嵌入式圖像拼接算法的設(shè)計(jì)與實(shí)現(xiàn).pdf

1、當(dāng)想拍攝整個(gè)風(fēng)景區(qū)或畢業(yè)照等全景視角的照片時(shí)，圖像拼接技術(shù)可以很好的解決普通相機(jī)視角受限的問(wèn)題，它可以將不同場(chǎng)景的物體組合起來(lái)生成一幅全景圖。在嵌入式領(lǐng)域，傳統(tǒng)的圖像拼接算法拼接兩張低分辨率的圖像運(yùn)行時(shí)間高達(dá)10秒這個(gè)數(shù)量級(jí)，本文研究的內(nèi)容是提高圖像拼接算法的效率。
　　本文以在移動(dòng)設(shè)備端實(shí)現(xiàn)圖像拼接算法為目標(biāo)，并且針對(duì)常規(guī)的算法做優(yōu)化處理，使算法的計(jì)算效率得到提升。本文首先在臺(tái)式機(jī)上實(shí)現(xiàn)經(jīng)典的圖像拼接算法，將實(shí)現(xiàn)的圖像拼接算法移

2、植到Android系統(tǒng)上，實(shí)驗(yàn)數(shù)據(jù)表明圖像拼接算法中耗費(fèi)時(shí)間最大的部分是特征點(diǎn)的提取過(guò)程，本文主要對(duì)特征點(diǎn)的提取過(guò)程做算法改進(jìn)和并行化處理。本文提取特征點(diǎn)的算法采用SIFT算法，SIFT算法是通過(guò)構(gòu)建多組金字塔圖像提取不同尺度下的特征點(diǎn)，該特征點(diǎn)是一個(gè)128維的高維矢量。通過(guò)減少金字塔圖像的組數(shù)和每組金字塔的層數(shù)與降低特征點(diǎn)的描述子的維數(shù)來(lái)減少SIFT算法的運(yùn)行時(shí)間。本文用多線程技術(shù)對(duì)特征點(diǎn)提取的過(guò)程做并行化處理。
　　在性能方面