圖像融合中的配準(zhǔn)技術(shù)研究.pdf

1、隨著計(jì)算機(jī)視覺(jué)技術(shù)不斷的發(fā)展，圖像融合中的圖像配準(zhǔn)技術(shù)已經(jīng)廣泛地應(yīng)用在醫(yī)學(xué)領(lǐng)域、遙感領(lǐng)域、軍事領(lǐng)域等許多領(lǐng)域中。圖像配準(zhǔn)是為了更全面的了解同一個(gè)事物的信息，而對(duì)這同一的事物的多幅圖像進(jìn)行匹配的過(guò)程。這些圖像可以來(lái)自于不同的時(shí)間、不同的攝像設(shè)備或者不同角度。圖像配準(zhǔn)也是圖像融合的關(guān)鍵步驟，是進(jìn)一步處理出好圖像的基礎(chǔ)。雖然針對(duì)圖像配準(zhǔn)技術(shù)的算法很多，但是沒(méi)有哪一種算法是能適用于所有的圖像的配準(zhǔn)。本文研究的是用改進(jìn)的算法應(yīng)用在不同角度圖像配準(zhǔn)

2、上，用來(lái)提高不同角度圖像配準(zhǔn)的速度和準(zhǔn)確度。為進(jìn)一步的圖像融合打下基礎(chǔ)。不同角度圖像配準(zhǔn)即對(duì)同一目標(biāo)對(duì)象從不同角度進(jìn)行拍攝然后對(duì)這些圖像進(jìn)行配準(zhǔn)的過(guò)程。
　　 本文所做的主要工作如下：
　　 首先是在Harris特征檢測(cè)方法基礎(chǔ)上進(jìn)行了改進(jìn)，在特征檢測(cè)的時(shí)候加入尺度和仿射不變的特性，用來(lái)對(duì)圖像進(jìn)行特征的檢測(cè)。實(shí)驗(yàn)表明，改進(jìn)的方法不僅能夠找到穩(wěn)定的特征點(diǎn)并且能找到特征區(qū)域。
　　 其次是在SIFT方法的基礎(chǔ)上，加入

3、了噪音的處理方法用來(lái)減小噪音的影響，以便更好的描述特征區(qū)域。
　　 再次在基于RANSAC算法進(jìn)行改進(jìn)，用來(lái)更快更準(zhǔn)的找到錯(cuò)誤的匹配點(diǎn)對(duì)并刪除。實(shí)驗(yàn)表明，改進(jìn)的算法是可行的，提高了算法的速度和準(zhǔn)確性。
　　 最后，對(duì)改進(jìn)的算法的可行性進(jìn)行驗(yàn)證。通過(guò)用MATLAB軟件對(duì)不同角度圖像配準(zhǔn)方法進(jìn)行實(shí)驗(yàn)，對(duì)實(shí)驗(yàn)結(jié)果進(jìn)行了分析和研究，結(jié)果表明改進(jìn)的算法是可行的并且能夠提高不同角度圖像配準(zhǔn)的準(zhǔn)確率和速度。