拼接技术的研究意义和应用  9-10
  1.4 图像拼接技术的研究现状  10-12
  1.5 本文研究主要内容  12-14
2 图像获取与成像模型  14-24
  2.1 图像获取  14
  2.2 线性摄像机工作原理  14-17
    2.2.1 坐标系简介  14-15
    2.2.2 成像模型  15-17
  2.3 鱼眼图像恢复实际场景  17-24
    2.3.1 成像模型  18
    2.3.2 鱼眼图像校正  18-20
    2.3.3 经典轮廓提取算法  20-21
    2.3.4 基于区域生长的鱼眼图像轮廓提取算法  21-24
3 基于特征点匹配的图像配准  24-42
  3.1 图像配准技术简介  24-25
  3.2 图像特征检测  25-27
    3.2.1 角点特征  25-26
    3.2.2 经典角点检测算法  26-27
  3.3 图像特征描述符  27
  3.4 尺度不变特征变换  27-31
    3.4.1 尺度不变特征变换的优点  27
    3.4.2 提取尺度不变特征  27-30
    3.4.3 尺度不变特征描述符  30-31
  3.5 特征点的匹配以及伪特征点的剔除  31-34
    3.5.1 匹配的约束条件  31-32
    3.5.2 特征点粗匹配  32-33
    3.5.3 RANSAC 鲁棒估计  33-34
  3.6 图像变换关系优化  34-38
    3.6.1 图像变换关系模型  34-36
    3.6.2 无约束非线性最优化  36-38
  3.7 基于二次型理论的参数模型优化算法  38-42
    3.7.1 目标函数及其性质  38-40
    3.7.2 算法思想及其收敛性证明  40-42
4 图像投影与融合技术  42-50
  4.1 图像投影模型  42-46
  4.2 图像融合技术简介  46-50
    4.2.1 加权平滑法  46-47
    4.2.2 基于缝合线理论的改进融合算法  47-50
5 实验结果分析  50-56
  5.1 基于区域生长的鱼眼图像轮廓提取算法  50-51
  5.2 基于二次型理论的参数模型优化算法  51-53
  5.3 图像拼接结果  53-56
6 总结与展望  56-58
致谢  58-59
参考文献  59-63
附录  63

图像拼接的核心算法研究

内容摘要

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