基于角點(diǎn)檢測(cè)與匹配的圖像拼接設(shè)計(jì)與實(shí)現(xiàn).pdf

1、圖像拼接技術(shù)是擴(kuò)大圖像視場(chǎng)范圍應(yīng)用的一項(xiàng)必不可少的關(guān)鍵技術(shù)。但現(xiàn)有的圖像拼接技術(shù)研究大都對(duì)800×600以下的圖像進(jìn)行研究，為了提高圖像拼接技術(shù)的實(shí)用性，本系統(tǒng)針對(duì)大分辨率的圖像采用基于角點(diǎn)來(lái)實(shí)現(xiàn)圖像拼接。
　　國(guó)內(nèi)外對(duì)圖像拼接技術(shù)的研究采用基于頻域、基于圖像分塊、基于特征區(qū)域和結(jié)合網(wǎng)格的圖像特征等拼接技術(shù)。但這些技術(shù)實(shí)現(xiàn)過(guò)程比較復(fù)雜，只有基于特征點(diǎn)的圖像拼接比較明確。因此本系統(tǒng)主要采用基于改進(jìn)的Harris角點(diǎn)檢測(cè)與匹配，實(shí)現(xiàn)更

2、大分辨率的圖像拼接。主要工作如下:
　　在圖像預(yù)處理方面，先利用轉(zhuǎn)化灰度圖函數(shù)得到灰度圖。在角點(diǎn)檢測(cè)和提取時(shí)，基于傳統(tǒng)的Harris角點(diǎn)檢測(cè)算法上，對(duì)梯度算子、Harris響應(yīng)函數(shù)和角點(diǎn)提取閾值R做了改進(jìn)，以實(shí)現(xiàn)角點(diǎn)提取。在圖像配準(zhǔn)方面，采用先進(jìn)行角點(diǎn)粗匹配，再進(jìn)行精確匹配的策略，選擇了像素差的平方和方法和歸一化互相關(guān)法進(jìn)行粗匹配，用基于視差梯度約束的隨機(jī)抽樣一致性精確匹配算法進(jìn)行提純。而視差梯度約束的隨機(jī)抽樣一致性則在用抽樣角點(diǎn)

3、求解變換模型參數(shù)前進(jìn)行一次預(yù)檢驗(yàn)，以去除所選的隨機(jī)點(diǎn)存在誤碼匹配點(diǎn)，這樣即不降低算法的精度，又節(jié)省了因錯(cuò)誤數(shù)據(jù)帶來(lái)的模型計(jì)算時(shí)間。在圖像融合方面，采用圖像均值平衡兩幅圖像之間的光差，使融合后的圖像不會(huì)在重疊區(qū)有明顯的亮度跳變感。利用加權(quán)漸入漸出法實(shí)現(xiàn)無(wú)縫痕的圖像拼接融合。
　　本系統(tǒng)在Visual Studio2008開發(fā)環(huán)境下實(shí)現(xiàn)了Harris角點(diǎn)檢測(cè)與匹配的圖像拼接系統(tǒng)。系統(tǒng)中采用改進(jìn)的Harris角點(diǎn)檢測(cè)使對(duì)灰度變化更敏感和