【摘 要】
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随着计算机与图像处理技术的快速发展,多光谱成像系统在古代壁画保护领域的应用日益广泛。由于多光谱成像设备在采集数据过程中需要更换滤光片来调整成像通道参数,会造成多光谱相机位置的偏移,导致成像的多通道光谱图像之间产生几何畸变和偏移。因此,必须要对多通道光谱图像进行配准预处理校正。本文在基于SURF（快速稳健特征）图像配准方法的研究基础上,重点围绕特征点匹配、匹配对提纯、初步配准后出现的无效边缘区域截取
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随着计算机与图像处理技术的快速发展,多光谱成像系统在古代壁画保护领域的应用日益广泛。由于多光谱成像设备在采集数据过程中需要更换滤光片来调整成像通道参数,会造成多光谱相机位置的偏移,导致成像的多通道光谱图像之间产生几何畸变和偏移。因此,必须要对多通道光谱图像进行配准预处理校正。本文在基于SURF（快速稳健特征）图像配准方法的研究基础上,重点围绕特征点匹配、匹配对提纯、初步配准后出现的无效边缘区域截取等关键问题进行了深入研究。在理论研究的基础上设计并实现了古代壁画多光谱图像配准系统。具体工作如下:（1）使用基于采样概率大小的抽样优化过程替代传统RANSAC（随机采样一致性）算法的随机采样过程,解决了传统RANSAC算法随机抽样带来的模型参数估计的不确定性和算法执行效率低的问题。然后使用双向FLANN（快速近似最近邻）算法结合改进后的RANSAC算法进行特征点匹配,提高了传统SURF匹配算法的精度。（2）提出了基于最大子矩阵的内接矩形检测算法,并与本文改进的SURF算法相融合,用于实现多通道光谱图像配准。首先使用改进SURF算法对多通道光谱图像进行初步配准,针对配准后出现的无效边缘区域,再利用基于最大子矩阵的内接矩形检测方法截取初步配准结果,最大化地保留了有效信息区域。（3）设计并实现了古代壁画多光谱图像配准系统。系统包含多光谱图像导入、图像操作、图像配准、结果保存等多个功能模块。用户可以根据实际需求选择不同配准算法,并且可以调整配准算法的参数。为文物工作者提供了有效的辅助。
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