嵌入式系統(tǒng)中圖像融合技術(shù)研究.pdf

1、當(dāng)代社會科技的迅猛發(fā)展迫切需要能夠?qū)崟r(shí)獲取圖像信息并進(jìn)行綜合處理，來滿足現(xiàn)代人類高節(jié)奏的生活，嵌入式圖像處理系統(tǒng)應(yīng)運(yùn)而生。圖像融合技術(shù)是將相關(guān)場景的多幅圖像合并成為一幅，彌補(bǔ)各傳感器成像不足之處獲得較大信息量。針對現(xiàn)有圖像融合算法僅僅將特征考慮在內(nèi)的現(xiàn)狀，本文提出了結(jié)合特征點(diǎn)相似性與空間結(jié)構(gòu)的優(yōu)化圖像融合算法，結(jié)合嵌入式發(fā)展情況，設(shè)計(jì)了基于現(xiàn)場可編程門陣列和數(shù)字信號處理器架構(gòu)的嵌入式圖像融合系統(tǒng)，說明了系統(tǒng)硬件平臺設(shè)計(jì)和軟件算法實(shí)現(xiàn)過程

2、。
　　本文結(jié)合圖像配準(zhǔn)和圖像融合技術(shù)的發(fā)展和傳感器采集圖像的特點(diǎn)，對基于特征點(diǎn)的圖像融合算法進(jìn)行深入研究，提出了以加速魯棒性特征（SURF）算法為理論依據(jù)的改進(jìn)圖像融合算法?；谔卣鼽c(diǎn)的圖像融合算法首先獲取相關(guān)場景多幅圖像的SURF特征進(jìn)行特征描述，提取出 SURF特征描述子；其次利用SSD（Sum of Squared Differences）對提取的特征描述子進(jìn)行特征匹配，并根據(jù)MSAC（M-estimator SAmple

3、 Consensus）去除匹配對中的“外點(diǎn)”求取轉(zhuǎn)換參數(shù)；最后利用重疊區(qū)線性過渡用來進(jìn)行圖像融合。而基于 SURF特征點(diǎn)的改進(jìn)圖像融合算法考慮了圖像的空間結(jié)構(gòu)特征，首先根據(jù)基于 SURF特征點(diǎn)的圖像融合算法求取的轉(zhuǎn)換參數(shù)，分析求解原數(shù)據(jù)空間結(jié)構(gòu)，結(jié)合特征相似性與空間結(jié)構(gòu)求取復(fù)合特征；其次采用ICP（Iterative Closest Point）算法求取匹配矩陣；最后利用雙向匹配限制求取最終的匹配矩陣。仿真實(shí)驗(yàn)表明，所提方法準(zhǔn)確度高，魯