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《安徽工程大学》 2016年
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图像拼接算法的优化及漫游系统的研究

章盛  
【摘要】:图像拼接技术是近年来研究热点之一,其主要应用于全景漫游系统、全景视频拼接、医学图像与遥感图像处理等领域,其中,图像配准是其最核心的环节。在图像配准阶段,尺度不变特征变换算法(Scale Invariant Feature Transform,SIFT)与加速鲁棒性特征算法(Speeded Up Robust Feature,SURF)是最经典的两种算法。本文针对两种最经典的算法存在的不足,验证两种优化的算法,同时开发一套全景漫游系统验证图像拼接算法。为了降低传统SIFT算法的特征点检测与匹配的时间复杂度,验证一种图像配准的优化算法。采用Trajkovic算法检测特征点,并采用SIFT算法的分配描述符方法分配特征点描述符参数,再用稀疏降维原理对特征点描述符参数进行降维,最后,采用基于双向匹配的相似性度量算法进行匹配。仿真实验表明,优化算法在特征点配准正确率方面与传统SIFT算法、其它优化SIFT算法相当,但在特征点配准速度方面有明显提升。针对目前图像拼接过程中特征点提取速度慢和特征点匹配精度不高的问题,验证一种图像拼接的优化算法,即首先对待拼接图像进行降采样处理、然后根据半图像区域检测特征点并采用SSDA (Sequential Similarity Detection Algorithm)算法进行特征点提纯,最后进行图像融合。仿真实验表明,与基于传统SIFT算法的图像拼接方法、基于传统SURF算法的图像拼接方法相比,优化算法大大地降低了计算数据量,在图像拼接时间方面具有明显的优势。最后,以图像拼接技术为基础,开发基于安徽工程大学的全景漫游系统,该系统可以实现地形图导航、场景音乐与背景音乐的播放、安徽工程大学宣传片的播放、缩略图导航及其它功能。
【学位授予单位】:安徽工程大学
【学位级别】:硕士
【学位授予年份】:2016
【分类号】:TP391.41

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