一類照度不均勻圖像的拼接技術(shù)研究.pdf

1、現(xiàn)實中，圖像采集設(shè)備的視場范圍是有限的，為了擴大圖像視野，需要多幅具有重疊區(qū)域的圖像生成一幅完整的寬視野全景圖像。高質(zhì)量的全景圖像是后續(xù)研究工作的重要基礎(chǔ)，因此全景圖像拼接技術(shù)已經(jīng)成為數(shù)字圖像處理領(lǐng)域的研究熱點。然而，利用傳統(tǒng)方法對光照不均勻圖像進行拼接常常會出現(xiàn)一些困難，拼接效果并不理想，甚至拼接失敗。本文基于光照變化對圖像的顏色信息影響較小的特點，針對照度不均勻圖像的全景圖像拼接技術(shù)進行了研究。
　　 論文針對常見的幾種照度

2、不均勻圖像的特點及其對生成全景圖像所帶來的困難，研究建立了基于色彩信息的全景圖像拼接技術(shù)，有效提高了照度不均勻圖像的全景圖像拼接的成功率。具體開展了以下幾個方面研究：
　　 1)照度不均勻圖像的信息恢復(fù)技術(shù)。研究建立了一種利用傳統(tǒng)RGB顏色模型構(gòu)建色彩恒量信息的方法。該算法通過對照度不均勻圖像特點的分析，在現(xiàn)有解決圖像照度不均勻現(xiàn)象算法的基礎(chǔ)上，根據(jù)Kubelka-Munk光譜輻射理論中關(guān)于顏色空間結(jié)構(gòu)和光譜結(jié)構(gòu)的基本思想，利用

3、RGB顏色模型構(gòu)建出一種色彩恒量信息，對其進行歸一化處理得到色彩恒量灰度圖，該算法生成的灰度圖不但可以較清晰的保持圖像的原貌，而且在光照變化劇烈的情況下仍然具有良好的魯棒性。實驗驗證了該算法的有效性。
　　 2)在研究照度不均勻圖像特征提取的過程中，研究建立了一種基于色彩恒量的Harris特征描述方法。圖像的特征提取是圖像拼接的關(guān)鍵環(huán)節(jié)，本文在分析常用的特征提取方法的基礎(chǔ)上，利用高斯圖像金字塔的思想，研究建立了基于色彩恒量的多尺

4、度Harris特征提取方法，相比傳統(tǒng)Harris角點檢測算法，增加了對圖像局部區(qū)域特征的檢測能力，更加有利于對照度不均勻圖像的特征進行提取。
　　 3)在對照度不均勻圖像的配準(zhǔn)與合并等算法進行研究的過程中，研究建立了一種根據(jù)特征點間歐氏距離進行權(quán)值投票的特征點匹配方法。本文首先分析了傳統(tǒng)的特征點匹配方法局部區(qū)域相關(guān)法(LACC)的特點，指出該方法在圖像旋轉(zhuǎn)角度較大的情況下，誤匹配率急劇上升的缺點。針對這一問題，提出了利用特征點間