發(fā)布時(shí)間：2017-09-27 07:25

  本文關(guān)鍵詞：基于特征快速配準(zhǔn)的圖像拼接技術(shù)的研究與實(shí)現(xiàn)

  更多相關(guān)文章： 圖像拼接 圖像配準(zhǔn) SURF RANSAC 圖像融合

【摘要】：近年來,圖像拼接技術(shù)的研究日益深入。圖像拼接技術(shù)能夠?qū)⑿∫暯撬槠瑘D像合成寬闊的、高分辨率的全景圖像。隨著計(jì)算機(jī)視覺、計(jì)算機(jī)圖形學(xué)的加速發(fā)展,圖像拼接技術(shù)在準(zhǔn)確性、健壯性等方面有了較大提高,并被廣泛應(yīng)用于虛擬現(xiàn)實(shí)、醫(yī)學(xué)分析、遙感衛(wèi)星、航空航天等眾多領(lǐng)域。但在消防救援、公共安全等對拼接效率要求較高的應(yīng)用中,亟需一種快速、準(zhǔn)確的圖像拼接算法來實(shí)現(xiàn)全景構(gòu)建。本文重點(diǎn)對圖像拼接中的關(guān)鍵環(huán)節(jié)進(jìn)行研究,對基于特征的圖像配準(zhǔn)算法在確保準(zhǔn)確度和健壯性的前提下,進(jìn)一步提高了圖像配準(zhǔn)效率,實(shí)現(xiàn)了圖像快速拼接。本文主要研究工作及創(chuàng)新點(diǎn)為：(1)分別詳細(xì)對比了基于角點(diǎn)的Harris等算法、基于尺度不變的SIFT算法及SURF算法。針對效率更高、穩(wěn)定性較好的SURF算法進(jìn)行改進(jìn),通過優(yōu)化SURF算法主方向計(jì)算方法,對算法降維描述并做歸一化處理,提高了特征點(diǎn)檢測效率。(2)對匹配算法進(jìn)行深入研究,針對粗匹配環(huán)節(jié)的k-d樹搜索算法以及BBF算法進(jìn)行介紹。提出對精匹配RANSAC算法加入預(yù)檢驗(yàn)及錯(cuò)誤剔除處理等改進(jìn)方法,提高了匹配階段的效率及準(zhǔn)確度。(3)基于對加權(quán)平均及多分辨率融合算法的實(shí)驗(yàn)分析,提出本文基于兩波段的多分辨融合算法,保證了較好的融合效果及較高的融合效率。(4)將本文改進(jìn)算法進(jìn)行實(shí)驗(yàn)分析,分別比較了本文改進(jìn)的特征提取算法以及改進(jìn)的精確匹配算法與傳統(tǒng)的SURF算法、RANSAC算法的效率及健壯性：比較了本文融合算法與加權(quán)平均算法的融合效果與效率。(5)借助搭載可靈活轉(zhuǎn)動(dòng)的攝像頭的無人機(jī)進(jìn)行低空拍攝,將拍攝到的場景圖利用WiFi傳回,對感興趣的圖像使用本文改進(jìn)后的算法進(jìn)行拼接,實(shí)現(xiàn)了無人機(jī)圖像快速拼接。
【關(guān)鍵詞】：圖像拼接 圖像配準(zhǔn) SURF RANSAC 圖像融合
【學(xué)位授予單位】：華東師范大學(xué)
【學(xué)位級別】：碩士
【學(xué)位授予年份】：2016
【分類號】：TP391.41
【目錄】：

