基于特征的圖像配準(zhǔn)與拼接技術(shù).pdf

1、視覺(jué)是人類(lèi)獲取信息的主要途徑之一,而圖像正是我們通過(guò)視覺(jué)獲得信息的主要手段.在現(xiàn)階段的工程項(xiàng)目和科學(xué)研究中,經(jīng)常需要寬視角且高分辨率的圖像.普通獲取圖像的設(shè)備無(wú)法直接得到這種圖像,而能夠獲取廣角圖像的魚(yú)眼鏡頭等設(shè)備價(jià)格昂貴且使用復(fù)雜,得到的圖像也存在失真和分辨率不規(guī)則等問(wèn)題.為解決這些難題而提出了圖像拼接技術(shù),它可以將一組相互有重疊部分的圖像通過(guò)配準(zhǔn)融合等技術(shù)拼接成一幅寬視野和高分辨率的大圖像.圖像拼接技術(shù)也已廣泛的應(yīng)用于虛擬現(xiàn)實(shí)、醫(yī)學(xué)

2、圖像處理、遙感技術(shù)、公安取證及航天航空等研究領(lǐng)域.
　　本文對(duì)圖像拼接的基礎(chǔ)理論做了研究和討論.圖像預(yù)處理是在配準(zhǔn)前對(duì)圖像進(jìn)行去噪或增強(qiáng)處理,還可以粗略進(jìn)行圖像定位,來(lái)提高配準(zhǔn)精度及效率.圖像配準(zhǔn)的最終目的是尋找圖像之間的變換關(guān)系求出變換矩陣,是圖像拼接中最核心的步驟,它直接影響到圖像拼接的成敗.主要有三種方法:基于灰度信息方法,基于變換域方法,基于特征方法.基于特征的圖像配準(zhǔn)有較強(qiáng)的適應(yīng)性,是目前的研究熱點(diǎn).常用的幾何特征包括:

3、點(diǎn),邊緣,輪廓,以及統(tǒng)計(jì)特征等.常用特征提取算法有:Moravec角點(diǎn)檢測(cè)算法,SUSAN角點(diǎn)檢測(cè)算法以及Harris角點(diǎn)檢測(cè)算法.融合技術(shù)可以消除拼接后大圖像的失真和明顯的接縫.
　　基于以上研究提出了一種SIFT和Krawtchouk矩不變量相結(jié)合的圖像配準(zhǔn)方法.SIFT是基于尺度空間的配準(zhǔn)方法,對(duì)圖像旋轉(zhuǎn)縮放等變換能保持很好的不變性。但該算法的描述向量維數(shù)較高,增加了匹配階段的計(jì)算量,嚴(yán)重影響了匹配的速度,而且要占用大量的存