枪械鉴别中图像拼接方法研究

摘要

图像拼接就是采用特定的算法将一组具有重叠区域的图像综合成一幅大视角的无缝高分辨率图像的一种技术。这种自动生成全景图像的技术引起了计算机图形学、机器视觉等领域中学者和商业投资者的关注。图像拼接是数字图像处理领域中一个重要的研究方向，近年来图像拼接技术被广泛应用于医学图像处理、对象识别、虚拟现实、计算机视觉、军事等领域。 图像的清晰程度会受到各种因素的影响，诸如采集设备的焦距等。用显微镜采集到的图像在聚焦区域的部分是最清晰的，而聚焦区域外的部分则是模糊的。在刑侦领域的枪械鉴别中，由于光学显微镜的焦距限制及枪械撞针表面的不平滑，使得我们无法在单一固定的焦距下采集到处处清晰的图像。针对这一问题，可采集同一子弹多幅焦距不同的图像，通过图像拼接技术来生成一幅处处聚焦的子弹图像。 文中，综合运用SIFT特征点、Homographic Model、直方图规定化方法，对子弹图像进行配准和融合以获得高质量的结果图像。实验结果表明，本文提出的拼接方法对于存在旋转、尺度缩放、光照条件变化的子弹图像具有很好的效果。最后，采用一系列的评价指标对配准及融合实验结果分别进行定量分析。评价结果表明，该方法无论从主观还是客观都达到了很好的效果。

目录

文摘

英文文摘

声明

引 言

第1章 绪论

1.1图像拼接的概念

1.2图像拼接的应用和发展现状

1.3课题研究背景及意义

1.4论文的研究思路

1.5论文的结构

第2章 子弹图像拼接

2.1图像拼接的基本理论

2.2图像配准方法分类

2.2.1基于区域的图像配准方法

2.2.2基于特征的图像配准方法

2.3图像特征提取

2.3.1 Moravec角点检测算法

2.3.2 Harris角点检测算法

2.3.3 SUSAN角点检测算法

2.4基于SIFT特征的子弹图像配准

2.4.1图像预处理

2.4.2提取特征点

2.4.3匹配特征点

2.4.4估计变换矩阵

2.5基于直方图规定化的子弹图像融合

2.5.1图像融合简介

2.5.2图像融合常用方法

2.5.3子弹图像融合

第3章 实验结果

3.1配准效果评价

3.1.1相似三角形

3.2融合效果评价

3.2.1空间频率

3.2.2空间域清晰度

3.2.3频率域清晰度

3.3实验结果

3.3.1实验结果分析与比较

总结与展望

参考文献

致 谢

在学期间公开发表论文的情况