全景圖像拼接技術(shù)是一種將多幅具有重合部分的圖像拼接成大視角圖像或全景圖的技術(shù),作為圖像拼接技術(shù)中的一個重要領(lǐng)域,其在軍事、醫(yī)療、教育和旅游等方面均具有廣泛的應(yīng)用。隨著圖像拼接技術(shù)應(yīng)用場景越發(fā)復(fù)雜,一種適應(yīng)范圍廣、拼接精度高的全景圖像拼接算法是目前迫切需要的。由于現(xiàn)階段圖像拼接技術(shù)中的特征向量往往是人工設(shè)計的,配準(zhǔn)精度低、適用范圍小,難以滿足人們對多場景應(yīng)用的需求。因此,論文提出一種基于改進AKAZE(Accelerated-KAZE,加速版KAZE)和RANSAC(Random Sampling Consensus,隨機采樣一致)的全景圖像拼接算法,主要研究內(nèi)容如下:(1)針對傳統(tǒng)圖像拼接算法在圖像配準(zhǔn)階段采用的人工描述符穩(wěn)定性弱、精度低等問題,研究出一種魯棒性更強的通用CNN(Convolutional Neural Network,卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò))描述符代替人工描述符的圖像配準(zhǔn)算法。首先,設(shè)計好網(wǎng)絡(luò)模型,利用 GL3D(Geometric Learning for 3D Reconstruction,用于3D重建的幾何學(xué)習(xí))數(shù)據(jù)集進行訓(xùn)練生成CNN描述符模型。然后利用AKAZE算法構(gòu)...

【文章頁數(shù)】：76 頁

【學(xué)位級別】：碩士

【文章目錄】：
摘要
abstract
第1章 緒論
    1.1 研究背景及意義
    1.2 國內(nèi)外研究現(xiàn)狀
        1.2.1 國外研究現(xiàn)狀
        1.2.2 國內(nèi)研究現(xiàn)狀
    1.3 主要研究內(nèi)容
    1.4 章節(jié)安排
第2章 圖像拼接的基本原理
    2.1 圖像采集
        2.1.1 相機成像模型
        2.1.2 相機畸變校正
        2.1.3 圖像采集要求
    2.2 圖像預(yù)處理
        2.2.1 圖像去噪
        2.2.2 投影變換
    2.3 圖像配準(zhǔn)
    2.4 圖像幾何變換模型
    2.5 圖像融合
        2.5.1 直接平均法
        2.5.2 線性加權(quán)平均法
        2.5.3 多頻段融合法
    2.6 本章小結(jié)
第3章 基于點特征的圖像配準(zhǔn)算法
    3.1 SIFT算法
        3.1.1 高斯金字塔和高斯差分金字塔
        3.1.2 空間極值點確定
        3.1.3 特征點精確定位
        3.1.4 特征點主方向確定
        3.1.5 特征點描述
    3.2 AKAZE算法
        3.2.1 特征點檢測
        3.2.2 特征點主方向確定
        3.2.3 特征點描述
    3.3 改進AKAZE特征
        3.3.1 網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)
        3.3.2 數(shù)據(jù)預(yù)處理
        3.3.3 損失函數(shù)
        3.3.4 訓(xùn)練
    3.4 特征點匹配
        3.4.1 特征粗匹配
        3.4.2 RANSAC算法精匹配
    3.5 圖像配準(zhǔn)實驗
        3.5.1 視角差異圖像對配準(zhǔn)對比實驗
        3.5.2 光照差異圖像對配準(zhǔn)對比實驗
        3.5.3 描述子性能比較
        3.5.4 圖像對配準(zhǔn)時間對比實驗
    3.6 本章小結(jié)
第4章 圖像融合
    4.1 改進RANSAC算法
    4.2 最佳縫合線加多頻段圖像融合
    4.3 圖像拼接實驗
        4.3.1 拼接精度對比
        4.3.2 RANSAC算法運行時間對比
        4.3.3 圖像拼接
    4.4 本章小結(jié)
第5章 全景圖像拼接的實現(xiàn)
    5.1 拼接總體流程概述
    5.2 全景圖像拼接
        5.2.1 圖像序列自動識別與排序
        5.2.2 全景圖像矯直
        5.2.3 曝光補償
        5.2.4 邊緣裁剪
        5.2.5 全景圖像拼接結(jié)果
    5.3 全景圖像質(zhì)量評價
        5.3.1 圖像質(zhì)量客觀評價方法
        5.3.2 全景圖像質(zhì)量評價結(jié)果
    5.4 本章總結(jié)
第6章 總結(jié)與展望
    6.1 總結(jié)
    6.2 展望
致謝
參考文獻(xiàn)
攻讀學(xué)位期間的研究成果



本文編號：3762701