图像拼接的核心算法研究

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随着数字成像技术的快速发展,数字成像设备得到了越来越广泛的应用。在某些特定的情况下,需要大尺度广视角的图片,但是由于成像设备与技术等因素影响下,图像的视角不能满足实际需要,这样提出了图像拼接技术。图像拼接技术是数字图像处理领域一个重要的研究方向,在数字视频、计算机视觉、计算机图形学、虚拟现实、遥感图像处理等领域有着广泛的应用价值。在这种背景下,本文研究并利用图像拼接技术,突破成像设备自身物理限制,得到大尺度广视角的数字全景图的理论和方法。图像拼接过程包括图像获取、图像配准、图像投影以及图像融合等几个基本步骤。如果采用特殊的鱼眼镜头获取图像时,需要将图像进行校正处理。图像配准是整个图像拼接技术的关键和难点,直接影响拼接是否成功;而另一个关键步骤是图像融合,影响拼接的直观效果;图像投影模型是以不同的形式对图像进行表达,根据不同的应用需要可以变换不同的投影方式。通过深入研究图像拼接各个步骤,本文做了如下工作:1.鱼眼镜头具有短焦距、视角广的优点,但是使用鱼眼镜头拍摄的图像会产生严重变形,那么必须将其做校正处理。由于提取图像轮廓是校正的前提,研究一种基于区域生长的轮廓提取算法。以图像二值化为前提,使用基于区域生长的改进算法,获取图像轮廓,进而实现鱼眼图像校正。克服了鱼眼图像轮廓区域内出现大量黑色像素,使得面积统计算法失效的缺点;2.在计算图像变换参数过程中,图像配准转化成一个无约束最优化问题,运用二次型理论研究一种新的参数优化模型算法—正交方向逼近法。该算法是根据参数矩阵最优函数特有的性质,采用一种简洁解法,无须计算函数的导数或梯度,仅须计算函数值即可。其优点是克服了以往算法所要求占用大量计算机内存的缺点,仅用一个矩阵存储数字信息;3.经过球面投影后的图像边缘变成一条曲线,那么确定缝合线就非常复杂,这里改进一种简单的缝合线拟合算法,保证了融合效果。最后使用matlab7.0和VC++6.0实现了各个算法以及演示步骤,通过实验结果数据展示算法的实用性与有效性。
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