基于加權(quán)泊松融合的圖像拼接技術(shù)研究.pdf

1、圖像拼接的目的是將多幅具有相似場景，并且有重合部分的圖像通過一系列的匹配、融合算法處理，最終形成一幅高分辨率、寬視野的圖像。隨著計算機(jī)圖形學(xué)以及視覺技術(shù)的發(fā)展，圖像拼接技術(shù)得到不斷的創(chuàng)新，有效的解決了高分辨率與寬視野的矛盾問題，被廣泛應(yīng)用于醫(yī)學(xué)圖像處理、虛擬現(xiàn)實環(huán)境處理、全景視頻監(jiān)測等各個領(lǐng)域。但是對曝光差異敏感的缺陷以及無法很好地解決拼接痕跡，所以依然是數(shù)字圖像處理領(lǐng)域的重要研究課題。
　　針對上述問題，設(shè)計并實現(xiàn)了基于加權(quán)泊松

2、融合的圖像拼接算法，算法核心包括了特征點提取、特征點匹配以及圖像融合三個關(guān)鍵模塊，各個模塊依次調(diào)用。針對特征點提取模塊耗時過多的問題，算法通過對尺度空間結(jié)構(gòu)的改進(jìn)、特征描述符生成過程的優(yōu)化，進(jìn)一步提升了特征點提取的效率。特征點匹配部分聯(lián)合使用了粗匹配及細(xì)匹配策略，在保證特征點集準(zhǔn)確性的前提下進(jìn)一步對特征點篩選過濾，提高了空間變換模型的求解效率與準(zhǔn)確性，融合效果也得到相應(yīng)提升。為了實現(xiàn)無縫融合，算法采用了加權(quán)平均、泊松融合交互的思想，在經(jīng)