基于改进ORB的图像拼接算法

发布时间：2021-03-31 05:15

　　图像拼接是将具有重合区域的多张图像整合成一张完整的全景图像,使其具有更宽视角,更少形变,并且无明显缝合痕迹的技术。图像拼接技术在城市规划、遥感图像、虚拟现实、车辆监测和医学等多个领域有着较为广泛的应用。本文对基于ORB特征（Oriented FAST and Rotated BRIEF）的图像拼接算法进行研究,主要贡献点有如下三个部分:（1）针对ORB特征对图像尺度变化不具有鲁棒性的问题,本文通过海森矩阵进行不同尺度上的图像特征点提取,有效地提高了在尺度变化情况下正确特征匹配点对的数量。（2）采用分区采样的方法和候选模型策略训练最佳数据模型。避免了不可靠采样点的影响,提高了匹配精度。（3）针对已有融合方法出现的融合图像重合区域不清晰的问题,提出了对加权后像素灰度值进行二次选择的融合策略,提高图像的融合质量。 

【文章来源】：湖南师范大学湖南省 211工程院校

【文章页数】：71 页

【学位级别】：硕士

【部分图文】：

FAST角点检测示意图

基于改进 ORB 的图像拼接算法4.2 实验环境笔记本电脑配置:CPU:AMDA8-710;频率:1.8 GHz;内存:4 GB;操作系统:64位Windows7;软件平台:在 Visual Studio 2013 中使用 c++，基于 Open CV 2.4.11 进行实验。4.3 特征点尺度不变性检测实验应用 3.2.1 节改进特征点检测算法和文献[47]算法，分别对输入图组 1，输入图组 2 和输入图组 3 三组尺度发生变化的图像特检测征点，并用汉明距离进行粗匹配。验证本文采用构建高斯金字塔提取特征点的方法是否具有尺度不变性。

输入图像 C 输入图像 c图 4-4 输入图组 3图 4-5 和图 4-6 是对输入图组 1 进行对照试验的结果。图 4-5 输入图组 1 用文献[47]特征点粗匹配效果图

【参考文献】：
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本文编号：3110860