车载图像系统中的全景影像的校正与拼接

发布时间：2017-06-25 12:08

  本文关键词：车载图像系统中的全景影像的校正与拼接，由笔耕文化传播整理发布。

【摘要】：交通事故猛如虎,现如今每年交通事故的数目之高已经引起了大家格外的关注,引起交通事故的一部分原因就是视觉盲区,这些盲区对于无论是驾驶中,或者泊车时的驾驶员都会存在安全威胁。因此相关领域的专家提出了全景影像的概念,此概念是以图像处理技术为基础,图像处理技术指的是通过一定的运算对所需要的图像进行处理,从而达到想要的目的。本文主要是对现有的图像处理技术进行研究,之后选择合适的算法完成车载图像系统中的全景影像校正与拼接的实现,本系统主要分为三个部分:图像预处理,图像拼接和图像融合。本文的主要工作包括:1)对图像拼接的相关技术进行研究,主要包括图像校正,图像投影,图像配准和图像融合这四个部分。对各部分中的不同算法进行比较研究,并总结各自的优缺点。2)对基于角点的特征值检测方法进行研究,并详细研究Harris算法。3)深入研究传统SIFT算法,考虑车载系统对实时性的要求,针对算法中占用时间最多的特征点提取部分进行改进。首先是对尺度空间金字塔进行简化,由于采集图像相对稳定,在保证匹配效率的同时合理减小金字塔阶数可明显减小匹配时间,其次减少特征点描述梯度,可以加快极值的查找,同时也可化简极值点方向的种类。经实验证明通过两次简化后,改进算法可以减小近一半的运算时间,并且还能使原始SIFT算法的匹配效率得到提高。4)对RANSAC算法进行了研究,并利用它对角点和特征点提取的匹配点数进行提纯处理。5)根据对图像相关技术的研究,依次进行分析,搭建车载图像系统。此系统共分为图像的预处理,拼接和融合三个部分,通过对车载图像特点的研究,选择各部分中最为适合的算法并给出理由,之后对选择的算法进行仿真验证,给出具体数值来证实此算法的可行性和合理性。最后采用MATLAB的GUI模块将选择的算法集成在一个人机交互界面中,界面根据功能分类,用户可以顺次完成相应功能,或者按功能自行选择性对车载图像进行处理。
【关键词】：图像处理 车载图像系统 图像拼接 SIFT
【学位授予单位】：吉林大学
【学位级别】：硕士
【学位授予年份】：2016
【分类号】：U463.67;TP391.41
【目录】：

• 摘要4-5
• Abstract5-9
• 第一章 绪论9-15
• 1.1 研究背景和意义9-10
• 1.2 国内外研究现状10-12
• 1.2.1 车载图像系统研究现状10
• 1.2.2 图像拼接技术研究现状10-12
• 1.3 研究内容及路线12-13
• 1.3.1 研究内容12
• 1.3.2 研究路线12-13
• 1.4 本文结构和组织安排13-15
• 第二章 图像拼接相关技术研究15-25
• 2.1 图像校正15-18
• 2.1.1 几何校正15-17
• 2.1.2 灰度校正17-18
• 2.2 图像投影18-20
• 2.2.1 球面投影18-19
• 2.2.2 立方体投影19
• 2.2.3 柱面投影19-20
• 2.3 图像配准方法20-22
• 2.3.1 基于灰度的配准方法21
• 2.3.2 基于变换域的配准方法21-22
• 2.3.3 基于特征的配准方法22
• 2.4 图像融合22-24
• 2.4.1 平均值融合算法23
• 2.4.2 加权平均融合算法23
• 2.4.3 渐入渐出融合算法23-24
• 2.5 本章小结24-25
• 第三章 图像拼接算法及改进算法的研究25-41
• 3.1 角点检测方法25-29
• 3.1.1 Moravec角点检测算法25
• 3.1.2 SUSAN角点检测算法25-26
• 3.1.3 Harris角点检测算法26-29
• 3.2 SIFT特征点提取29-34
• 3.2.1 尺度空间极值点检测30-31
• 3.2.2 确定关键点的位置和尺度31-33
• 3.2.3 关键点方向参数确定33
• 3.2.4 特征向量描述子生成33-34
• 3.3 基于SIFT的改进算法34-37
• 3.3.1 简化尺度空间金字塔34-36
• 3.3.2 减少特征点描述梯度36-37
• 3.4 RANSAC算法提纯37-39
• 3.5 本章小结39-41
• 第四章 车载图像系统的构建41-59
• 4.1 系统的构建及实验环境41
• 4.2 系统算法选择41-50
• 4.2.1 图像预处理42-46
• 4.2.2 图像拼接46-48
• 4.2.3 图像融合48-50
• 4.3 平台演示50-56
• 4.3.1 图像读取50-51
• 4.3.2 图像预处理51-52
• 4.3.3 图像拼接52-56
• 4.3.4 图像融合56
• 4.4 本章小结56-59
• 第五章 总结与展望59-61
• 5.1 总结59
• 5.2 展望59-61
• 参考文献61-65
• 作者简介及在学期间取得的科研成果65-67
• 作者简介65
• 研究成果65-67
• 致谢67

【参考文献】

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本文编号：482043