基于特征的圖像拼接算法研究.pdf

1、圖像匹配和拼接是圖像處理領(lǐng)域中最重要的環(huán)節(jié)之一?？煞譃閰^(qū)域匹配和特征匹配兩個(gè)大類。區(qū)域匹配中最常用的算法是歸一化互相關(guān)方法。互相關(guān)匹配在兩幅圖像不相似的情況下，配準(zhǔn)率很低，所以近年來，國外的研究工作都在致力于特征匹配方法的研究。 已有的拼接算法無法處理兩幅圖像間有噪聲，存在較大的旋轉(zhuǎn)角度、平移和尺度變化時(shí)的情況，而且這些方法的拼接效果不理想，無法滿足準(zhǔn)確拼接的要求?；谔卣鞯呐錅?zhǔn)方法能夠處理兩幅圖像間存在比較大的未對準(zhǔn)情況，并且

2、計(jì)算量小，配準(zhǔn)速度較快。 基于特征的匹配方法涉及兩個(gè)重要部分，一是特征的選定和提?。欢窍嗨菩詼?zhǔn)則的確定及實(shí)現(xiàn)。針對有旋轉(zhuǎn)和噪聲干擾的圖像，從檢測精度和計(jì)算效率兩方面對當(dāng)前應(yīng)用比較廣泛的角點(diǎn)檢測方法Harris和SUSAN進(jìn)行比較，由于SUSAN算法對旋轉(zhuǎn)和噪聲的不敏感，且算法運(yùn)算速度快，被應(yīng)用到本文的角點(diǎn)檢測中。 在上述角點(diǎn)檢測算法基礎(chǔ)上，本文提出了針對有旋轉(zhuǎn)和噪聲干擾的圖像拼接算法。該算法采用改進(jìn)的角點(diǎn)檢測算法，在點(diǎn)

3、特征匹配階段，分三步建立角點(diǎn)之間的對應(yīng)關(guān)系。 第一步，利用改進(jìn)的歸一化互相關(guān)方法初步建立起角點(diǎn)的對應(yīng)關(guān)系； 第二步，利用馬氏距離仿射不變性原理刪除錯誤的角點(diǎn)匹配對； 第三步在選出的匹配對中選出自相關(guān)距離最小的三對角點(diǎn)對。最后用正確點(diǎn)對求得待配準(zhǔn)的兩幅圖像間的仿射變換參數(shù)，并對圖像進(jìn)行重采樣和鑲嵌。 本文提出的基于角點(diǎn)檢測的圖像拼接算法能夠?qū)崿F(xiàn)有大旋轉(zhuǎn)角度，平移條件下圖像之間的拼接，適用于噪聲干擾較小圖像尺