圖像配準(zhǔn)與圖像拼接技術(shù)的研究.pdf

1、圖像拼接技術(shù)是計(jì)算機(jī)視覺中的一個(gè)很重要的研究熱點(diǎn)，已經(jīng)被廣泛地應(yīng)用于醫(yī)學(xué)圖像處理、視頻檢測(cè)、遙感、視頻壓縮與檢索、3D虛擬場(chǎng)景構(gòu)建等領(lǐng)域。
　　本文對(duì)基于特征的圖像配準(zhǔn)拼接技術(shù)和圖像融合分別進(jìn)行了以下研究:
　　1.圖像配準(zhǔn)方法:介紹了幾種常見的圖像配準(zhǔn)方法，詳細(xì)介紹了角點(diǎn)檢測(cè)方法中的基于圖像邊緣的方法和基于Harris的角點(diǎn)檢測(cè)。
　　2.基于SIFT圖像特征點(diǎn)的圖像配準(zhǔn)。針對(duì)基于角點(diǎn)檢測(cè)的方法抗噪聲性能較差，且不具

2、有良好的不變性，采用了基于SIFT圖像特征點(diǎn)的圖像匹配。該算法先提取SIFT特征點(diǎn)，利用最近鄰搜索算法進(jìn)行特征點(diǎn)匹配，并結(jié)合RANSAC算法剔除誤匹配點(diǎn)。實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明SIFT特征點(diǎn)具有較好的平移不變性、旋轉(zhuǎn)不變性、且相較于Harris角點(diǎn)有很好的抗噪性等較好性能。實(shí)驗(yàn)結(jié)果還表明對(duì)同一圖像提取的SIFT特征點(diǎn)要遠(yuǎn)多于Harris角點(diǎn)，因此采用SIFT算法可以實(shí)現(xiàn)精確配準(zhǔn)。
　　3.基于SURF圖像特征點(diǎn)的快速匹配。SIFT算法雖然能

3、提取較多的特征點(diǎn)，但同時(shí)算法的計(jì)算量大、耗時(shí)長(zhǎng)，針對(duì)這一缺點(diǎn)本文提出了一種基于SURF的快速特征點(diǎn)匹配算法。首先對(duì)圖像采用SURF算法提取特征點(diǎn)，然后通過Haar小波變換確定特征點(diǎn)的主方向和特征點(diǎn)描述子，使用優(yōu)化的最近鄰搜索算法進(jìn)行特征點(diǎn)匹配，最后根據(jù)實(shí)際需要選取相似度最高的前n對(duì)匹配點(diǎn)進(jìn)行對(duì)比實(shí)驗(yàn)。實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明，該算法速度快、魯棒性強(qiáng)、匹配準(zhǔn)確性高，具有較大的應(yīng)用價(jià)值。
　　4.圖像拼接技術(shù):介紹了三種灰度插值算法，完成變換模型