基于Harris特征和結(jié)構(gòu)相似約束的圖像拼接方法研究.pdf

1、圖像拼接作為圖像處理領(lǐng)域的研究熱點(diǎn)，已成功應(yīng)用于遙感測(cè)量、醫(yī)學(xué)圖像處理、視頻監(jiān)控、虛擬現(xiàn)實(shí)、軍事等領(lǐng)域，各領(lǐng)域的需求同時(shí)也反作用于圖像拼接，推進(jìn)了圖像拼接技術(shù)的發(fā)展。然而，各應(yīng)用場(chǎng)合對(duì)圖像拼接的精度、速度、魯棒性等性能指標(biāo)要求越來(lái)越高。本文對(duì)Harris特征和結(jié)構(gòu)相似約束方法進(jìn)行了研究，提出一種高效的圖像拼接算法。本文主要研究?jī)?nèi)容如下：
　　在特征提取和描述方面，研究了經(jīng)典的Harris角點(diǎn)檢測(cè)算子，該算子具有一定的灰度變化不變性

2、和旋轉(zhuǎn)不變性，但不具有尺度不變性，為此提出一種B樣條多尺度Harris特征提取方法，通過(guò)B樣條函數(shù)將單一尺度的檢測(cè)算法構(gòu)造成多尺度的檢測(cè)算法。特征描述采用BRISK描述子，該描述子是一種魯棒的、快速的二進(jìn)制比特串。
　　在特征匹配方面，采用漢明距離作為相似性度量，kd-tree作為搜索策略進(jìn)行初始匹配，然后利用結(jié)構(gòu)相似約束對(duì)初始匹配進(jìn)行提純，最后用RANSAC（Random Sample Consensus，隨機(jī)抽樣一致性）算法求