基于圖像繪制的全景圖生成方法研究.pdf

1、當今隨著計算機視覺技術的快速發(fā)展，虛擬現(xiàn)實技術已經(jīng)成為目前計算機領域的一個非常活躍的研究課題?；趫D像繪制的柱面全景圖生成技術作為一種構造虛擬現(xiàn)實的全新生成方法，無需進行復雜繁瑣的建模工作，同時無需運用專業(yè)的鏡頭進行圖像的攝取，利用普通數(shù)碼相機拍攝到的圖像即可完成全景圖的生成?；趫D像繪制的柱面全景圖生成技術因具備以上特點而越來越受到人們的關注。
　　 本文就基于圖像繪制的柱面全景圖生成方法展開了研究，借鑒之前研究者所取得研究成

2、果，重點對柱面全景圖生成過程中的圖像匹配環(huán)節(jié)進行了詳細的研究。對當前流行的圖像匹配算法進行了研究，并對傳統(tǒng)算法進行了嘗試性改進，并將改進的算法應用于柱面全景圖的生成之中。本文的主要工作如下:
　　 (1)對當前使用較廣的特征匹配算法——尺度不變性變換(SIFT)方法進行了研究。該方法能夠在待匹配圖像發(fā)生尺度變化以及旋轉(zhuǎn)變化時檢測出圖像的特征點。同時該算法對圖像光照變化、噪聲污染等均具備良好的魯棒性。針對傳統(tǒng)SIFT算法構造的特征

3、描述算子維度過大，影響算法的匹配效率的問題。本文在構造特征描述算子的過程中引入了Walsh-Hadamard內(nèi)核投影技術。改進的SIFT算法能夠有效地降低構建出的SIFT特征描述算子的維度。隨后進行的仿真實驗結果表明，改進的SIFT算法能夠在一定程度上提高算法的匹配效率。本文將改進后的SIFT算法應用于柱面全景圖的生成過程中，得到了效果較為理想的大視角全景圖像。
　　 (2)對加速魯棒性特征(SURF)算法進行了研究與分析。SU

4、RF算法與SIFT算法性能相近，但是SURF算法比SIFT算法的匹配效率更高，因此可以用來完成比灰度圖像信息量更大的彩色圖像的匹配。為了提高彩色圖像匹配的匹配效率，本文提出一種基于加速分割檢測特征(FeaturesfromAcceleratedSegmentTest，F(xiàn)AST)和SURF算法的圖像匹配方法，將改進后的FAST算法用于傳統(tǒng)SURF算法的特征點檢測環(huán)節(jié)。隨后進行的仿真實驗結果表明改進后的SURF算法能夠在一定程度上提高匹配效