基于特征的图像拼接融合技术的研究与实现

【摘要】图像拼接就是将相互间有重叠部分的图像序列拼接融合成一张宽场景无缝高分辨率图像的技术，当前正被广泛地应用于计算机图像处理、医学图像研究和虚拟现实等领域。基于特征的图像拼接中，耗时主要是在特征提取和特征匹配阶段，而图像配准方法和融合方法的选择将直接影响到最终的拼接效果。本文研究了对相机水平旋转采集的图像进行拼接融合的相关技术。通过对现阶段的主要方法进行了比较和研究后，提出了对基于SIFT特征点的图像拼接融合技术的优化改进方法，主要工作是在图像配准阶段。通过添加约束性条件剔除粗匹配特征点对中的外点（误匹配点），提高了内点的概率，有效减少了随机抽样一致算法的估计次数，得到稳定的变换矩阵并进行统一坐标变换，最后利用加权平均算法完成图像融合。实验结果表明，与传统算法相比，改进后的算法能够大幅度提高内点的概率，从而提高了算法的效率和配准精度。针对改进后的算法在实时拼接方面的存在的不足，对算法进行了进一步的改进和优化。首先选用FAST算法进行特征点的检测，然后利用二进制的FREAK描述子对特征点进行描述，并通过最近邻与次近邻比值法对待拼接图像的特征点进行粗匹配后，利用之前改进的剔除算法进行优化，最后利用加权平均算法完成图像融合。实验表明，与基于SIFT的拼接算法相比，该算法能有效提高效率，基本能满足实时拼接的要求。
【作者】焦丽龙；
【导师】李定主；
【作者基本信息】中北大学，计算机应用技术，2014，硕士
【关键词】图像拼接；SIFT；FAST；FREAK；图像融合；

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