寬視角圖像拼接關(guān)鍵技術(shù)研究與實(shí)現(xiàn).pdf

1、普通攝像機(jī)在拍攝較大場(chǎng)景時(shí)，由于視場(chǎng)較小，只能拍攝到目標(biāo)場(chǎng)景的局部部分。為了在保持高分辨率的條件下得到較大視場(chǎng)圖像，就需要使用圖像拼接技術(shù)。圖像拼接是指將兩幅或多幅兩兩之間具有一定重疊區(qū)域的圖像經(jīng)過(guò)圖像配準(zhǔn)和融合以后，拼接合成一幅包含原圖像序列信息并具有更大視場(chǎng)的寬視角、高分辨率圖像。經(jīng)過(guò)近二十年來(lái)的研究，圖像拼接技術(shù)越發(fā)成熟，并廣泛應(yīng)用于大范圍區(qū)域勘探、顯微圖像分析、虛擬現(xiàn)實(shí)、全景監(jiān)控、視頻壓縮等領(lǐng)域。
　　目前大多數(shù)圖像拼接都

2、只研究在水平視角方向進(jìn)行擴(kuò)展的圖像序列，在水平和垂直方向均有擴(kuò)展的圖像拼接研究較少。本文基于光學(xué)鏡片表面疵病檢測(cè)項(xiàng)目以及機(jī)場(chǎng)跑道異物檢測(cè)項(xiàng)目，以顯微鏡和普通攝像機(jī)作二維掃描獲得的圖像序列為研究對(duì)象，深入研究了基于相位相關(guān)以及基于SURF的多行多列圖像配準(zhǔn)方法，實(shí)現(xiàn)了寬視角圖像拼接系統(tǒng)。本文圍繞圖像拼接的基本流程和關(guān)鍵技術(shù)，完成了以下研究?jī)?nèi)容：
　　(1)研究了相位相關(guān)配準(zhǔn)法的基本原理。由于傅立葉變換的周期性，因此不能簡(jiǎn)單的通過(guò)返回

3、的脈沖信號(hào)位置計(jì)算平移參數(shù)。由此本文分析了可能的4個(gè)平移位置，并分別計(jì)算互相關(guān)系數(shù)，取最大值對(duì)應(yīng)的位置計(jì)算平移參數(shù)，并提出利用最大似然方法估計(jì)圖像重疊區(qū)域大小，以此來(lái)過(guò)濾錯(cuò)誤平移參數(shù)。
　　(2)針對(duì)多行多列顯微圖像局部配準(zhǔn)誤差累積導(dǎo)致的全局誤差，本文實(shí)現(xiàn)了一種基于平移變換的全局配準(zhǔn)方法。該方法利用所有相鄰圖像之間的平移參數(shù)以及圖像左上角在全景圖中的位置坐標(biāo)，建立誤差能量函數(shù)，然后通過(guò)最小化誤差函數(shù)消除全局累積誤差。
　　(

4、3)針對(duì)顯微圖像拼接全景圖分辨率很高，圖像很大導(dǎo)致常規(guī)圖片瀏覽軟件無(wú)法加載顯示或?qū)崟r(shí)瀏覽的問(wèn)題，本文提出并實(shí)現(xiàn)了一種基于金字塔分層分塊思想的圖像分塊管理方法，該方法減小了內(nèi)存需求，實(shí)現(xiàn)了實(shí)時(shí)瀏覽。
　　(4)研究了基于特征的配準(zhǔn)方法，比較分析了經(jīng)典算子SIFT和SURF。使用所有特征向量建立K-d樹，采用BBF查詢算法實(shí)現(xiàn)了特征快速匹配。并且通過(guò)建立概率模型確認(rèn)每幅圖像的相鄰圖像，從而找到圖像序列的最大連通分量，間接實(shí)現(xiàn)了圖像定位