基于農作物圖像序列的拼接算法研究.pdf

1、為了獲得滿足一定分辨率要求的大場景的圖像，常常需要將關于場景的多幅序列圖像進行拼接，圖像拼接算法是實現(xiàn)這一目的的關鍵技術。該類算法具有很強的實用性，廣泛地應用于遙感、醫(yī)學等領域，尤其在農業(yè)應用領域具有廣闊的應用前景，對于農業(yè)作物的監(jiān)測、評估有著重要意義。本文主要是針對農作物序列圖像的拼接算法進行深入的研究。
　　本文首先介紹了圖像拼接算法的研究背景和當前的研究現(xiàn)狀，對各類算法的特點進行了比較分析，并介紹了在拼接過程中涉及到的一些關

2、鍵技術。然后以基于特征匹配的圖像拼接算法為研究方向，重點分析了SIFT和SURF特征提取的原理和特點，并在此基礎上提出了結合感知哈希重合區(qū)域檢測的拼接算法，設計了一種重合區(qū)域搜索算法，首先對待拼接的相鄰序列圖像進行重合區(qū)檢測，確定有效的拼接區(qū)域，然后在有效區(qū)域內提取特征點及描述子實現(xiàn)配準。實驗結果表明，該算法能夠顯著提高匹配速度和效率，提取穩(wěn)定準確的特征點，減少誤匹配，與現(xiàn)有算法相比有更好的實時性。
　　在圖像融合輸出方面，針對配