• 摘要6-7
• ABSTRACT7-15
• 第一章 緒論15-20
• 1.1 研究背景及意義15-16
• 1.2 國內(nèi)外研究現(xiàn)狀16-17
• 1.3 本文主要工作及創(chuàng)新點(diǎn)17-18
• 1.4 本文的章節(jié)安排18-20
• 第二章 圖像拼接基本理論20-34
• 2.1 圖像拼接流程概述20-21
• 2.2 相機(jī)成像基礎(chǔ)概念21-24
• 2.2.1 常用坐標(biāo)系概念21-23
• 2.2.2 攝像機(jī)運(yùn)動(dòng)基本方式23-24
• 2.3 圖像預(yù)處理技術(shù)24-26
• 2.3.1 圖像去噪24
• 2.3.2 圖像投影變換24-25
• 2.3.3 圖像插值技術(shù)25-26
• 2.4 圖像拼接關(guān)鍵技術(shù)26-33
• 2.4.1 圖像配準(zhǔn)26-29
• 2.4.2 圖像變換29-31
• 2.4.3 圖像融合31-33
• 2.5 本章小結(jié)33-34
• 第三章 圖像特征點(diǎn)檢測算法的研究34-63
• 3.1 基于角點(diǎn)的特征點(diǎn)檢測34-40
• 3.2 基于尺度不變的特征點(diǎn)檢測40-54
• 3.2.1 SIFT特征點(diǎn)檢測40-45
• 3.2.2 SURF特征點(diǎn)檢測45-50
• 3.2.3 算法實(shí)驗(yàn)與比較50-54
• 3.3 SURF算法的改進(jìn)與分析54-60
• 3.3.1 角度細(xì)分的快速主方向選擇54-59
• 3.3.2 基于36維特征點(diǎn)描述59-60
• 3.4 實(shí)驗(yàn)比較與分析60-62
• 3.5 本章小結(jié)62-63
• 第四章 特征點(diǎn)匹配算法研究63-78
• 4.1 特征點(diǎn)粗匹配算法63-67
• 4.4.1 k-d樹最近鄰搜索算法63-64
• 4.4.2 BBF搜索算法64-67
• 4.2 特征點(diǎn)精確匹配算法67-70
• 4.3 圖像變換模型矩陣70-71
• 4.4 RANSAC算法分析及改進(jìn)71-75
• 4.4.1 RANSAC算法分析71-73
• 4.4.2 RANSAC算法改進(jìn)73-75
• 4.5 實(shí)驗(yàn)比較與分析75-77
• 4.6 本章小結(jié)77-78
• 第五章 圖像拼接實(shí)現(xiàn)、分析及應(yīng)用78-103
• 5.1 圖像融合算法對比與優(yōu)化78-81
• 5.2 快速拼接算法的實(shí)驗(yàn)與分析81-93
• 5.2.1 改進(jìn)的特征點(diǎn)檢測算法性能比較81-83
• 5.2.2 改進(jìn)的特征點(diǎn)算法匹配性能比較83-89
• 5.2.3 拼接效果分析89-93
• 5.3 本文算法在無人機(jī)上的應(yīng)用93-102
• 5.3.1 大疆Phantom3-Standard無人機(jī)平臺93-95
• 5.3.2 無人機(jī)圖像采集拼接系統(tǒng)設(shè)計(jì)95-97
• 5.3.3 圖像拼接結(jié)果97-102
• 5.4 本章小結(jié)102-103
• 第六章 總結(jié)與展望103-105
• 6.1 本文工作總結(jié)103-104
• 6.2 論文中的不足及未來展望104-105
• 參考文獻(xiàn)105-108
• 攻讀學(xué)位期間發(fā)表的學(xué)術(shù)論文108-109
• 致謝109

【相似文獻(xiàn)】

中國期刊全文數(shù)據(jù)庫 前10條

1 桂志國,韓焱,王明泉,潘晉孝;大型構(gòu)件射線圖像拼接技術(shù)[J];系統(tǒng)仿真學(xué)報(bào);2001年S2期

2 王俊杰;劉家茂;胡運(yùn)發(fā);于玉;;圖像拼接技術(shù)[J];計(jì)算機(jī)科學(xué);2003年06期

3 王偉;陸佩忠;;數(shù)字圖像拼接技術(shù)[J];小型微型計(jì)算機(jī)系統(tǒng);2006年07期

4 王琦暉;;基于圖切割的圖像拼接技術(shù)[J];電腦知識與技術(shù)(學(xué)術(shù)交流);2007年18期

5 方賢勇;張明敏;潘志庚;羅斌;王鵬;;基于圖切割的圖像拼接技術(shù)研究[J];中國圖象圖形學(xué)報(bào);2007年12期

6 陳立潮;王榮;陳禮民;;病理切片遠(yuǎn)程會(huì)診中圖像拼接技術(shù)的研究[J];計(jì)算機(jī)仿真;2012年02期

7 王超;;數(shù)字圖像拼接技術(shù)研究初探[J];數(shù)字技術(shù)與應(yīng)用;2012年07期

8 江鐵;朱桂斌;孫奧;;全景圖像拼接技術(shù)研究現(xiàn)狀綜述[J];重慶工商大學(xué)學(xué)報(bào)(自然科學(xué)版);2012年12期

9 李明兵;張鎖平;張東亮;齊占輝;;圖像拼接技術(shù)在海洋環(huán)境監(jiān)測中的應(yīng)用研究[J];海洋技術(shù);2012年04期

