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文檔簡(jiǎn)介
1、圖像配準(zhǔn)作為圖像處理領(lǐng)域的關(guān)鍵技術(shù)之一,是圖像拼接、立體視覺(jué)、變化監(jiān)測(cè)、多傳感器圖像融合等實(shí)用技術(shù)的基礎(chǔ)。圖像拼接技術(shù)是圖像配準(zhǔn)的一種重要應(yīng)用形式,被廣泛應(yīng)用于虛擬現(xiàn)實(shí)、遙感圖像處理、視頻壓縮和傳輸?shù)阮I(lǐng)域。
SURF算法作為一種新近出現(xiàn)的特征提取方法,在重復(fù)度、獨(dú)特性、魯棒性3個(gè)方面,均超越或接近以往提出的同類方法,并在計(jì)算效率上具有明顯的優(yōu)勢(shì)。本文將SURF應(yīng)用于圖像配準(zhǔn):首先使用SURF算法檢測(cè)并描述興趣點(diǎn);然后將He
2、ssian矩陣跡的正負(fù)性與最近鄰比次近鄰的方法相結(jié)合匹配興趣點(diǎn),并用RANSAC算法剔除錯(cuò)誤匹配;進(jìn)而通過(guò)直接線性變換算法求取透視變換矩陣的最小二乘解;最后通過(guò)圖像插值獲得配準(zhǔn)結(jié)果。在實(shí)現(xiàn)配準(zhǔn)的基礎(chǔ)上,又進(jìn)一步研究了圖像融合和柱面投影變換,最終用基于SURF的圖像配準(zhǔn)技術(shù)實(shí)現(xiàn)了柱面全景圖像的拼接。
本文的主要工作可概括為以下3個(gè)方面:
(1)實(shí)現(xiàn)了基于SURF的圖像配準(zhǔn)方法,并分析了該方法在興趣點(diǎn)檢測(cè)與描述階
3、段的速度優(yōu)勢(shì)。比較了SURF-64和SURF-128的匹配速度。驗(yàn)證了Hessian矩陣跡的正負(fù)性對(duì)興趣點(diǎn)匹配效率的改善。實(shí)現(xiàn)并比較了基于對(duì)極幾何約束和基于單應(yīng)矩陣約束的兩種RANSAC算法,并分析了SURF-64對(duì)剔除誤配的影響。
(2)對(duì)基于SURF的圖像配準(zhǔn)方法的精度做了定量分析,并與同類方法做了比較。對(duì)不同視角、不同傳感器、不同時(shí)相的遙感圖像進(jìn)行了配準(zhǔn)實(shí)驗(yàn),驗(yàn)證了該配準(zhǔn)方法在遙感圖像配準(zhǔn)領(lǐng)域的實(shí)用價(jià)值。
4、 (3)實(shí)現(xiàn)并比較了線性漸變?nèi)诤虾投囝l段融合兩種圖像融合方法。將基于SURF的圖像配準(zhǔn)方法應(yīng)用于圖像拼接,并最終實(shí)現(xiàn)了柱面全景圖的拼接。針對(duì)柱面全景圖拼接的特點(diǎn),運(yùn)用了一種基于興趣點(diǎn)匹配的圖像排序處理技巧。在逐幀擴(kuò)大式的拼接過(guò)程中,通過(guò)設(shè)定滑動(dòng)窗口避免了對(duì)不斷增大的參考圖像進(jìn)行重復(fù)檢測(cè)。
實(shí)驗(yàn)表明,將SURF算法應(yīng)用于圖像配準(zhǔn),可以在保證配準(zhǔn)精度與適用性的前提下,顯著提高計(jì)算效率。通過(guò)實(shí)現(xiàn)不同類型的遙感圖像配準(zhǔn),證明了基
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