基于二維圖像序列的配準(zhǔn)與拼接方法.pdf

1、圖像配準(zhǔn)和拼接的技術(shù)應(yīng)用廣泛,在醫(yī)學(xué)、軍事、遙感等方面都有具體的運用,它是圖像鑲嵌、模式識別等領(lǐng)域的前提技術(shù)步驟。對圖像配準(zhǔn),具有有數(shù)據(jù)量大,信息計算復(fù)雜,計算時間長等特點,設(shè)計和實現(xiàn)高精度且快速的圖像配準(zhǔn)算法是當(dāng)前研究的熱點和難點。
　　本文主要是致力于圖像配準(zhǔn)和拼接算法的研究,一方面以Harris算法為基礎(chǔ),提出了一種基于圓形鄰域增強的角點配準(zhǔn)算法,另一方面是根據(jù)圖像配準(zhǔn)的精度和對兩幅圖像進行拼接算法的改進,提出了一種改進的基

2、于尺度不變特征的圖像拼接與融合算法。本文的主要工作和貢獻總結(jié)如下:
　　(1)本文首先系統(tǒng)的介紹了圖像匹配與拼接技術(shù)的相關(guān)背景以及圖像配準(zhǔn)的定義、理解和存在的難點,介紹了圖像配準(zhǔn)的廣泛應(yīng)用性和研究的必要性,以及目前的國內(nèi)外對該領(lǐng)域的研究現(xiàn)狀。接著本文闡述了圖像配準(zhǔn)和拼接的基本理論與算法,還簡單敘述了圖像拼接的基本流程:圖像采集、圖像預(yù)處理、圖像匹配和圖像融合。最后介紹了幾種流行的特征提取算法:Harris算法、SIFT算法和SUR

3、F算法,并對這些算法一一做了簡單的介紹。
　　(2)研究了圖像配準(zhǔn)的算法。給出了一種基于圓形鄰域的增強角點匹配算法,詳細論述了算法的原理和流程,并給出了仿真結(jié)果和實驗數(shù)據(jù)。通過實驗結(jié)果分析,本文提出的基于圓形鄰域的增強角點匹配算法是可行的,并且能夠得到了較為滿意的配準(zhǔn)結(jié)果。
　　(3)提出一種基于尺度不變特征的圖像拼接算法,首先分析了尺度不變特征的優(yōu)勢,給出了基于尺度不變特征的改進圖像提取和匹配算法,詳細論述了特征提取和匹配