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文檔簡介
1、全景圖像拼接技術(shù)解決了將同一場景的多幅具有一定重疊區(qū)域的小分辨率圖像，通過圖像拼接得到高分辨率全景圖像的問題。其過程主要包括特征點檢測和圖像配準(zhǔn)兩個部分。特征點檢測用于提取圖像中關(guān)鍵點，是圖像配準(zhǔn)的前提。圖像配準(zhǔn)解決了通過尋找圖像間的變換矩陣，將其中一幅圖像映射到另一幅圖像坐標(biāo)系下的問題。本文將重點在圖像的特征點檢測和圖像配準(zhǔn)上展開研究。在圖像特征點檢測階段，通過實驗發(fā)現(xiàn)傳統(tǒng)的SURF特征點檢測算子檢測到大量冗余的圖像特征點，多余特征點
2、造成大量的時間消耗在描述子生成以及匹配過程中，針對該情況本文提出了一種基于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的SURF閾值估算的方法，在保證拼接效果的前提下降低檢測到的圖像特征點數(shù)量。在圖像配準(zhǔn)階段通過KNN最近鄰算法進行粗匹配，然后用RANSAC算法對特征點對進行提純來求解單應(yīng)性矩陣，最后采用加權(quán)平均法融合生成拼接圖像。
研究內(nèi)容歸納如下:
1.采用基于KNN和RANSAC結(jié)合的圖像誤匹配去除算法。算法選用SURF特征作為待拼接圖像的配準(zhǔn)依
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