基于分块和仿射不变性的图像拼接算法研究

发布时间：2022-09-30 11:08

　　图像拼接广泛应用于医学研究、视频监控和遥感技术等领域,是人们获取大视角图像的重要技术手段.它主要通过待拼接图像的特征匹配对来计算图像变换模型,并利用变换模型实现图像间的空间对齐,进而达到拼接的目的.由于常见配准算法存在计算量大或误匹配率高等问题,导致拼接过程耗时较长、误差较大.因此,拼接技术的研究具有重要意义.本文重点从配准算法的选取及拼接系统的构建两方面出发进行研究,主要工作如下:1.配准算法与阈值的选取.通过对比分析Harris算法、SURF算法和SIFT算法的特征提取性能,确定出基于SIFT的图像配准算法更有利于本文问题的研究.进而采用该算法进行图像配准实验获取最佳配准阈值.2.针对SIFT算法配准过程中时间损耗大和误匹配率高的问题,提出基于距离相对性的分块匹配算法,并从数学上对其可行性进行证明.该算法在SIFT算法基础上,结合图像特征点的分布特征,采用最邻近原则对特征点进行分块,并在对应块间进行配准.这种算法通过块的划分,可在一定程度上缩小配准范围.实验表明,与传统SIFT匹配相比,本文所提出的分块匹配算法在保证鲁棒性的前提下耗时更短、正确匹配对更多且正确匹配率也更高.3.针对... 

【文章页数】：66 页

【学位级别】：硕士

【文章目录】：
摘要
Abstract
第1章 绪论
    1.1 图像拼接的研究背景与意义
    1.2 图像拼接的国内外研究现状
        1.2.1 图像配准的研究现状
        1.2.2 图像融合的研究现状
    1.3 本文研究内容及创新点
    1.4 本文章节安排
第2章 预备知识
    2.1 图像拼接基础知识
        2.1.1 图像拼接概述
        2.1.2 图像拼接步骤
    2.2 图像配准理论
        2.2.1 配准原理及关键要素
        2.2.2 特征提取算法分析
    2.3 图像变换模型及其求解
        2.3.1 图像变换模型
        2.3.2 图像变换矩阵的求解
    2.4 图像融合理论
        2.4.1 图像融合基本概述
        2.4.2 图像融合算法分析
    2.5 本章小结
第3章 基于改进SIFT算法的图像配准
    3.1 SIFT算法的基本原理
        3.1.1 尺度空间极值点检测
        3.1.2 特征点定位
        3.1.3 特征点方向分配
        3.1.4 特征点方向描述
    3.2 特征粗匹配
        3.2.1 SIFT特征粗匹配
        3.2.2 基于分块的特征粗匹配
    3.3 特征精匹配
        3.3.1 基于RANSAC算法的特征精匹配
        3.3.2 基于仿射不变性的特征精匹配
    3.4 实验结果与分析
        3.4.1 实验1: SIFT算法的特征提取性能分析
        3.4.2 实验2: 特征匹配与仿射阈值分析
        3.4.3 实验3: 基于分块的特征粗匹配算法性能分析
        3.4.4 实验4: 基于仿射不变性的特征精匹配算法性能分析
        3.4.5 实验5: 图像亮度、缩放、旋转和噪声变化时的鲁棒性分析
    3.5 本章小结
第4章 基于分块和仿射不变性的图像拼接
    4.1 最佳缝合线算法
        4.1.1 动态规划算法的原理
        4.1.2 最佳缝合线的基本思想
        4.1.3 最佳缝合线的求解模型
    4.2 图像拼接系统流程
    4.3 实验结果与分析
        4.3.1 实验1: 定量分析本文图像拼接系统的性能
        4.3.2 实验2: 定性分析本文图像拼接系统的性能
    4.4 本章小结
第5章 总结与展望
    5.1 本文总结
    5.2 研究展望
致谢
参考文献
攻读硕士学位期间发表论文情况



本文编号：3683439