基于特征的圖像配準(zhǔn)與拼接技術(shù)研究.pdf

1、　　圖像配準(zhǔn)技術(shù)作為機(jī)器視覺方向的重要研究領(lǐng)域，在虛擬現(xiàn)實、國防安全和遙感等方面都有著廣泛的應(yīng)用。隨著應(yīng)用的深入，拼接時對特征提取方式、配準(zhǔn)精度和耗時的要求也越來越高。本文主要對基于特征的圖像拼接技術(shù)做了研究和討論，分為以下四部分。
　　(1) 系統(tǒng)的介紹了基于特征的圖像拼接過程中關(guān)鍵技術(shù)，包括特征點的提取及描述子生成、特征點的匹配、變換矩陣的計算和圖像融合四方面內(nèi)容。配準(zhǔn)部分通過比較RANSAC和LMedS的計算原理和對試驗數(shù)

2、據(jù)的擬合過程，得出內(nèi)點概率在50%以上時LMedS能更好剔除誤匹配點的結(jié)論。
　　(2)針對Harris角點不具備尺度不變性的缺點，提出一種自動調(diào)整圖像尺寸的拼接方法。該算法首先借助于相位相關(guān)的計算得出圖像間的變換參數(shù)，之后自動將圖像縮放到同一尺度級。該算法兼容了 Harris 簡單高速的特點，同時，使待拼接圖像間存在的縮放關(guān)系從原來的1.8倍擴(kuò)大到4.5倍，并能得到精準(zhǔn)清晰的拼接結(jié)果。
　　(3)現(xiàn)有特征提取算法多耗時

3、較長，故對快速二進(jìn)制描述子 ORB 的提取及生成過程做了詳細(xì)研究。ORB為 FAST添加了主方向并限制描述子方差在 0.5 附近分布，大大降低了特征相關(guān)性，因此具備旋轉(zhuǎn)不變性和強(qiáng)的抗噪能力。通過一系列的實驗驗證了基于ORB的圖像配準(zhǔn)速度是SIFT的兩個數(shù)量級、SURF的一個數(shù)量級的結(jié)論，最后對它進(jìn)行改進(jìn)使之具備尺度不變性。
　　(4)提出一種人機(jī)交互的半自動拼接方式，主要適用于圖像中存在較大的平面落差的場景拼接。首先通過對平面的