基于改進FREAK算法的圖像拼接技術研究.pdf

1、圖像拼接作為計算機視覺方面的一門關鍵學科，在許多領域和日常生活范疇內(nèi)都有著普遍的應用。圖像拼接技術的產(chǎn)生就是為了解決寬視角與高空間分辨率不能兼得的缺陷，這成為大量科研工作者的研究熱點，使普通的成像設備和一般的數(shù)碼相機都能獲取高清晰度的寬視野圖像。圖像拼接技術是針對部分重疊的圖像序列，在不降低原圖像清晰度的情況下使用計算機中的一些圖像處理算法，對圖像進行特征信息的配準，再利用融合算法使拼接后的圖像具有寬視野、高清晰度、無縫等特點?？傮w上可

2、理解為，圖像拼接的過程主要涵蓋重要兩步：圖像配準和圖像融合。
　　本文首先敘述了關于圖像拼接的基礎概念和相關技術，有關圖像配準方面闡述了幾種傳統(tǒng)常用的特征點匹配算法，經(jīng)過對比后發(fā)現(xiàn)傳統(tǒng)算法對圖像間發(fā)生尺度變化的匹配效果不好的劣勢，提出了一種基于改進FREAK算法的特征點匹配算法。改進的算法將SURF算法和FREAK算法有效聯(lián)系為整體用于特征點檢測與篩選：利用SURF算法中Hessian矩陣確定候選點，進行非極大值抑制，建立尺度空間

3、；然后用FREAK算法描述得到的特征點，并分配方向，最終得到圖像匹配結果。實驗表明，改進算法在圖像特征點匹配準確度上有一定的提高，并且對圖像的尺度差異、光照差異以及旋轉差異具有良好匹配效果。對給定部分重疊的原圖像實行拼接，使用本文提出的改進FREAK算法應用于原圖像實行特征點檢測與篩選，有利于圖像間的對齊準確率；再結合RANSAC算法提純匹配對，進一步分析建立單應性矩陣在新坐標系下統(tǒng)一圖像的視角；接著采取線性漸變加權算法消除配準產(chǎn)生的接

4、縫，從而達到圖像拼接技術的實際應用，經(jīng)處理后圖像具有寬視野、高質量的特點，具有良好的視覺效果。
　　針對圖像融合技術提出了以小波變換為基礎的改進的融合準則方法，具體方法為小波變換把圖像解析為高頻系數(shù)與低頻系數(shù)，高頻系數(shù)采用與兩種Laplacian模板算子卷積，并求其圖像熵函數(shù)作為清晰度評價判斷函數(shù)處理，再進一步對熵函數(shù)比較求取最終系數(shù)值；低頻系數(shù)借鑒Otsu算法思想利用閾值結合拉普拉斯清晰度評價函數(shù)的判斷規(guī)則處理，將原圖像的能量最