无序图像的全自动拼接关键技术研究

摘要

图像拼接技术一直是计算机视觉和图像处理的研究热点。它通过基于图像绘制(Image Based Rendering，IBR)的方法把多幅离散的图像信息表现在一幅大视角高分辨率的平滑图像上，很好地解决了图像的视野和分辨率的矛盾问题，在虚拟现实技术、旅游、医学图像处理、遥感测量、航空和军事领域等方面都有广泛的应用。传统获得高质量全景图的方法都依赖于特殊设备，这类的图像拼接算法难以满足更广泛的需要，本文考虑结合手持相机获取图像的特点，针对图像配准和图像的自动排序问题进行了研究。
　　本文在总结已有技术的基础上主要研究了图像拼接的关键技术。主要包括以下几个方面:比较了各种投影算法的优缺点，选择柱面投影，并对图像的柱面投影算法进行了详细的研究，讨论了相机焦距、水平视角等对柱面投影的影响;研究了一个新的基于特征点的图像配准方法，首先在比较了SIFT特征检测、SUSAN角点以及Harris角点等方法后，选择了鲁棒的SIFT方法对图像进行特征点的检测，然后，对提取出的特征点采用最近邻方法进行匹配，利用RANSAC进行提纯去掉错误的匹配，利用正确的特征匹配点对通过最小二乘法求解图像的坐标变换矩阵，将两张图像的坐标归一到一个坐标系中;在图像的融合过程中，本文对传统的渐入渐出算法进行改进，引入Szeliski的复合加权方法，将原图像和目标图像的像素融合起来生成拼接平面上的像素，实现相邻图像间自然平滑的过渡，相对于传统的方法，融合效果有了很大的提高。
　　此外，还总结了图像拼接领域的全自动图像拼接算法，在本文已改进的配准算法基础上，实现了一种全自动的图像拼接算法。实验结果表明，本文的算法能够有效地拼接多幅有重叠区域的图片，提高了图像匹配的准确性和图像单应性矩阵的稳定性，并在执行时间上有所减少，具有良好的鲁棒性;而且该算法能够实现多幅图像自动排序和配准，稳定性好，无需人工干预。
　　最后，对此次研究工作的内容进行了总结，并对下一步的研究工作和图像拼接领域的未来发展进行了展望。

目录

声明

摘要

第一章 绪论

1．1 引言

1．2 图像拼接技术研究的背景及意义

1．3 国内外研究现状

1．4 图像拼接技术主要研究内容

1．4．1 图像拼接分类

1．4．2 图像拼接的不足

1．4．3 图像拼接的难点

1．4．4 图像拼接主要研究内容

1．5 论文研究工作

1．5．1 本文主要工作

1．5．2 论文章节安排

第二章 图像获取与图像预处理

2．1 图像拼接的基本流程

2．2 图像的获取

2．2．1 旋转照相机拍摄

2．2．2 平移照相机拍摄

2．2．3 手持照相机拍摄

2．2．4 平面透视映射关系

2．2．5 本文图像的获取方法

2．3 图像预处理

2．3．1 图像的校正

2．3．2 图像的增强

2．3．3 图像噪声的抑制

2．4 本章小结

第三章 图像配准的理论基础和关键技术

3．1 图像配准一般步骤

3．2 特征空间

3．2．1 基于灰度统计信息的配准

3．2．2 基于特征的配准方法

3．3 搜索空间

3．4 本章小结

第四章 一种精确匹配的图像配准算法研究

4．1 SIFT特征提取

4．1．1 SIFT特征特点

4．1．2 尺度空间

4．1．3 高斯差分图像DOG

4．1．4 DOG图像求极值

4．1．5 特征点位置和方向的确定

4．2 特征点描述

4．3 特征点匹配

4．3．1 最近邻方法

4．3．2 k-d树算法

4．4 RANSAC特征点提纯

4．5 本章小结

第五章 图像投影模型及图像融合技术研究

5．1 几种坐标系之间的关系

5．2 像素坐标和像素焦距

5．3 柱面投影算法

5．4 图像插值技术

5．5 输入序列图像的自动排序

5．6 图像融合

5．6．1 加权的平滑处理

5．6．2 改进的加权平滑算法

5．7 实验结果

5．7．1 两幅图像拼接效果

5．7．2 多幅无序图像拼接效果

5．8 本章小结

第六章 总结和展望

6．1 总结

6．2 工作展望

参考文献

致谢