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全景图像的拼接算法

欧书琴  
【摘要】: 非抽样Contourlet变换(NSCT)具有多尺度、多方向和平移不变性的特点。它是由非抽样塔形滤波器组和非抽样方向滤波器组组成。先通过非抽样塔形滤波器组对图像进行多尺度分解,然后通过非抽样方向滤波器组对得到的多尺度子带图像进行多方向分解,最后得到与源图像大小尺寸相同的多尺度、多方向的子带图像。由于NSCT变换的几个特点,将其应用在图像拼接上,效果更加自然,细节更加清晰。由于B样条曲面拟合具有灵活性,并且二维直方图能充分表示图像信息,将两者结合起来应用在拼接图像的颜色校正上,颜色过渡更加自然。 本文利用NSCT变换对图像拼接进行了系统地研究,同时利用二维直方图和B样条曲面对颜色校正进行了研究,主要内容及其研究成果如下所示: 1.详细论述了傅里叶变换的基本原理,以及在图像处理应用中的优缺点。在此基础上分析了小波变换以及二维小波变换的基本原理和算法实现,指出了小波变换在图像处理中的缺陷问题,同时,介绍了图像的多尺度分析的基本原理、发展及应用。 2.详细研究了Contourlet变换和非抽样Contourlet变换(NSCT)的基本原理和结构组成,相对于Contourlet变换来说,NSCT由于没有下采样过程,所以具有平移不变性。针对这个优点,本文提出了利用NSCT对彩色图像进行拼接的算法。实验证明,与非抽样小波变换算法相比,此算法拼接的效果更好,过渡更平滑自然。 3.针对图像拼接过程中由于场景明暗的不同和数码相机自动白平衡问题导致的拼接图像明暗不一致问题,首先分析了前人常用的颜色融合算法和颜色直方图算法的基本原理,并且提出了一种基于二维直方图B样条曲面拟合的新的颜色校正方法。实验证明,该算法相比于前两种算法,颜色过渡更自然,图像也更清晰。


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