基于SIFT特征图像拼接的全景显示技术研究

摘要

21 世纪是信息量呈指数级增长的全球化时代，图像作为一种重要的信息表现形式，在当今的信息传递中扮演着越来越重要的角色。随着经济的飞速发展和科学技术的突飞猛进，人们对图像画质的要求也越来越高。因此，具有宽视角、高分辨率、真实体验感等优良画质的全景图像及其相关技术，受到了越来越多的关注和重视。普通的数码相机受制于本身的硬件结构，无法直接拍摄出宽视角、高分辨率的大场景全景图像。图像拼接技术作为一种常用的图像处理方法，因为其能够通过后期拼接处理来解决普通数码相机的不足，近些年在全景图像的处理和合成之中获得了广泛应用。虽然近些年图像拼接技术已经逐渐成熟，但在实际应用过程中，因为场景环境的复杂性，有时在一些具体场景下运用传统方法并不能取得很好的图像效果，也不能够满足实时性显示的要求。在此情况下，本文在图像拼接技术的基础之上对全景技术展开研究，通过对各环节进行细致的理论分析和实际实现，并对其存在的不足之处进行改进，得到了一个高效的基于图像拼接的全景显示方案，研究具体内容如下： 1. 对基于 SIFT 特征图像拼接的全景技术基本理论进行了详细阐述和深入研究。通过实现和分析从图像特征检测、匹配到融合的全景图像生成方法，设计出一套高效的图像拼接方案，实现了高效的全景显示。 2. 在图像预处理环节，对几种常用的去噪算法进行了理论分析和测试比较，并提出了改进型NLM算法。通过对NLM算法原有的权值度量方法的改进，有效地提高了噪声处理能力，增强了图质，进而提高了后期图像配准和融合的效率。 3. 在图像预处理环节，针对于传统柱面投影算法会产生图像边缘锯齿的现象，提出了面向柱面投影的图像边缘锯齿消除算法，有效的消除了图像柱面投影后产生的边缘锯齿，从而提高了图像质量。 4. 在图像配准环节，针对SIFT算法存在的运算耗时长、匹配正确率不高的不足，提出了改进型SIFT特征检测和匹配算法。通过对特征检测和匹配方法的改进，有效的减少了运算时间，提高了匹配正确率，从而明显提高了图像配准质量。 本文工作采集了大量图像并对其进行了图像拼接处理，结果表明，本文工作提出的基于SIFT特征图像拼接的全景显示技术算法能够有效地提高运算效率和生成的高画质的全景图像，为高效、高画质的全景显示提供一条可行性的途径。

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第一章 绪论

1.1 图像拼接技术的研究背景和意义

1.2 图像拼接技术的研究历史与发展现状

1.2.1 国外研究历史和发展现状

1.2.2 国内研究历史与发展现状

1.3 图像拼接技术的应用领域

1.4 当前阶段图像拼接技术面临的问题

1.5 论文章节安排

第二章 图像拼接相关理论

2.1 图像拼接基本理论

2.2 图像拼接流程概述

2.2.1 图像采集

2.2.2 图像预处理

2.2.3 图像配准

2.2.4 图像融合

2.3 本章小结

第三章 图像采集和预处理

3.1 图像采集方案

3.2 图像去噪

3.2.1 噪声分类

3.2.2 图像滤波去噪

3.2.3 改进的非局部均值去噪算法

3.2.4 结果与分析

3.3 图像投影

3.3.1 柱面投影图像的边缘锯齿

3.3.2 面向柱面投影的图像边缘锯齿消除算法

3.3.3 结果与分析

3.3 本章小节

第四章 基于SIFT算法的图像配准

4.1 SIFT算法的原理和实现

4.1.1 特征检测

4.1.2 特征匹配

4.2 基于SIFT算法改进的特征检测和匹配算法

4.2.1 特征检测

4.2.2 特征匹配

4.3 结果与分析

4.3.1 基于SIFT算法改进的特征检测结果与分析

4.3.2 基于SIFT算法改进的特征匹配结果与分析

4.4 本章小节

第五章 基于SIFT特征图像拼接的全景显示实现

5.1 图像插值

5.1.1 最邻近插值

5.1.2 双线性插值

5.2 图像融合方法

5.2.1 直接平均法

5.2.2 加权平均法

5.3 结果与分析

5.4 本章小节

第六章 总结与展望

6.1 全文总结

6.2 后期展望

致谢

参考文献

攻读硕士学位期间取得的成果