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基于鲁棒特征点的全景图拼接研究

许金玲  
【摘要】: 随着计算机技术的普及,对图像的处理不只是科学研究的需要,还逐渐成为了人们日常生活的一部分,甚至是业余爱好。本文介绍了一种全自动的全景图像拼接方法,对于输入图像的顺序没有要求,并且能够识别出图像序列中的噪声和重复图像。主要采用基于特征的图像配准方法,首先在具有重叠部分的图像之间提取公认的鲁棒性很强的SIFT特征点;基于稳健的SIFT特征点,通过DLT(Direct Linear Transformation)方法,初步计算出特征点对之间的变换关系;使用RANSAC算法,以递归的方式提纯特征点,在经过提纯的内点基础上估计变换矩阵H;之后使用LM算法优化变换矩阵,从而得到最优化拼接的效果;最后对全景图进行多波段的色彩融合处理,使输出的图像具有令人满意的视觉效果。


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