面向全景成像的目標(biāo)拼接算法研究.pdf

1、隨著信息技術(shù)的快速發(fā)展，虛擬現(xiàn)實(shí)、機(jī)器視覺、計(jì)算機(jī)仿真、智能監(jiān)控系統(tǒng)等眾多技術(shù)獲得了廣泛應(yīng)用。由于全景圖像拼接技術(shù)是上述相關(guān)技術(shù)的核心之一，所以人們對全景成像技術(shù)的需求越來越迫切。同時(shí)，全景成像技術(shù)在大地測繪、醫(yī)學(xué)影像、軍事偵察、視頻會(huì)議等國民經(jīng)濟(jì)和國防工業(yè)領(lǐng)域的廣闊應(yīng)用前景，使得對其研究具有重要的理論和工程實(shí)踐意義。
　　全景圖像拼接流程主要包括三大步驟，即圖像獲取及預(yù)處理，圖像配準(zhǔn)以及圖像融合。因?yàn)閳D像獲取及預(yù)處理相對容易，因

2、此，本文著重研究圖像的配準(zhǔn)及圖像融合技術(shù)。其中，圖像配準(zhǔn)主要步驟包括:特征提取、搜索策略和變化估計(jì)，變換估計(jì)相對容易實(shí)現(xiàn)，本文對圖像配準(zhǔn)的研究主要針對特征提取算法和搜索策略。本文的研究的主要內(nèi)容包括以下幾個(gè)方面:
　　1)對常見特征點(diǎn)提取算子作比較研究。本文首先簡要概述了五種常見特征點(diǎn)提取算子，對算子的優(yōu)缺點(diǎn)進(jìn)行論述，然后，綜述當(dāng)前對特征點(diǎn)提取算子的性能評價(jià)標(biāo)準(zhǔn)，提出了相對較為完備的評價(jià)準(zhǔn)則，并用該準(zhǔn)則對五種常見特征點(diǎn)提取算子進(jìn)行

3、評價(jià)。實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明，在縮放、旋轉(zhuǎn)、光照變化等環(huán)境變化條件下，SIFT算子具有最優(yōu)性能，所以本文選擇了SIFT算子作為特征點(diǎn)提取算子。
　　2)提出了一種基于人工蜂群算法的圖像匹配算法。通過SIFT提取特征點(diǎn)后需要采用合適的搜索策略對其進(jìn)行匹配。由于全景圖像無法實(shí)現(xiàn)嚴(yán)格對應(yīng)的點(diǎn)對匹配，本文選擇了模糊匹配測度——Hausdorff距離作為特征點(diǎn)相似性測度。同時(shí)，針對圖像匹配速度慢，精度低問題，提出一種基于人工蜂群算法的圖像特征匹配策略