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文檔簡介
1、本文以無人操縱目標自動識別系統(tǒng)的開發(fā)為背景，在深入研究國內(nèi)外全景圖像拼接技術(shù)的研究成果基礎(chǔ)上，從圖像預(yù)處理、圖像配準、圖像融合等關(guān)鍵技術(shù)環(huán)節(jié)入手，主要針對全景圖像拼接的關(guān)鍵——圖像配準技術(shù)進行了研究。
本文對比分析了經(jīng)典的圖像配準算法：基于模板的和基于Harris角點特征的圖像配準算法。但是這兩種算法都有一定的局限性?；诖藛栴}，本文在對SIFT算法研究的基礎(chǔ)上，利用經(jīng)典的SIFT算法提取出圖像的特征點，并在生成特征向量描
2、述符時，利用梯度歸一化的思想對原算法進行了改進，有效地提高了圖像配準算法的速度和精度。RANSAC 算法的使用，較好地剔除了圖像的誤匹配點對，實現(xiàn)了特征點對的精確匹配。通過實驗證明了本文算法在特征匹配時間、特征匹配正確率和匹配效率等方面都較原算法有了改進。
在分析現(xiàn)有圖像拼接方式及插值算法的基礎(chǔ)上，采用前向映射法得到重采樣后的圖像，從而將待拼接圖像映射到參考圖像上，完成圖像的拼接。進而采用漸入漸出的圖像融合算法，消除圖像的
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