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1、圖像拼接的目的是將多幅具有相似場(chǎng)景,并且有重合部分的圖像通過(guò)一系列的匹配、融合算法處理,最終形成一幅高分辨率、寬視野的圖像。隨著計(jì)算機(jī)圖形學(xué)以及視覺技術(shù)的發(fā)展,圖像拼接技術(shù)得到不斷的創(chuàng)新,有效的解決了高分辨率與寬視野的矛盾問(wèn)題,被廣泛應(yīng)用于醫(yī)學(xué)圖像處理、虛擬現(xiàn)實(shí)環(huán)境處理、全景視頻監(jiān)測(cè)等各個(gè)領(lǐng)域。但是對(duì)曝光差異敏感的缺陷以及無(wú)法很好地解決拼接痕跡,所以依然是數(shù)字圖像處理領(lǐng)域的重要研究課題。
針對(duì)上述問(wèn)題,設(shè)計(jì)并實(shí)現(xiàn)了基于加權(quán)泊松
2、融合的圖像拼接算法,算法核心包括了特征點(diǎn)提取、特征點(diǎn)匹配以及圖像融合三個(gè)關(guān)鍵模塊,各個(gè)模塊依次調(diào)用。針對(duì)特征點(diǎn)提取模塊耗時(shí)過(guò)多的問(wèn)題,算法通過(guò)對(duì)尺度空間結(jié)構(gòu)的改進(jìn)、特征描述符生成過(guò)程的優(yōu)化,進(jìn)一步提升了特征點(diǎn)提取的效率。特征點(diǎn)匹配部分聯(lián)合使用了粗匹配及細(xì)匹配策略,在保證特征點(diǎn)集準(zhǔn)確性的前提下進(jìn)一步對(duì)特征點(diǎn)篩選過(guò)濾,提高了空間變換模型的求解效率與準(zhǔn)確性,融合效果也得到相應(yīng)提升。為了實(shí)現(xiàn)無(wú)縫融合,算法采用了加權(quán)平均、泊松融合交互的思想,在經(jīng)
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