图像拼接中的最佳拼接线与颜色融合方法研究

发布时间：2021-02-01 19:20

　　图像拼接是计算机视觉领域里的一个研究热点,其主要目的是解决因拍摄设备限制而无法得到一幅大视野图像的问题。作为图像处理领域里的一个重要分支,图像拼接技术的日渐成熟有助于无人驾驶、医学图像合成、军用遥感影像合成等领域的发展。从不同视角拍摄同一场景时,多幅图像之间往往存在曝光差异及景物视差,此时采用传统的拼接算法会得到颜色过渡不自然且重叠区域模糊的拼接效果;若场景内存在移动物体,则更容易造成拼接影像的重影问题。因此,为了消除拼接伪影,本文基于传统动态规划搜索拼接线的方法,提出了全局优化的拼接线搜索算法;此外,针对曝光差异造成的图像亮度不一致问题,本文提出了基于缝合线的颜色插值融合模型。这两方面的改进具体如下:1.为了得到一条可以成功避开移动物体的拼接线,本文首先根据图像重叠部分的颜色和纹理相似性构造了一个新的能量函数。本文对传统动态规划算法中只搜索当前点在下一行中正对的三个相邻点,改为搜索它下一行中的所有点,从而在构造的能量函数上找出一条全局最佳拼接线。沿着该拼接线将两幅初配准好的图像缝合到一起,便可以避开移动物体,从而实现无伪影图像拼接。2.为了处理基于最佳拼接线合成的图像中的亮度不一致问... 

【文章来源】：华东师范大学上海市 211工程院校 985工程院校 教育部直属院校

【文章页数】：68 页

【学位级别】：硕士

【部分图文】：

图像拼接流程图

需要向计算机提供该物体在不同尺像I( -)的不同尺度空间图像是将其与根据如下公式得到高斯差分尺度空间（D - ) G( - )) I( -) = L( - 标，“ ”代表卷积算子， 是尺度， 表尺度空间，G( - )是高斯函数，定义G( - ) = x2 y2 σ2：这一步是为了找出不同尺度空间中的特对于中间打叉号的点不仅需要和它在同要和该点上下层正对应的点的周围的 8 邻该点是图像在该尺度下的一个特征点。

大学硕士学位论文 3）特征点方向分配：SIFT 选取特征点主方向是利用以该特征点为窗户内所有像素点的梯度分布特性，为每一个关键的分配方向。字塔中检测出的关键点，采集其所在高斯金字塔图像 邻域窗口和方向分布特征。取直方图 bin 值最大的以及超过最大 bin 值 80为特征点的主方向，如图 2-3 中所标出的主方向。SIFT 算法是通过算梯度的模长 ( -)和方向 ( -)： ( -) = √(L( -) L( -)) (L( - ) L( - ( -) = ¨ ￠ (L( - ) L( - )L( -) L( -))

【参考文献】：
期刊论文
[1]基于图切割的多频带融合图像拼接[J]. 欧阳宁,翟紫伶,首照宇,张彤,袁华.  微电子学与计算机. 2013(07)
[2]聚类算法研究[J]. 孙吉贵,刘杰,赵连宇.  软件学报. 2008(01)
[3]图像拼接的改进算法[J]. 方贤勇,潘志庚,徐丹.  计算机辅助设计与图形学学报. 2003(11)
[4]直接从双峰直方图确定二值化阈值[J]. 梁华为.  模式识别与人工智能. 2002(02)

博士论文
[1]全景图像拼接方法研究与实现[D]. 宋宝森.哈尔滨工程大学 2012

硕士论文
[1]基于无人车的图像拼接算法研究[D]. 陈凯丽.北京理工大学 2015
[2]遥感图像拼接算法研究[D]. 张红斌.西安电子科技大学 2006



本文编号：3013293