基于点和线特征的视差图像拼接研究

发布时间：2022-10-09 18:32

　　随着图像使用范围的日益扩大,以及人工智能、影视制作、智能手机等产业的蓬勃发展,图像拼接技术广泛地应用于视频监控、无人驾驶、全景拍摄、医学图像配准、测绘等领域。该技术合成的大视角全景图像日渐涌现在人们的日常生活中,有效地提升了人们的生活水平和质量。图像拼接的目标场景可分为无视差场景和大视差场景。由于视差的随机性和复杂性的限制,较为先进的设备和算法仅局限于处理小视差场景,对于大视差的拼接效果仍旧不甚理想,无法有效地解决视差和色差所导致的图像重影、失真和色差缝等问题。目前,具有重要意义的图像拼接技术,仍然具有研究空间和价值。因此,本文针对大视差场景的图像拼接方法进行研究。本文以手持设备任意拍摄的图像作为实验对象,围绕提升图像对准精度展开研究。在传统的基于特征点的拼接框架的基础上,本文提出了一些新颖的、具有针对性措施。如引入线特征和图像分割以提升匹配数目和匹配精度,采用局部变换模型对图像进行映射,利用特征约束进行误差校正,以提高图像拼接的视差容忍性能。本文的研究所涉及的内容和创新之处如下:1.提出基于正态分布的图像匹配方法针对当前配准算法存在误匹配、特征匹配不足和运算时间长等问题,本文提出一种... 

【文章页数】：68 页

【学位级别】：硕士

【部分图文】：

本文方法的流程图

特征检测流程

SIFT描述符构建过程

【参考文献】：
期刊论文
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硕士论文
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[3]基于无人机的低空遥感影像拼接技术的研究[D]. 何雅.吉林大学 2016
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本文编号：3689145