基于特征點(diǎn)匹配和光流方程的數(shù)字圖像拼接技術(shù).pdf

1、隨著計(jì)算機(jī)和圖像處理技術(shù)的發(fā)展，數(shù)字圖像拼接技術(shù)在現(xiàn)實(shí)生活中發(fā)揮著越來越大的作用，其應(yīng)用前景也越來越廣泛。本文詳細(xì)闡述了圖像拼接技術(shù)的關(guān)鍵技術(shù)要點(diǎn)，并從特征點(diǎn)匹配和光流方程運(yùn)動(dòng)估計(jì)兩種方法入手，提出了基于特征點(diǎn)密集區(qū)域匹配技術(shù)的拼接方法，并將特征匹配和基于光流方程的分層迭代方法結(jié)合起來，以解決相機(jī)運(yùn)動(dòng)角度較大、重合度較低圖像的拼接。試驗(yàn)表明，本文提出的方法綜合了特征匹配和光流估計(jì)兩種方法的優(yōu)點(diǎn)，既提高了圖像配準(zhǔn)的精度，又降低了計(jì)算復(fù)雜性

2、，并具有較好的魯棒性。 圖像拼接就是將針對(duì)同一場(chǎng)景的相互有部分重疊的一系列圖片拼結(jié)成大幅的、寬視角的、與原始圖像接近且失真小、沒有明顯的縫合線的高分辨率圖像。圖像拼接的質(zhì)量主要依賴于圖像的配準(zhǔn)精度。目前，基于特征點(diǎn)匹配和光流估計(jì)是兩種主要的針對(duì)透視變換模型的圖像配準(zhǔn)技術(shù)。基于特征點(diǎn)的配準(zhǔn)算法能用于重合度較低的圖像之間的拼接，但是特征點(diǎn)匹配精確度低，迭代計(jì)算復(fù)雜度大；基于光流的運(yùn)動(dòng)估計(jì)主要用于重合度較高的視頻圖像，配準(zhǔn)速度快，精確

3、度高。本文中我們提出了兩種主要算法：算法一，通過二值化灰度圖的極值點(diǎn)匹配進(jìn)行圖像的預(yù)處理，得到大致重疊區(qū)域，使用Harris特征點(diǎn)檢測(cè)器求特征點(diǎn)，使用局部相關(guān)性和Hausdorff距離的方法進(jìn)行特征點(diǎn)密集區(qū)域的匹配，從而快速確定初始特征點(diǎn)對(duì)，算法提高了特征點(diǎn)的匹配速度、降低了誤匹配；算法二，將特征點(diǎn)匹配與光流估計(jì)結(jié)合起來，使用特征點(diǎn)密集區(qū)域匹配得到圖像之間的大致重疊區(qū)域，使用光流方程和分層迭代算法進(jìn)行重疊區(qū)域子圖的拼接，然后對(duì)重疊區(qū)域子