基于序列圖像的全景圖像拼接技術(shù)的研究.pdf

1、本文以無人操縱目標(biāo)自動(dòng)識(shí)別系統(tǒng)的開發(fā)為背景，在深入研究國(guó)內(nèi)外全景圖像拼接技術(shù)的研究成果基礎(chǔ)上，從圖像預(yù)處理、圖像配準(zhǔn)、圖像融合等關(guān)鍵技術(shù)環(huán)節(jié)入手，主要針對(duì)全景圖像拼接的關(guān)鍵——圖像配準(zhǔn)技術(shù)進(jìn)行了研究。
　　 本文對(duì)比分析了經(jīng)典的圖像配準(zhǔn)算法：基于模板的和基于Harris角點(diǎn)特征的圖像配準(zhǔn)算法。但是這兩種算法都有一定的局限性。基于此問題，本文在對(duì)SIFT算法研究的基礎(chǔ)上，利用經(jīng)典的SIFT算法提取出圖像的特征點(diǎn)，并在生成特征向量描

2、述符時(shí)，利用梯度歸一化的思想對(duì)原算法進(jìn)行了改進(jìn)，有效地提高了圖像配準(zhǔn)算法的速度和精度。RANSAC 算法的使用，較好地剔除了圖像的誤匹配點(diǎn)對(duì)，實(shí)現(xiàn)了特征點(diǎn)對(duì)的精確匹配。通過實(shí)驗(yàn)證明了本文算法在特征匹配時(shí)間、特征匹配正確率和匹配效率等方面都較原算法有了改進(jìn)。
　　 在分析現(xiàn)有圖像拼接方式及插值算法的基礎(chǔ)上，采用前向映射法得到重采樣后的圖像，從而將待拼接圖像映射到參考圖像上，完成圖像的拼接。進(jìn)而采用漸入漸出的圖像融合算法，消除圖像的