基于圖像配準(zhǔn)與圖像融合的數(shù)字照片拼接算法研究.pdf

1、圖像拼接技術(shù)就是把若干幅有重疊部分的圖像合成一幅大視角寬幅面的圖像。該技術(shù)能夠有效地克服普通相機(jī)的視場限制，還可以創(chuàng)建出全景圖像，已逐漸成為攝影測量、計(jì)算機(jī)視覺和圖像處理等一項(xiàng)非常重要的技術(shù)，并且具有非常廣闊的應(yīng)用前景。
　　 本論文重點(diǎn)研究的是普通數(shù)碼相機(jī)(或者手機(jī))拍攝的數(shù)碼照片的拼接，對圖像拼接涉及到的關(guān)鍵技術(shù)——圖像配準(zhǔn)和圖像融合做了重點(diǎn)研究。圖像配準(zhǔn)技術(shù)是搜尋待拼接圖像之間的映射關(guān)系，而圖像融合技術(shù)則是為了實(shí)現(xiàn)圖像的無

2、縫拼接。本文的主要工作如下：
　　 首先，研究了圖像配準(zhǔn)的基本方法，基于Harris角點(diǎn)檢測的圖像配準(zhǔn)算法由于Harris算子自身的缺陷往往使得匹配率降低，而且在匹配過程中容易產(chǎn)生棄真錯(cuò)誤。針對這種問題，對Harris算子進(jìn)行了改進(jìn)，給出了基于Harris角點(diǎn)檢測的圖像配準(zhǔn)算法，實(shí)驗(yàn)表明該算法可以有效地減少基于Harris的匹配過程中引起的棄真錯(cuò)誤，提高了匹配正確率。
　　 其次，對于圖像融合部分，先是分析了基于小波融合

3、方法和基于小波變換的脈沖耦合神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)(PCNN-Pulse Coupled Neural Network)融合方法中各自的優(yōu)缺點(diǎn)，在此基礎(chǔ)上本文給出了一種基于小波變換和改進(jìn)脈沖耦合神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的復(fù)合融合方法，實(shí)驗(yàn)表明該方法可以有效消除拼接縫，使得圖像拼接更自然。
　　 最后，對采集到的數(shù)碼照片進(jìn)行拼接。實(shí)驗(yàn)表明基于改進(jìn)Harris配準(zhǔn)算法在配準(zhǔn)效率和配準(zhǔn)精度上有明顯優(yōu)勢；基于小波變換和改進(jìn)PCNN的復(fù)合融合算法具有兼顧融合效率和融合