【摘 要】
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图像拼接技术的发展已经日趋成熟了,并且也广泛应用到了智能手机拍摄、虚拟现实、航天航空和视频监控等诸多领域当中,其目的都是为了获取到宽视野、高分辨率和观感相对自然的图像。然而目前的图像拼接技术在应用到不同场景时,图像的特征数目相对较少、特征种类单一,且特征分布存在局限性,同时图像对重叠区域中深度不一致。这些问题导致目前的图像拼接算法对于各类场景下的图像配准效果较差,在重叠区域易出现伪影现象。本文提出
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图像拼接技术的发展已经日趋成熟了,并且也广泛应用到了智能手机拍摄、虚拟现实、航天航空和视频监控等诸多领域当中,其目的都是为了获取到宽视野、高分辨率和观感相对自然的图像。然而目前的图像拼接技术在应用到不同场景时,图像的特征数目相对较少、特征种类单一,且特征分布存在局限性,同时图像对重叠区域中深度不一致。这些问题导致目前的图像拼接算法对于各类场景下的图像配准效果较差,在重叠区域易出现伪影现象。本文提出了一套场景自适应的图像拼接方案来应对大部分场景下所面临的问题。本文将图像拼接技术主要分为了两个阶段:图像配准和图像融合。首先通过图像配准来计算输入图像对的变换模型,然后将图像对投影至同一平面,最后利用图像融合算法将投影至同一平面的图像对融合成一幅宽视野的高分辨率图像。本文的主要研究内容及贡献如下:1.针对图像配准阶段:首先,研究了特征描述方式,提出了结合点特征和线特征的双特征检测算法,丰富了特征的数目及质量;其次,研究了经典的RANSAC方法,总结了其中的局限性,并提出了一种基于先验的RANSAC方法,提高了特征匹配对筛选过程的计算速度;最后,研究了图像对齐过程,针对性地提出了多项图像对齐约束,优化了特征匹配集合,改进了图像的对齐效果;2.针对图像融合阶段:研究了多目多焦段场景的特点,利用多目多焦段场景的优势,提出了一种基于图像对重叠区域细节增强的缝合线检测算法,丰富了拼接结果重叠区域的细节。经过足量的实验验证和对比,本文提出的图像拼接方法在应对多类场景时有着较好的实验效果,在拼接质量上有着较优的表现。
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