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摘要:图像拼接技术研究是指将一系列具有重叠的图像拼合成全景图。交通、监测、遥感、医疗等领域都应用该技术。拼接结果的评判主要依据配准和融合两方面,其中,配准又是图像拼接的关键技术。 现前研究的配准方法有基于灰度、变换域和特征的算法。基于特征的配准算法有较高鲁棒性,应用范围最广。有两种基于特征的经典配准算法:其一为Harris角点算法;其二为SURF算法。Harris角点算法计算量小,稳定性很高,但没有尺度不变性。因而该算法不能应用于尺度缩放的图像。SURF算法鲁棒性高,具有尺度不变而特征变换性。在旋转、尺度、视角、平移、噪声、亮度变化的环境下,它能够实时提取、匹配图像特征。 本文简介图像拼接研究背景及意义、国内外研究现状、Harris角点算法、主要研究基于SURF算法的特征点提取、配准,基于加权平均融合法的图像融合,并仿真实验。
关键词:图像拼接;图像融合;SURF;Harris;加权平均融合法
目录 摘要 Abstract 1 绪论-1 1.1研究背景及意义-1 1.2 国内外研究现状-1 1.3 图像拼接研究难点-2 1.4本文主要研究内容-3 2 图像拼接基本要素-4 2.1 图像的自动排序-4 2.2图像配准-4 2.3图像融合-6 2.4图像要素-6 2.4.1特征空间-6 2.4.2搜索空间-7 2.4.3相似性度量-7 3.基于特征点的图像拼接-8 3.1基于Harris算法-8 3.2基于SURF算法-8 3.3 图像融合-11 3.3.1加权平均融合法-11 3.3.2评价指标-11 4.实验仿真-12 4.1 程序语言-12 4.2 实验结果-14 4.3仿真分析-14 结 论-16 参 考 文 献-17 致 谢-18 |