基于SURF的全景图像的拼接

发布时间：2017-09-07 21:19

  本文关键词：基于SURF的全景图像的拼接

  更多相关文章： 图像拼接 Harris SIFT SURF 鲁棒性 图像融合

【摘要】：全景图像因为宽视角,高真实性,被广泛应用于虚拟现实、计算机视觉、航空航天、军事应用、医学图像分析、目标的识别和跟踪、遥感图像处理等多个领域。图像匹配是全景图像拼接的重要步骤,本文重点研究基于特征点的图像匹配技术,试着进一步寻找速度更快,匹配正确率更高的特征提取算法。基于特征点的图像匹配算法主要有两种,基于角点特征的图像匹配和基于不变量特征点的匹配。首先详细介绍基于角点特征的图像匹配算法,以Harris算法为例,对此类匹配算法性能进行实验分析验证,该算法稳定性差,适合角点特征比较明显的图片。然后重点研究基于不变量特征点的匹配算法,对经典的基于SIFT算法的特征匹配进行性能测试和分析,SIFT算法具有很好鲁棒性和抗干扰性,实时性不高。以SIFT算法为基础提出的SURF算法,具有很好的实时性,可靠性不高。最后提出基于可靠性检测的SURF算法,以提高算法可靠性,为了提高匹配速度,采用了快速匹配算法,用向量点积代替欧式距离,大大降低了计算量。实验结果表明改进的SURF算法和快速匹配算法,在保证鲁棒性不变的前提下,匹配速度提高了很多。在实时性要求比较高的场景有很高的实用价值。最后在实现快速精确配准的基础上,又进一步研究了图像融合和柱面投影变换,最终基于改进算法实现了柱面全景图像的拼接。
【关键词】：图像拼接 Harris SIFT SURF 鲁棒性 图像融合
【学位授予单位】：长春工业大学
【学位级别】：硕士
【学位授予年份】：2016
【分类号】：TP391.41
【目录】：

• 摘要3-4
• Abstract4-7
• 第一章 绪论7-10
• 1.1 图像拼接技术的研究背景和意义7
• 1.2 图像拼接技术的研究现状7-8
• 1.3 本文主要工作8-9
• 1.4 论文基本结构9-10
• 第二章 图像拼接的有关理论10-24
• 2.1 图像拼接的基本流程10
• 2.2 图像采集10-11
• 2.3 图像的预处理11-17
• 2.3.1 图像平滑11-13
• 2.3.2 图像的畸变校正13-17
• 2.4 图像匹配17-19
• 2.4.1 基于灰度的图像匹配17-18
• 2.4.2 基于特征点的图像匹配18-19
• 2.5 图像的投影变换模型19-22
• 2.6 本章小结22-24
• 第三章 基于角点特征的图像匹配算法24-31
• 3.1 提取角点特征的算法24-27
• 3.1.1 Harris算法24-25
• 3.1.2 SUSAN算法25-26
• 3.1.3 Moravec算法26-27
• 3.2 角点特征的图像匹配27-28
• 3.3 RANSAC匹配特征点提纯算法28-29
• 3.4 实验结果与分析29-31
• 第四章 基于不变量的特征匹配算法31-45
• 4.1 SIFT算法31-34
• 4.1.1 高斯尺度变换31-32
• 4.1.2 局部空间极值点的检测32-33
• 4.1.3 关键极值点大小和方向的确定33-34
• 4.1.4 生成SIFT特征描述子34
• 4.2 SURF算法34-36
• 4.2.1 积分图像的生成34-35
• 4.2.2 特征点的提取35-36
• 4.3 改进的SURF算法36-37
• 4.4 不变量特征粗匹配的算法37-39
• 4.4.1 基于最近邻匹配法37-38
• 4.4.2 最近邻比次近邻粗匹配方法38
• 4.4.3 快速匹配方法38-39
• 4.5 实验结果与分析39-43
• 4.5.1 SIFT算法与SURF算法实验结果与分析39-42
• 4.5.2 改进SURF算法实验结果与分析42-43
• 4.6 本章小结43-45
• 第五章 全景图像的拼接45-51
• 5.1 全景图像拼接的流程45
• 5.2 图像融合45-48
• 5.2.1 直接平均融合法45-46
• 5.2.2 加权平均融合法46-47
• 5.2.3 多分辨率样条技术融合法47
• 5.2.4 中值滤波融合法47-48
• 5.3 拼接结果与分析48-49
• 5.4 本章小结49-51
• 第六章 总结与展望51-52
• 致谢52-53
• 参考文献53-56
• 作者简介56
• 作者在读期间的研究成果56

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本文编号：809955