正交多幕特種電影的自適應(yīng)拼接技術(shù).pdf

1、本文分析了前人在圖像拼接領(lǐng)域的研究成果和研究現(xiàn)狀，介紹了圖像拼接的流程、圖像的采集以及常見的圖像變換模型，研究了圖像拼接技術(shù)中的圖像配準(zhǔn)及圖像融合等關(guān)鍵技術(shù)。分析和總結(jié)了現(xiàn)有的圖像拼接的主要方法、性能以及存在的問題。通過對(duì)各種拼接算法優(yōu)缺點(diǎn)的比較，提出了一種基于特征的改進(jìn)算法。該算法綜合利用了興趣點(diǎn)的亮度信息和空間信息，使用Harris角檢測(cè)器提取出興趣點(diǎn)，采用興趣點(diǎn)主方向和互相關(guān)系數(shù)相結(jié)合的方法提取出初始匹配對(duì)，根據(jù)特征點(diǎn)的整體匹配度

2、剔除偽匹配對(duì)，得到兩幀圖像的對(duì)應(yīng)興趣點(diǎn)特征對(duì)；根據(jù)匹配對(duì)計(jì)算出圖像的變換參數(shù)；在原始圖像上得到初始匹配點(diǎn)后采用RANSAC算法穩(wěn)健估計(jì)變換矩陣H；為了提高配準(zhǔn)算法的精度，采用變換矩陣H，引導(dǎo)兩幀原始圖像上的所有特征點(diǎn)重新進(jìn)行匹配，對(duì)得到的匹配點(diǎn)集重新用RANSAC算法估計(jì)變換矩陣，并采用LM非線性優(yōu)化算法進(jìn)一步優(yōu)化，最后通過基于最佳縫合線的方法進(jìn)行融合圖像。把本文提出的圖像配準(zhǔn)和融合的改進(jìn)算法結(jié)合在一起，通過實(shí)驗(yàn)分析，該算法準(zhǔn)確率高，魯