無(wú)序圖像的全自動(dòng)拼接關(guān)鍵技術(shù)研究.pdf

1、廈n大學(xué)學(xué)位論文原戧性聲明本人呈交的學(xué)位論文是本人在導(dǎo)師指導(dǎo)下，獨(dú)立完成的研究成果。本人在論文寫(xiě)作中參考其他個(gè)人或集體已經(jīng)發(fā)表的研究成果，均在文中以適當(dāng)方式明確標(biāo)明，并符合法律規(guī)范和《廈門(mén)大學(xué)研究生學(xué)術(shù)活動(dòng)規(guī)范(試行)》。另外，該學(xué)位論文為()課題(組)的研究成果，獲得()課題(組)經(jīng)費(fèi)或?qū)嶒?yàn)室的資助，在()實(shí)驗(yàn)室完成。(請(qǐng)?jiān)谝陨侠ㄌ?hào)內(nèi)填寫(xiě)課題或課題組負(fù)責(zé)人或?qū)嶒?yàn)室名稱，未有此項(xiàng)聲明內(nèi)容的，可以不作特別聲明。)聲明人(簽名)：迷汐辛易州

2、產(chǎn)()月1日摘要圖像拼接技術(shù)一直是計(jì)算機(jī)視覺(jué)和圖像處理的研究熱點(diǎn)。它通過(guò)基于圖像繪制(ImageBasedRendering，IBR)的方法把多幅離散的圖像信息表現(xiàn)在一幅大視角高分辨率的平滑圖像上，很好地解決了圖像的視野和分辨率的矛盾問(wèn)題，在虛擬現(xiàn)實(shí)技術(shù)、旅游、醫(yī)學(xué)圖像處理、遙感測(cè)量、航空和軍事領(lǐng)域等方面都有廣泛的應(yīng)用。傳統(tǒng)獲得高質(zhì)量全景圖的方法都依賴于特殊設(shè)備，這類(lèi)的圖像拼接算法難以滿足更廣泛的需要，本文考慮結(jié)合手持相機(jī)獲取圖像的特點(diǎn)

3、，針對(duì)圖像配準(zhǔn)和圖像的自動(dòng)排序問(wèn)題進(jìn)行了研究。本文在總結(jié)已有技術(shù)的基礎(chǔ)上主要研究了圖像拼接的關(guān)鍵技術(shù)。主要包括以下幾個(gè)方面：比較了各種投影算法的優(yōu)缺點(diǎn)，選擇柱面投影，并對(duì)圖像的柱面投影算法進(jìn)行了詳細(xì)的研究，討論了相機(jī)焦距、水平視角等對(duì)柱面投影的影響；研究了一個(gè)新的基于特征點(diǎn)的圖像配準(zhǔn)方法，首先在比較了SIFT特征檢測(cè)、SUSAN角點(diǎn)以及Harris角點(diǎn)等方法后，選擇了魯棒的SIFT方法對(duì)圖像進(jìn)行特征點(diǎn)的檢測(cè)，然后，對(duì)提取出的特征點(diǎn)采用最

4、近鄰方法進(jìn)行匹配，利用RANSAC進(jìn)行提純?nèi)サ翦e(cuò)誤的匹配，利用正確的特征匹配點(diǎn)對(duì)通過(guò)最d、乘法求解圖像的坐標(biāo)變換矩陣，將兩張圖像的坐標(biāo)歸一到一個(gè)坐標(biāo)系中；在圖像的融合過(guò)程中，本文對(duì)傳統(tǒng)的漸入漸出算法進(jìn)行改進(jìn)，引入Szeliski的復(fù)合加權(quán)方法，將原圖像和目標(biāo)圖像的像素融合起來(lái)生成拼接平面上的像素，實(shí)現(xiàn)相鄰圖像問(wèn)自然平滑的過(guò)渡，相對(duì)于傳統(tǒng)的方法，融合效果有了很大的提高。此外，還總結(jié)了圖像拼接領(lǐng)域的全自動(dòng)圖像拼接算法，在本文已改進(jìn)的配準(zhǔn)算法