基于特征的圖像拼接算法研究.pdf

1、圖像匹配和拼接是圖像處理領域中最重要的環(huán)節(jié)之一。可分為區(qū)域匹配和特征匹配兩個大類。區(qū)域匹配中最常用的算法是歸一化互相關方法。互相關匹配在兩幅圖像不相似的情況下，配準率很低，所以近年來，國外的研究工作都在致力于特征匹配方法的研究。 已有的拼接算法無法處理兩幅圖像間有噪聲，存在較大的旋轉角度、平移和尺度變化時的情況，而且這些方法的拼接效果不理想，無法滿足準確拼接的要求。基于特征的配準方法能夠處理兩幅圖像間存在比較大的未對準情況，并且

2、計算量小，配準速度較快。 基于特征的匹配方法涉及兩個重要部分，一是特征的選定和提?。欢窍嗨菩詼蕜t的確定及實現。針對有旋轉和噪聲干擾的圖像，從檢測精度和計算效率兩方面對當前應用比較廣泛的角點檢測方法Harris和SUSAN進行比較，由于SUSAN算法對旋轉和噪聲的不敏感，且算法運算速度快，被應用到本文的角點檢測中。 在上述角點檢測算法基礎上，本文提出了針對有旋轉和噪聲干擾的圖像拼接算法。該算法采用改進的角點檢測算法，在點

3、特征匹配階段，分三步建立角點之間的對應關系。 第一步，利用改進的歸一化互相關方法初步建立起角點的對應關系； 第二步，利用馬氏距離仿射不變性原理刪除錯誤的角點匹配對； 第三步在選出的匹配對中選出自相關距離最小的三對角點對。最后用正確點對求得待配準的兩幅圖像間的仿射變換參數，并對圖像進行重采樣和鑲嵌。 本文提出的基于角點檢測的圖像拼接算法能夠實現有大旋轉角度，平移條件下圖像之間的拼接，適用于噪聲干擾較小圖像尺