場景圖像拼接關(guān)鍵技術(shù)研究

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1、計算機應(yīng)用技術(shù)專業(yè)畢業(yè)論文［精品論文］場景圖像拼接關(guān)鍵技術(shù)研究關(guān)鍵詞：圖像繪制圖像拼接圖像配準(zhǔn)粒子群算法摘要：基于圖像的繪制是近兒年計算機圖形學(xué)和虛擬現(xiàn)實領(lǐng)域中最重要、發(fā)展最為迅速的一項技術(shù)，其中圖像拼接己成為計算機圖形圖像處理、計算機視覺等領(lǐng)域眾多學(xué)者研究的熱點，并II在虛擬場景的構(gòu)建、遙感、醫(yī)學(xué)圖像和軍事等領(lǐng)域得到廣泛應(yīng)用。本文對制約圖像拼接質(zhì)量和速度的關(guān)鍵問題進行了研究。主要內(nèi)容如下：⑴圖像配準(zhǔn)作為拼接過程中的關(guān)鍵環(huán)節(jié)，決定著圖像拼接的精度和自動化程度。本文基于多分辨分析策略，提出了以圖像最大互信息為匹配測度的粒子群優(yōu)化算法。該優(yōu)化方法使

2、得參數(shù)隨圖像的互信息計算和多分辨率級數(shù)進行自適應(yīng)調(diào)整，解決了灰度圖像配準(zhǔn)中，由于目標(biāo)函數(shù)容易陷入局部極值而造成的誤匹配問題。實驗證明，該方法能夠有效地避免局部極值的影響，通過有限次尋優(yōu)迭代即可找到最優(yōu)變換，提高了圖像配準(zhǔn)的計算速度，并且達(dá)到亞像素級配準(zhǔn)精度。⑵為了解決當(dāng)圖像具有明顯的旋轉(zhuǎn)、放縮及光照差異等現(xiàn)象而導(dǎo)致的拼接質(zhì)量不高、計算開銷大的問題，木文利用多分辨分析和主成分分析提出了一種新的基于特征的圖像拼接方法。首先利用相位相關(guān)法，確定圖像重疊區(qū)域；其次，對不同尺度的圖像，提出通過采用多分辨金字塔結(jié)構(gòu)，由高到低在各層圖像重疊區(qū)中提取Harri

3、s角點，以解決Harris算子易受尺度規(guī)模影響的魯棒特征檢測算法；最后，給出基于主成分分析的特征向量降維處理方法，解決高維特征描述向量計算開銷大的問題，并通過魯棒的全局參數(shù)優(yōu)化實現(xiàn)圖像精確拼接。實驗表明，本文提出的方法在保證圖像拼接質(zhì)量的前提下，減小了計算開銷。⑶利用視點未知的場景圖像進行虛擬場景重建是一個難點。本文提出基于蜘蛛網(wǎng)格模型與投影幾何原理建立多個場景偽三維模型的無縫連接策略，并給出了圖像配準(zhǔn)區(qū)域的快速搜索算法，實現(xiàn)場景圖像的三維映射和配準(zhǔn)；在此基礎(chǔ)上，利用多分辨分析對三維模型中的各圖像拼接區(qū)域進行了多尺度融合，提高場景圖像拼接的精度

4、。實驗表明，基于本方法建立的通道型虛擬場景消除了漫游過程中的空洞現(xiàn)彖，實現(xiàn)了虛擬場景無限制、平滑的漫游。正文內(nèi)容基于圖像的繪制是近幾年計算機圖形學(xué)和虛擬現(xiàn)實領(lǐng)域中最重要、發(fā)展最為迅速的一項技術(shù)，其中圖像拼接已成為計算機圖形圖像處理、計算機視覺等領(lǐng)域眾多學(xué)者研究的熱點，并且在虛擬場景的構(gòu)建、遙感、醫(yī)學(xué)圖像和軍事等領(lǐng)域得到廣泛應(yīng)用。本文對制約圖像拼接質(zhì)量和速度的關(guān)鍵問題進行了研究。主耍內(nèi)容如下：⑴圖像配準(zhǔn)作為拼接過程中的關(guān)鍵環(huán)節(jié)，決定著圖像拼接的精度和自動化程度。木文基于多分辨分析策略，提出了以圖像最大互信息為匹配測度的粒子群優(yōu)化算法。該優(yōu)化方法使

