基于改進(jìn)SIFT的圖像拼接及其并行化研究.pdf

1、圖像拼接是圖像處理研究的一個(gè)重要方向，能夠很好地解決某些特定的應(yīng)用領(lǐng)域（如醫(yī)學(xué)影像分析、遙感測量等）中由于受到圖像采集設(shè)備硬件條件的限制，無法采集到大視野且高分辨率的圖像問題。因此，開展高精度圖像拼接技術(shù)的研究及其快速實(shí)現(xiàn)具有重要的理論和應(yīng)用價(jià)值。
　　圖像拼接的核心算法是圖像匹配算法，常用的基于SIFT(Scale InvariantFeature Transform)特征的匹配算法主要缺點(diǎn)有:（一）計(jì)算量大，運(yùn)算速度慢;（二）

2、關(guān)鍵點(diǎn)主方向的估計(jì)精度直接影響其描述子的穩(wěn)定性。使得拼接結(jié)果難以滿足實(shí)際要求，本文針對(duì)這些缺點(diǎn)，提出了基于改進(jìn)SIFT的圖像拼接及其并行化算法，其主要內(nèi)容如下:
　　(1)針對(duì)SIFT算法中關(guān)鍵點(diǎn)主方向有可能估計(jì)不準(zhǔn)確而帶來較大誤差的缺點(diǎn)，提出在以關(guān)鍵點(diǎn)為中心的圓形區(qū)域建立局部坐標(biāo)系進(jìn)行描述子生成的算法。
　　(2)用最鄰近算法對(duì)關(guān)鍵點(diǎn)進(jìn)行匹配，為了刪除誤匹配點(diǎn)對(duì)，本文使用RANSAC（Random Sample Conse

3、nsus，隨機(jī)抽樣一致性）算法。
　　(3)提出了利用遺傳算法求解投影模型參數(shù)。由于采集到的圖像序列所參照的坐標(biāo)系可能不同，所以在圖像拼接之前需要把這些圖像序列投影到相同的坐標(biāo)系下，選用遺傳算法對(duì)投影模型參數(shù)進(jìn)行尋優(yōu)。用求取的參數(shù)對(duì)圖像序列進(jìn)行投影，然后用加權(quán)平均融合算法進(jìn)行拼接。
　　(4)由于SIFT、刪除誤匹配等算法中有大量可以轉(zhuǎn)為并行化操作的步驟，對(duì)這些步驟進(jìn)行并行化研究，使其能在GPU(Graphic Proces