圖像自動(dòng)拼接技術(shù)研究.pdf

1、圖像拼接技術(shù)，也稱(chēng)為圖像鑲嵌(Mosaic)技術(shù)，就是將空間存在一定重疊部分的相鄰兩幅或多幅圖像配準(zhǔn)并拼接在一起，構(gòu)成一幅完整新圖像的技術(shù)。早在20世紀(jì)70年代，圖像拼接技術(shù)就出現(xiàn)在遙感技術(shù)領(lǐng)域。近年來(lái)，隨著計(jì)算機(jī)技術(shù)的飛速發(fā)展，圖像拼接技術(shù)在計(jì)算機(jī)圖形學(xué)、計(jì)算機(jī)視覺(jué)、醫(yī)學(xué)圖像分析等學(xué)科中得到越來(lái)越廣泛的應(yīng)用。 本文對(duì)圖像拼接技術(shù)進(jìn)行了較為深入的研究，主要研究?jī)?nèi)容如下： 首先，回顧了圖像拼接的研究目的、研究意義和圖像拼接

2、技術(shù)的分類(lèi)以及國(guó)內(nèi)外的研究現(xiàn)狀，并系統(tǒng)地介紹了圖像拼接的基本流程及其關(guān)鍵技術(shù)。研究了基于傅里葉變換的相位相關(guān)拼接算法，詳細(xì)介紹了利用傅里葉變換對(duì)拼接圖像之間平移參數(shù)、旋轉(zhuǎn)角度和縮放尺度的估計(jì)。該算法無(wú)需從圖像中提取特征，能夠充分利用圖像所包含的信息，因此基于傅里葉變換的相位相關(guān)法是一種較為簡(jiǎn)單并行之有效的自動(dòng)拼接算法。 其次，提出了一種基于圖像強(qiáng)邊緣區(qū)域特征的拼接算法，該算法從圖像中提取出強(qiáng)邊緣區(qū)域；根據(jù)強(qiáng)邊緣區(qū)域的不變矩進(jìn)行圖

3、像的模糊匹配，進(jìn)而引入RANSAC方法實(shí)現(xiàn)區(qū)域的精確匹配，并同時(shí)利用精確匹配區(qū)域的對(duì)應(yīng)關(guān)系計(jì)算出圖像之間的仿射變換系數(shù)，接著通過(guò)坐標(biāo)變換和灰度插值完成圖像配準(zhǔn)；最后采用加權(quán)平均的圖像合成方法進(jìn)行色調(diào)調(diào)整從而實(shí)現(xiàn)圖像的拼接。 再者，介紹了基于SIFT特征的圖像拼接算法，并針對(duì)大尺寸的遙感圖像，提出了一種結(jié)合邊緣特征和SIFT特征的圖像拼接算法來(lái)提高大尺寸遙感圖像拼接的速度。該算法首先提取圖像中的強(qiáng)邊緣區(qū)域，接著在強(qiáng)邊緣區(qū)域周?chē)崛?/p>

4、SIFT關(guān)鍵點(diǎn)并生成SIFT特征向量，下一步采用關(guān)鍵點(diǎn)特征向量的歐式距離來(lái)作為兩幅圖像中關(guān)鍵點(diǎn)的相似性判定度量完成圖像的匹配以及后續(xù)的拼接。 最后，基于國(guó)外在全景圖自動(dòng)識(shí)別技術(shù)上的相關(guān)概率模型，提出了對(duì)于隨機(jī)輸入的序列圖像的自動(dòng)拼接的算法模型，該算法能夠自動(dòng)對(duì)隨機(jī)輸入的序列圖像進(jìn)行正確麗排序，并同時(shí)識(shí)別出輸入序列圖像中的噪聲圖像。 通過(guò)對(duì)研究工作的總結(jié)，分析了當(dāng)前研究中存在的問(wèn)題，并指出了下一步有必要深入開(kāi)展的研究方向。