基于角點檢測與匹配的圖像拼接設(shè)計與實現(xiàn).pdf

1、圖像拼接技術(shù)是擴大圖像視場范圍應(yīng)用的一項必不可少的關(guān)鍵技術(shù)。但現(xiàn)有的圖像拼接技術(shù)研究大都對800×600以下的圖像進行研究，為了提高圖像拼接技術(shù)的實用性，本系統(tǒng)針對大分辨率的圖像采用基于角點來實現(xiàn)圖像拼接。
　　國內(nèi)外對圖像拼接技術(shù)的研究采用基于頻域、基于圖像分塊、基于特征區(qū)域和結(jié)合網(wǎng)格的圖像特征等拼接技術(shù)。但這些技術(shù)實現(xiàn)過程比較復(fù)雜，只有基于特征點的圖像拼接比較明確。因此本系統(tǒng)主要采用基于改進的Harris角點檢測與匹配，實現(xiàn)更

2、大分辨率的圖像拼接。主要工作如下:
　　在圖像預(yù)處理方面，先利用轉(zhuǎn)化灰度圖函數(shù)得到灰度圖。在角點檢測和提取時，基于傳統(tǒng)的Harris角點檢測算法上，對梯度算子、Harris響應(yīng)函數(shù)和角點提取閾值R做了改進，以實現(xiàn)角點提取。在圖像配準方面，采用先進行角點粗匹配，再進行精確匹配的策略，選擇了像素差的平方和方法和歸一化互相關(guān)法進行粗匹配，用基于視差梯度約束的隨機抽樣一致性精確匹配算法進行提純。而視差梯度約束的隨機抽樣一致性則在用抽樣角點

3、求解變換模型參數(shù)前進行一次預(yù)檢驗，以去除所選的隨機點存在誤碼匹配點，這樣即不降低算法的精度，又節(jié)省了因錯誤數(shù)據(jù)帶來的模型計算時間。在圖像融合方面，采用圖像均值平衡兩幅圖像之間的光差，使融合后的圖像不會在重疊區(qū)有明顯的亮度跳變感。利用加權(quán)漸入漸出法實現(xiàn)無縫痕的圖像拼接融合。
　　本系統(tǒng)在Visual Studio2008開發(fā)環(huán)境下實現(xiàn)了Harris角點檢測與匹配的圖像拼接系統(tǒng)。系統(tǒng)中采用改進的Harris角點檢測使對灰度變化更敏感和