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文檔簡介
1、如今,越來越多的領(lǐng)域需要用到超寬視角的圖像.用某些特殊設(shè)備如魚眼鏡頭可獲得這一類圖像,但它們大多具有價格昂貴、使用復(fù)雜等缺點.利用普通相機采集的圖像來得到寬視角的圖像成為人們研究的熱門方向,作為數(shù)字圖像處理的重要分支,圖像拼接技術(shù)為這一問題提供了很好的解決途徑. 本文重點針對圖像拼接技術(shù)的核心算法--圖像配準(zhǔn)算法進(jìn)行研究.圖像配準(zhǔn)匹配算法的總體思想是既要保證對準(zhǔn)的精度,又要保證運算量不至過大.本文對比分析了圖像拼接中的模板匹配方
2、法、相鄰列比值匹配方法、基于網(wǎng)格快速匹配方法、基于局部熵差的圖像匹配方法.實驗證明,上述幾種方法在選取模板時基本上都是任意的,模板中如果沒有包含足夠多的物體特征,那么很容易導(dǎo)致算法失敗,因此文中提出了一種基于局部熵差的改進(jìn)算法,即在進(jìn)行匹配之前,首先基于局部邊緣密度LED和模糊聚類算法定位出特征物體區(qū)域,然后以該區(qū)域為模板計算其局部熵差,在另一幅圖像中進(jìn)行搜索,找到最佳匹配點,實現(xiàn)圖像配準(zhǔn). 針對序列彩色圖像的全景圖拼接,利用M
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