圖像配準與圖像拼接技術的研究.pdf

1、圖像拼接技術是計算機視覺中的一個很重要的研究熱點，已經(jīng)被廣泛地應用于醫(yī)學圖像處理、視頻檢測、遙感、視頻壓縮與檢索、3D虛擬場景構建等領域。
　　本文對基于特征的圖像配準拼接技術和圖像融合分別進行了以下研究:
　　1.圖像配準方法:介紹了幾種常見的圖像配準方法，詳細介紹了角點檢測方法中的基于圖像邊緣的方法和基于Harris的角點檢測。
　　2.基于SIFT圖像特征點的圖像配準。針對基于角點檢測的方法抗噪聲性能較差，且不具

2、有良好的不變性，采用了基于SIFT圖像特征點的圖像匹配。該算法先提取SIFT特征點，利用最近鄰搜索算法進行特征點匹配，并結(jié)合RANSAC算法剔除誤匹配點。實驗結(jié)果表明SIFT特征點具有較好的平移不變性、旋轉(zhuǎn)不變性、且相較于Harris角點有很好的抗噪性等較好性能。實驗結(jié)果還表明對同一圖像提取的SIFT特征點要遠多于Harris角點，因此采用SIFT算法可以實現(xiàn)精確配準。
　　3.基于SURF圖像特征點的快速匹配。SIFT算法雖然能

3、提取較多的特征點，但同時算法的計算量大、耗時長，針對這一缺點本文提出了一種基于SURF的快速特征點匹配算法。首先對圖像采用SURF算法提取特征點，然后通過Haar小波變換確定特征點的主方向和特征點描述子，使用優(yōu)化的最近鄰搜索算法進行特征點匹配，最后根據(jù)實際需要選取相似度最高的前n對匹配點進行對比實驗。實驗結(jié)果表明，該算法速度快、魯棒性強、匹配準確性高，具有較大的應用價值。
　　4.圖像拼接技術:介紹了三種灰度插值算法，完成變換模型