【摘 要】
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随着智能手机、数码相机等手持式图像采集设备的普及,人们对于高信息量图像的需求与日俱增。在光学成像领域,高信息量和高分辨率一直是互相制约的因素。图像拼接技术在保持图像较高分辨率的同时能够扩大视野,实现图像的信息整合。在图像拼接过程中,最为关键的步骤是图像配准。本文基于SIFT特征提取算法,从改进特征提取算法和提高拼接精度两方面入手,对不同情况下图像的配准和拼接进行深入研究。具体工作如下:1.为提升S
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随着智能手机、数码相机等手持式图像采集设备的普及,人们对于高信息量图像的需求与日俱增。在光学成像领域,高信息量和高分辨率一直是互相制约的因素。图像拼接技术在保持图像较高分辨率的同时能够扩大视野,实现图像的信息整合。在图像拼接过程中,最为关键的步骤是图像配准。本文基于SIFT特征提取算法,从改进特征提取算法和提高拼接精度两方面入手,对不同情况下图像的配准和拼接进行深入研究。具体工作如下:1.为提升SIFT算法效率,降低匹配复杂度,提出一种改进的SIFT二进制特征描述匹配算法。首先构建尺度空间,确定特征点,采用一阶中心矩准确估计特征点主方向;然后利用特征点扇形邻域内梯度的内外部大小关系确定二进制特征描述符;最后采用LSH敏感哈希函数计算特征向量间的汉明距离,评估特征点描述符间相似度,完成特征点匹配。在Mikolajczyk数据集上,所提算法在保证配准精度的同时可以提高算法效率。2.为提升细节区域配准精度,改善拼接效果,提出一种基于图像二维信息熵的图像拼接优化算法。首先提取图像的SIFT特征,运用RANSAC算法排除外点得到一致集;然后利用二维信息熵进行阈值分割,把图像特征点分成高效点和低效点两类,在内点一致集上赋予特征点相应的权重;最后利用Levenberg-Marquardt算法最小化残差和,计算优化后的单应性矩阵后进行全局投影,得到高精度拼接图像。在Garden数据集上,所提算法可以实现高精度的图像拼接。3.为改善拼接大视差图像时出现的鬼影,错位等问题,提出一种基于特征聚类的图像拼接算法。首先提取图像的SIFT特征,根据匹配特征点在目标图像重叠区域上的分布构建泰森多边形;然后采用改进的AGNES层次聚类对特征点进行聚类,结合拼接误差确定分组数,合并对应组内的泰森多边形,得到多个图像子平面;最后计算图像各个区域的单应性矩阵,进行局部投影,得到完整的拼接图像。在Railtracks、Temple数据集上,所提算法可以实现视差图像的高精度拼接。图[26]表[6]参[65]
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