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文檔簡(jiǎn)介
1、目前國(guó)內(nèi)外有關(guān)圖像拼接與融合的研究大都集中在平面圖像的拼接融合。當(dāng)圖像序列中的目標(biāo)的形狀、大小、姿態(tài)發(fā)生改變時(shí),采用原有的完全靜態(tài)的二維圖像大小不變的匹配與拼接就難于實(shí)現(xiàn),本文圍繞圖像序列拼接與融合方法開(kāi)展研究,完成了如下幾點(diǎn):
1.結(jié)合國(guó)內(nèi)外現(xiàn)有的關(guān)于圖像序列拼接與融合方法的文獻(xiàn),對(duì)其國(guó)內(nèi)外研究現(xiàn)狀和技術(shù)難點(diǎn)進(jìn)行了總結(jié)。
2.對(duì)二維圖像拼接與融合關(guān)鍵技術(shù)進(jìn)行了闡述。包括圖像拼接融合技術(shù)流程,圖像配準(zhǔn)中常用的特征提取
2、算子,圖像特征匹配算法,匹配點(diǎn)對(duì)提取和變換矩陣估計(jì)過(guò)程,以及常用圖像融合算法等,部分過(guò)程進(jìn)行了實(shí)驗(yàn)說(shuō)明。
3.針對(duì)傳統(tǒng)拼接存在的缺點(diǎn),在基于Harris角點(diǎn)提取原理和特征點(diǎn)匹配算法,以及圖像加權(quán)融合的基礎(chǔ)上,提出了一種基于Harris角點(diǎn)的圖像拼接方法。該方法首先利用B樣條函數(shù)構(gòu)建低通濾波器,并結(jié)合圓形窗口搜索策略,以解決Harris角點(diǎn)偏移與聚簇問(wèn)題;然后采用基于互相關(guān)函數(shù)的特征匹配方法,消除錯(cuò)誤匹配后采用權(quán)值優(yōu)化的加權(quán)融合
3、方法進(jìn)行融合;最后,通過(guò)與原Harris算法的對(duì)比實(shí)驗(yàn),對(duì)提出的方法進(jìn)行驗(yàn)證,并分析實(shí)驗(yàn)結(jié)果。
4.針對(duì)SIFT算法對(duì)重疊區(qū)域小的圖像拼接困難的問(wèn)題,提出了一種基于ORB的小重疊區(qū)域圖像拼接方法。該方法首先對(duì)待匹配圖像作仿射變換處理,與參考圖像組成模擬圖像對(duì);然后采用金字塔策略改進(jìn)的ORB匹配算法獲取圖像對(duì)的匹配點(diǎn)對(duì),結(jié)合改進(jìn)RANSAC算法消除誤匹配點(diǎn)對(duì);最后,基于此方法進(jìn)行實(shí)驗(yàn),并與SIFT和ORB算法進(jìn)行對(duì)比,結(jié)合實(shí)驗(yàn)結(jié)
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