無序圖像自動拼接算法研究.pdf

1、無序圖像自動拼接是指將包含同一場景的多幅無序圖像拼成一幅大視場或高分辨率圖像的過程。其涉及的關鍵技術包括圖像配準、圖像的序列化和圖像鑲嵌及融合。本文針對這四項關鍵技術進行研究，提出了一種新的無序圖像自動拼接算法。主要工作內(nèi)容如下:
　　1)給出了一種基于稀疏表示雙向特征匹配的圖像配準算法
　　該算法首先提取SURF特征，利用其稀疏表示進行特征匹配，其次使用雙向統(tǒng)一性認定方法獲得精度高的匹配對，并估算圖像間變換關系，最后以其作

2、為初始值，采用Lucas-Kanade算法進一步提高配準精度。實驗結(jié)果表明該配準算法在光照或噪聲影響時配準精度高于0.06個像素。
　　2)給出了一種基于稀疏表示雙向匹配特征的圖像序列化方法
　　該算法使用稀疏表示雙向特征匹配后保留的同名點作為排序的依據(jù)，根據(jù)同名點的橫坐標確定兩幅圖像的左右位置關系，根據(jù)同名點的數(shù)量構(gòu)造兩幅圖像的匹配度函數(shù)，據(jù)此實現(xiàn)圖像的序列化。實驗表明該算法對仿真圖像與實際拍攝圖像的序列化都取得較好的效果

3、。
　　3)給出了一種基于小波分解局部能量的圖像融合方法
　　該算法首先對圖像進行小波分解，然后對低頻分量使用漸入漸出的方式進行融合，對匹配度高的高頻分量按照局部能量加權(quán)融合，對匹配度低的高頻分量選擇局部能量值大的，最后小波重構(gòu)獲得融合圖像。實驗結(jié)果表明該算法融合結(jié)果主觀上無縫隙、清晰度高，客觀評價指標較高。
　　4)給出了一種基于傳遞相乘的圖像鑲嵌策略
　　本文結(jié)合傳遞式鑲嵌模型和間接式鑲嵌模型，給出一種圖像鑲