數(shù)字圖像拼接與配準(zhǔn)技術(shù)的研究.pdf

1、數(shù)字圖像拼接與配準(zhǔn)技術(shù)作為圖像處理的關(guān)鍵環(huán)節(jié)，正成為圖像處理領(lǐng)域研究的熱點(diǎn)。其應(yīng)用領(lǐng)域相當(dāng)?shù)膹V泛，如人臉識別、視頻監(jiān)控圖像分析、銀行印章識別、醫(yī)學(xué)診斷以及全景圖生成等等方面有著非常普遍應(yīng)用，在科研領(lǐng)域內(nèi)得到了極大的重視和發(fā)展。
　　 圖像拼接與配準(zhǔn)技術(shù)經(jīng)過多年的發(fā)展已經(jīng)積累了大量的研究成果，特別是配準(zhǔn)技術(shù)，作為拼接的基礎(chǔ)，相關(guān)技術(shù)也達(dá)到了較高的水平。圖像拼接的方法主要有基于區(qū)域和基于特征，基于特征的拼接方法，主要是找圖像之間的對

2、應(yīng)特征點(diǎn)，可以是點(diǎn)、邊、曲率等特征，其優(yōu)點(diǎn)是計(jì)算量比較小，但不夠精確；基于區(qū)域的方法直接對每個(gè)像素進(jìn)行比較，只要時(shí)間足夠長，則可以拼接的足夠精確，由于是對整個(gè)圖像的像素操作，因此計(jì)算量特別大。配準(zhǔn)技術(shù)主要是分為基于灰度、基于特征以及基于決策樹這幾種情況。研究最多的是基于灰度的圖像配準(zhǔn)，這種方法直接利用圖像的灰度信息進(jìn)行配準(zhǔn)，通過像素對其間某種相似性度量的全局最優(yōu)化實(shí)現(xiàn)配準(zhǔn)，這種配準(zhǔn)方法配準(zhǔn)的速度比較低，對灰度信息變化非常敏感，沒有充分利

3、用灰度統(tǒng)計(jì)特性，對每一點(diǎn)的灰度信息依賴較大；基于特征的圖像配準(zhǔn)方法的研究也逐漸增多，這種方法先提取圖像的特征，然后利用圖像的特征進(jìn)行配準(zhǔn)；基于決策樹的圖像配準(zhǔn)需要先建立自動(dòng)表決專家系統(tǒng)模型，然后根據(jù)一定的決策規(guī)則進(jìn)行配準(zhǔn)。對這種方法的研究，目前沒有突破性進(jìn)展。
　　 本文主要是講述對于圖像拼接以及配準(zhǔn)技術(shù)方面的改進(jìn)。對于圖像拼接技術(shù)，如何比較準(zhǔn)確快速地定位好銜接重疊的區(qū)域是體現(xiàn)其算法是否高效的一個(gè)重要指標(biāo)。因?yàn)樵趫D像拼接過程中，

4、比較大的一部分時(shí)間主要是消耗在尋找相匹配的區(qū)域上面。針對基于區(qū)域拼接技術(shù)在定位重疊區(qū)域耗時(shí)長的特點(diǎn)，引入了利用多線程技術(shù)以及改進(jìn)的SSDA算法，來提高定位的效率。通過與一些傳統(tǒng)算法的比較，速度方面有很大的提高。本文在配準(zhǔn)的改進(jìn)方面，則根據(jù)圖像跡算法配準(zhǔn)率高，以及分形維配準(zhǔn)不需要提出圖像的邊緣、輪廓、紋理等特征，對于圖像邊緣、輪廓、紋理信息不豐富的圖像也可以進(jìn)行配準(zhǔn)的特點(diǎn)，提出了一種提高配準(zhǔn)率的方法，就是在傳統(tǒng)的分形維配準(zhǔn)技術(shù)的基礎(chǔ)上加入