5、得參數(shù)隨圖像的互信息計算和多分辨率級數(shù)進行自適應(yīng)調(diào)整，解決了灰度圖像配準(zhǔn)中，由于冃標(biāo)函數(shù)容易陷入局部極值而造成的誤匹配問題。實驗證明，該方法能夠有效地避免局部極值的影響，通過有限次尋優(yōu)迭代即可找到最優(yōu)變換，提高了圖像配準(zhǔn)的計算速度，并且達(dá)到亞像素級配準(zhǔn)精度。⑵為了解決當(dāng)圖像具有明顯的旋轉(zhuǎn)、放縮及光照差異等現(xiàn)象而導(dǎo)致的拼接質(zhì)量不高、計算開銷人的問題，本文利用多分辨分析和主成分分析提出了i種新的基于特征的圖像拼接方法。首先利用相位相關(guān)法,確定圖像重疊區(qū)域;其次，對不同尺度的圖像，提出通過采用多分辨金字塔結(jié)構(gòu)，由高到低在各層圖像重疊區(qū)中提取Harri

6、s角點，以解決Harris算子易受尺度規(guī)模影響的魯棒特征檢測算法；最后，給出基于主成分分析的特征向量降維處理方法，解決高維特征描述向量計算開俏大的問題，并通過魯棒的全局參數(shù)優(yōu)化實現(xiàn)圖像精確拼接。實驗表明，本文提出的方法在保證圖像拼接質(zhì)量的前提下，減小了計算開銷。⑶利用視點未知的場景圖像進行虛擬場景重建是一個難點。本文提出基于蜘蛛網(wǎng)格模型與投影兒何原理建立多個場景偽三維模型的無縫連接策略，并給出了圖像配準(zhǔn)區(qū)域的快速搜索算法，實現(xiàn)場景圖像的三維映射和配準(zhǔn)；在此基礎(chǔ)上，利用多分辨分析對三維模型中的各圖像拼接區(qū)域進行了多尺度融合，提高場景圖像拼接的精度

7、。實驗表明，基于本方法建立的通道型虛擬場景消除了漫游過程中的空洞現(xiàn)彖，實現(xiàn)了虛擬場景無限制、平滑的漫游?；趫D像的繪制是近兒年計算機圖形學(xué)和虛擬現(xiàn)實領(lǐng)域中最重要、發(fā)展最為迅速的一項技術(shù)，其中圖像拼接己成為計算機圖形圖像處理、計算機視覺等領(lǐng)域眾多學(xué)者研究的熱點，并且在虛擬場景的構(gòu)建、遙感、醫(yī)學(xué)圖像和軍事等領(lǐng)域得到廣泛應(yīng)用。本文對制約圖像拼接質(zhì)量和速度的關(guān)鍵問題進行了研究。主要內(nèi)容如下：⑴圖像配準(zhǔn)作為拼接過程中的關(guān)鍵環(huán)節(jié)，決定著圖像拼接的精度和自動化程度。本文基于多分辨分析策略，提出了以圖像最大互信息為匹配測度的粒子群優(yōu)化算法。該優(yōu)化方法使得參數(shù)隨

8、圖像的互信息計算和多分辨率級數(shù)進行自適應(yīng)調(diào)整，解決了灰度圖像配準(zhǔn)中，由于目標(biāo)函數(shù)容易陷入局部極值而造成的誤匹配問題。實驗證明，該方法能夠有效地避免局部