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(lǐng)域中最重要的環(huán)節(jié)之一?？煞譃閰^(qū)域匹配和特征匹配兩個(gè)大類。區(qū)域匹配中最常用的算法是歸一化互相關(guān)方法。互相關(guān)匹配在兩幅圖像不相似的情況下，配準(zhǔn)率很低，所以近年來(lái)，國(guó)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(wú)法處理兩幅圖像間有噪聲，存在較大的旋轉(zhuǎn)角度、平移和尺度變化時(shí)的情況，而且這些方法的拼接效果不理想，無(wú)法滿足準(zhǔn)確拼接的要求?；谔卣鞯呐錅?zhǔn)方法能夠處理兩幅圖像間存在比較大的未對(duì)準(zhǔn)情況，并且

2、計(jì)算量小，配準(zhǔn)速度較快。 基于特征的匹配方法涉及兩個(gè)重要部分，一是特征的選定和提??；二是相似性準(zhǔn)則的確定及實(shí)現(xiàn)。針對(duì)有旋轉(zhuǎn)和噪聲干擾的圖像，從檢測(cè)精度和計(jì)算效率兩方面對(duì)當(dāng)前應(yīng)用比較廣泛的角點(diǎn)檢測(cè)方法Harris和SUSAN進(jìn)行比較，由于SUSAN算法對(duì)旋轉(zhuǎn)和噪聲的不敏感，且算法運(yùn)算速度快，被應(yīng)用到本文的角點(diǎn)檢測(cè)中。 在上述角點(diǎn)檢測(cè)算法基礎(chǔ)上，本文提出了針對(duì)有旋轉(zhuǎn)和噪聲干擾的圖像拼接算法。該算法采用改進(jìn)的角點(diǎn)檢測(cè)算法，在點(diǎn)

3、特征匹配階段，分三步建立角點(diǎn)之間的對(duì)應(yīng)關(guān)系。 第一步，利用改進(jìn)的歸一化互相關(guān)方法初步建立起角點(diǎn)的對(duì)應(yīng)關(guān)系； 第二步，利用馬氏距離仿射不變性原理刪除錯(cuò)誤的角點(diǎn)匹配對(duì)； 第三步在選出的匹配對(duì)中選出自相關(guān)距離最小的三對(duì)角點(diǎn)對(duì)。最后用正確點(diǎn)對(duì)求得待配準(zhǔn)的兩幅圖像間的仿射變換參數(shù)，并對(duì)圖像進(jìn)行重采樣和鑲嵌。 本文提出的基于角點(diǎn)檢測(cè)的圖像拼接算法能夠?qū)崿F(xiàn)有大旋轉(zhuǎn)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