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《华北电力大学》 2015年
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基于PCA-SIFT的图像配准与拼接技术研究

王雅继  
【摘要】:随着社会信息化的不断发展,数据、视频、图像、文字等贯穿于各行各业,其中图像的应用极为广泛。因此,图像处理技术已成为研究热点。然而,在各个领域的研究和项目应用中,宽视角的图像应用较多,而一般的相机视角较小,无法得到较宽的视野,因而需要对图像进行拼接处理。在图像拼接之前,首要的工作就是进行图像配准。目前,基于PCA-SIFT的图像配准也慢慢成为热点。但常用的特征提取和特征描述的时间消耗较多,并且匹配的准确性也一般。对特征描述符的改进也逐渐漏角,旨在提高配准的效率,同时对于消除图像拼接缝隙的方法也逐渐增多,但对彩色图像的拼接效果尚不理想。本文主要研究了图像配准的基本理论,描述了SIFT和PCA-SIFT的基本方法,重点分析了传统SIFT特征点描述符的不足,利用Matlab做了仿真配准实验,对比了图像配准过程中精准度和时间效率,分析了其优势和不足。以往的匹配算法所占存储空间较多且时间复杂度高。本文对SIFT算法进行了改进,采用变环加权对特征点进行描述,并利用PCA降维技术,将128维降低至20维。通过实验验证了改进后的方法在时间复杂度方面有所改善。最后,针对目前大多数算法在图像拼接过程中仍然存在明显缝隙的缺陷,提出了最佳点平滑方法:第一步,采用变环加权对图像进行特征点提取,并用PCA-SIFT对特征描述符做降维处理;第二步,通过RANSAC消除误匹配点,将色彩最为接近的点作为拼接点;第三步,为了获得最佳拼接线,需对找到的拼接点集做进一步平滑处理。通过仿真实验表明,本文算法能够在保持图像原始信息的同时,得到无缝拼接图像,并且在效率和效果上都有所改善。
【学位授予单位】:华北电力大学
【学位级别】:硕士
【学位授予年份】:2015
【分类号】:TP391.41

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