基于特征匹配算法的圖像拼接技術(shù)研究.pdf

1、隨著圖像處理技術(shù)的發(fā)展，圖像拼接越來越廣泛地應(yīng)用于航天航空、生物醫(yī)學(xué)、軍事安全、計算機視覺等領(lǐng)域。圖像拼接技術(shù)的目的是最終得到一幅高清晰度、視角寬的圖像。主要方法是利用像機拍攝多幅具有重疊區(qū)域的圖像，再通過計算機處理以獲得圖像，目前的研究主要圍繞匹配的準(zhǔn)確度、計算時間等問題。因此本文在保證特征提取的準(zhǔn)確度的前提下提高計算速度，并且盡可能地使過渡區(qū)域看起來更自然。
　　論文對圖像拼接的技術(shù)進行了大量的研究，提出了一種基于特征匹配的圖

2、像拼接算法。具體的內(nèi)容如下：
　　本文先深入的研究了大量的國內(nèi)外與圖像處理相關(guān)的技術(shù)，尤其針對圖像的配準(zhǔn)和圖像的融合兩個方面進行了大量的學(xué)習(xí)。接著介紹了圖像拼接的相關(guān)技術(shù)，主要針對圖像的采集、圖像的投影模型、圖像的變換模型等概念進行了說明。
　　對于圖像的配準(zhǔn)這一部分，詳細介紹以下特征提取算法：Harris角點檢測算法、SIFT算法、SURF算法。提出了一種基于ORB算法的特征匹配的改進算法。本算法是使用ORB算法對圖像進行

3、二進制描述子的提取，并且結(jié)合RANSAC和中值濾波去噪，然后經(jīng)過透視變換完成圖像的校正，最終達到了圖像的匹配，得到的結(jié)果與SIFT算法、SURF算法進行了比較。在最后的拼接部分，采用兩組有重疊部分的圖片進行拼接，在柱面投影下獲得一副視角大且清晰度高的圖像。
　　在圖像融合環(huán)節(jié)中，介紹圖像融合的幾種經(jīng)典算法，例如主成分分析法、IHS算法、PCNN算法等，其中重點介紹了小波變換的圖像融合算法。并且針對小波變換的融合的規(guī)則，提出了一種改