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1、由于生產(chǎn)工藝和成本等因素的限制,單根CIS的長(zhǎng)度很難達(dá)到A0及其以上幅面的要求。因此,大幅面CIS掃描儀一般由多根A4幅寬的CIS拼接而成。那么高精度的圖像拼接技術(shù)就成為了獲取高質(zhì)量掃描圖像的一項(xiàng)關(guān)鍵技術(shù)。以往和現(xiàn)有的拼接大多采用人工與計(jì)算機(jī)相互配合的半自動(dòng)方式。近年來(lái)隨著信息技術(shù)與自動(dòng)化技術(shù)的發(fā)展,對(duì)新一代圖像掃描儀的自動(dòng)化、智能化程度提出了更高的要求。
本文的主要目的就是研究新一代大幅面CIS掃描儀的自動(dòng)實(shí)時(shí)圖像拼接技術(shù),
2、不僅要達(dá)到拼接參數(shù)的自動(dòng)獲取,而且要實(shí)現(xiàn)掃描圖像的實(shí)時(shí)拼接。基于此目的,本文提出了將圖像配準(zhǔn)算法與 FPGA動(dòng)態(tài)圖形拼接相互結(jié)合的方案。首先掃描圖像特征較為豐富的圖紙,通過(guò)軟件算法進(jìn)行特征提取和特征匹配,自動(dòng)計(jì)算出拼接參數(shù);然后由計(jì)算機(jī)將拼接參數(shù)發(fā)送給掃描儀進(jìn)行保存;最后,在掃描過(guò)程中,掃描儀根據(jù)存儲(chǔ)的參數(shù)直接進(jìn)行圖像拼接。
根據(jù)以上研究方案,本文所做的主要工作和取得的成果包括:
(1)研究了掃描儀圖像的非均勻性形成
3、機(jī)理,引入了分段校正方法,有效地實(shí)現(xiàn)了掃描圖像的均勻性校正,不僅有利于改善圖像的整體質(zhì)量,而且有利于提高特征點(diǎn)檢測(cè)和匹配的正確率。
(2)分析了基于灰度、基于變換域和基于特征的圖像配準(zhǔn)方法,選取了基于特征的圖像配準(zhǔn)方法為主要研究方向。比較了Harris、SIFT和SURF三種特征點(diǎn)檢測(cè)算法在不同亮度、模糊程度和噪聲情況下的性能,并深入研究了三種特征點(diǎn)的匹配方法,對(duì)比了它們的匹配效果。最終采用了性能優(yōu)越的SURF算法完成了圖像的
4、配準(zhǔn),并根據(jù)配準(zhǔn)關(guān)系計(jì)算出CIS的相對(duì)位置和拼接參數(shù)。
(3)詳細(xì)設(shè)計(jì)了基于FPGA和SDRAM緩存的圖像拼接方案。首先由FPGA接收并保存軟件計(jì)算的拼接參數(shù),然后根據(jù)拼接參數(shù)調(diào)節(jié) SDRAM緩存中的存儲(chǔ)結(jié)構(gòu)和SDRAM的讀寫(xiě)時(shí)序,從而在掃描儀硬件中完成了圖像的拼接操作。
本文將基于特征點(diǎn)的圖像配準(zhǔn)算法和 FPGA動(dòng)態(tài)圖像拼接方法相結(jié)合,共同應(yīng)用于高精度大幅面 CIS掃描儀的開(kāi)發(fā),實(shí)現(xiàn)了拼接參數(shù)的自動(dòng)獲取和圖像的實(shí)時(shí)
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