基于圖像配準與圖像融合的數(shù)字照片拼接算法研究.pdf

1、圖像拼接技術(shù)就是把若干幅有重疊部分的圖像合成一幅大視角寬幅面的圖像。該技術(shù)能夠有效地克服普通相機的視場限制，還可以創(chuàng)建出全景圖像，已逐漸成為攝影測量、計算機視覺和圖像處理等一項非常重要的技術(shù)，并且具有非常廣闊的應用前景。
　　 本論文重點研究的是普通數(shù)碼相機(或者手機)拍攝的數(shù)碼照片的拼接，對圖像拼接涉及到的關(guān)鍵技術(shù)——圖像配準和圖像融合做了重點研究。圖像配準技術(shù)是搜尋待拼接圖像之間的映射關(guān)系，而圖像融合技術(shù)則是為了實現(xiàn)圖像的無

2、縫拼接。本文的主要工作如下：
　　 首先，研究了圖像配準的基本方法，基于Harris角點檢測的圖像配準算法由于Harris算子自身的缺陷往往使得匹配率降低，而且在匹配過程中容易產(chǎn)生棄真錯誤。針對這種問題，對Harris算子進行了改進，給出了基于Harris角點檢測的圖像配準算法，實驗表明該算法可以有效地減少基于Harris的匹配過程中引起的棄真錯誤，提高了匹配正確率。
　　 其次，對于圖像融合部分，先是分析了基于小波融合

3、方法和基于小波變換的脈沖耦合神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)(PCNN-Pulse Coupled Neural Network)融合方法中各自的優(yōu)缺點，在此基礎(chǔ)上本文給出了一種基于小波變換和改進脈沖耦合神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的復合融合方法，實驗表明該方法可以有效消除拼接縫，使得圖像拼接更自然。
　　 最后，對采集到的數(shù)碼照片進行拼接。實驗表明基于改進Harris配準算法在配準效率和配準精度上有明顯優(yōu)勢；基于小波變換和改進PCNN的復合融合算法具有兼顧融合效率和融合