圖像序列拼接與融合中的關(guān)鍵技術(shù)研究.pdf

1、目前國內(nèi)外有關(guān)圖像拼接與融合的研究大都集中在平面圖像的拼接融合。當(dāng)圖像序列中的目標(biāo)的形狀、大小、姿態(tài)發(fā)生改變時，采用原有的完全靜態(tài)的二維圖像大小不變的匹配與拼接就難于實(shí)現(xiàn)，本文圍繞圖像序列拼接與融合方法開展研究，完成了如下幾點(diǎn)：
　　1.結(jié)合國內(nèi)外現(xiàn)有的關(guān)于圖像序列拼接與融合方法的文獻(xiàn)，對其國內(nèi)外研究現(xiàn)狀和技術(shù)難點(diǎn)進(jìn)行了總結(jié)。
　　2.對二維圖像拼接與融合關(guān)鍵技術(shù)進(jìn)行了闡述。包括圖像拼接融合技術(shù)流程，圖像配準(zhǔn)中常用的特征提取

2、算子，圖像特征匹配算法，匹配點(diǎn)對提取和變換矩陣估計(jì)過程，以及常用圖像融合算法等，部分過程進(jìn)行了實(shí)驗(yàn)說明。
　　3.針對傳統(tǒng)拼接存在的缺點(diǎn)，在基于Harris角點(diǎn)提取原理和特征點(diǎn)匹配算法，以及圖像加權(quán)融合的基礎(chǔ)上，提出了一種基于Harris角點(diǎn)的圖像拼接方法。該方法首先利用B樣條函數(shù)構(gòu)建低通濾波器，并結(jié)合圓形窗口搜索策略，以解決Harris角點(diǎn)偏移與聚簇問題；然后采用基于互相關(guān)函數(shù)的特征匹配方法，消除錯誤匹配后采用權(quán)值優(yōu)化的加權(quán)融合

3、方法進(jìn)行融合；最后，通過與原Harris算法的對比實(shí)驗(yàn)，對提出的方法進(jìn)行驗(yàn)證，并分析實(shí)驗(yàn)結(jié)果。
　　4.針對SIFT算法對重疊區(qū)域小的圖像拼接困難的問題，提出了一種基于ORB的小重疊區(qū)域圖像拼接方法。該方法首先對待匹配圖像作仿射變換處理，與參考圖像組成模擬圖像對；然后采用金字塔策略改進(jìn)的ORB匹配算法獲取圖像對的匹配點(diǎn)對，結(jié)合改進(jìn)RANSAC算法消除誤匹配點(diǎn)對；最后，基于此方法進(jìn)行實(shí)驗(yàn)，并與SIFT和ORB算法進(jìn)行對比，結(jié)合實(shí)驗(yàn)結(jié)