10 馮文昌;張曉亮;;圖像拼接技術(shù)在太極動(dòng)漫創(chuàng)作中的應(yīng)用[J];河南師范大學(xué)學(xué)報(bào)(自然科學(xué)版);2013年03期

中國重要會(huì)議論文全文數(shù)據(jù)庫 前6條

1 王斌;王偉鋒;段友祥;;一種健壯的圖像拼接技術(shù)[A];圖像圖形技術(shù)研究與應(yīng)用2009——第四屆圖像圖形技術(shù)與應(yīng)用學(xué)術(shù)會(huì)議論文集[C];2009年

2 張永杰;王艷峰;孫榮艷;顧軍華;;公路裂縫識別系統(tǒng)中的圖像拼接技術(shù)[A];2007年河北省電子學(xué)會(huì)、河北省計(jì)算機(jī)學(xué)會(huì)、河北省自動(dòng)化學(xué)會(huì)、河北省人工智能學(xué)會(huì)、河北省計(jì)算機(jī)輔助設(shè)計(jì)研究會(huì)、河北省軟件行業(yè)協(xié)會(huì)聯(lián)合學(xué)術(shù)年會(huì)論文集[C];2007年

3 湯力琨;龍建忠;;圖像拼接技術(shù)在金相分析中的運(yùn)用[A];中國自動(dòng)化學(xué)會(huì)、中國儀器儀表學(xué)會(huì)2004年西南三省一市自動(dòng)化與儀器儀表學(xué)術(shù)年會(huì)論文集[C];2004年

4 向陽;羅錫文;熊瑛;吳明亮;;基于感應(yīng)與圖像標(biāo)記結(jié)合的排種圖像拼接技術(shù)[A];中國農(nóng)業(yè)工程學(xué)會(huì)2011年學(xué)術(shù)年會(huì)論文集[C];2011年

5 孫嘯天;余建明;陳艷;;DR的圖像拼接技術(shù)在全脊柱及下肢攝影中的應(yīng)用研究[A];2010中華醫(yī)學(xué)會(huì)影像技術(shù)分會(huì)第十八次全國學(xué)術(shù)大會(huì)論文集[C];2010年

6 阮驥;;DR超長成像及圖像拼接技術(shù)的質(zhì)量控制[A];2010中華醫(yī)學(xué)會(huì)影像技術(shù)分會(huì)第十八次全國學(xué)術(shù)大會(huì)論文集[C];2010年

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1 張敏;基于多視域廣角相機(jī)視頻圖像拼接技術(shù)研究[D];中國科學(xué)院研究生院(長春光學(xué)精密機(jī)械與物理研究所);2016年

2 曾霖;圖像拼接技術(shù)的研究、實(shí)現(xiàn)與應(yīng)用[D];武漢大學(xué);2012年

3 方賢勇;圖像拼接技術(shù)研究[D];浙江大學(xué);2005年

4 曹芳;自由視角多平面場景圖像拼接技術(shù)研究[D];上海大學(xué);2013年

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1 陳思聰;基于BRISK算法的圖像拼接技術(shù)研究[D];中國科學(xué)院研究生院(長春光學(xué)精密機(jī)械與物理研究所);2015年

2 余讓明;基于特征的全景圖像拼接技術(shù)研究[D];西南交通大學(xué);2015年

3 羅亮;高清視頻編解碼電路設(shè)計(jì)[D];西安工業(yè)大學(xué);2015年

4 韓魯;基于運(yùn)動(dòng)平臺的圖像匹配拼接技術(shù)的研究[D];南京理工大學(xué);2015年

5 陳德勇;大幅面CIS掃描儀的自動(dòng)圖像拼接技術(shù)研究[D];電子科技大學(xué);2015年

6 任維;基于車載環(huán)視系統(tǒng)的圖像拼接技術(shù)研究[D];北京工業(yè)大學(xué);2015年

7 林小平;面向區(qū)域監(jiān)控的全景圖像拼接技術(shù)研究[D];國防科學(xué)技術(shù)大學(xué);2013年

8 王頒法;大視域圖像拼接技術(shù)在橋梁工程監(jiān)測中的應(yīng)用[D];河南工業(yè)大學(xué);2015年

9 趙斯曼;基于特征點(diǎn)的圖像拼接技術(shù)研究[D];重慶大學(xué);2015年

10 易波;基于Harris特征的圖像拼接技術(shù)研究[D];四川農(nóng)業(yè)大學(xué);2014年

，

本文編號：928382