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基于图割的图像拼接

作　者: 郭荣伟
导　师: 张树军
学　校: 北京交通大学
专　业: 信号与信息处理
关键词: 图像拼接图像配准图像融合 SURF 图切割
分类号: TP391.41
类　型: 硕士论文
年　份: 2012年
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内容摘要

图像拼接近年来也成为了计算机视觉和图像处理的研究热点。这种技术可以广泛应用到各种领域,如航天遥感领域、医学领域、军事领域、虚拟现实技术等。图像拼接主要有图像配准和图像融合两个步骤。本文主要针对这两个步骤进行了研究,介绍了图像配准和图像融合中的各种算法和技术。图像拼接的关键步骤是图像配准,它是一个针对同一个场景,对从不同传感器或不同时间、不同角度、不同位置获得的两幅或多幅图像进行最佳对齐的过程。有许多种方法可以实现图像配准,本文除了介绍一些基本方法外,详细研究和探索了基于特征提取的图像配准技术,尤其是基于SURF特征,研究了SURF特征的检测、描述以及匹配。并利用匹配上的特征使用变换模型实现最后的图像配准。图像融合是要确定如何产生最后的缝合图像,需要采用一些技术来使得最后的拼接图像不存在缝合线、混叠或鬼影等拼接痕迹。本文介绍了基于像素融合和基于分割线融合的两类融合方法,并实现了基于分割线拼接中的基于图割的最佳分割线搜索算法,图割是最近在计算机视觉中研究和应用比较多的能量函数最小化的优化算法,通常用于立体匹配、图像重建、纹理合成等应用。而本文将图割方法应用到图像拼接中,用于搜索最佳的图像分割线,使得图像能完全拼接而不留有痕迹。论文最后简单介绍了一个简单的图像拼接系统,展示了图像拼接的一些结果和应用。

全文目录

致谢  5-6
中文摘要  6-7
ABSTRACT  7-10
1 引言  10-16
  1.1 图像拼接的研究背景和意义  10-11
  1.2 图像拼接的研究现状  11-14
  1.3 本论文所做工作  14-15
  1.4 本论文结构安排  15-16
2 图像预处理  16-22
  2.1 镜头失真  16-18
  2.2 图像重采样  18-22
3 图像配准  22-44
  3.1 基于SURF的特征检测  23-33
    3.1.1 SURF特征点的检测  24-28
    3.1.2 SURF特征点的描述  28-32
    3.1.3 SURF特征提取结果  32-33
  3.2 特征匹配  33-39
    3.2.1 基于像素直接匹配  33-34
    3.2.2 基于互相关匹配  34
    3.2.3 基于傅里叶变换的匹配  34-36
    3.2.4 SURF的特征匹配  36-39
  3.3 变换模型  39-44
    3.3.1 平移变换  39
    3.3.2 欧氏变换  39-40
    3.3.3 相似变换  40
    3.3.4 仿射变换  40
    3.3.5 投影变换  40-41
    3.3.6 变换模型估计  41-44
4 图像融合  44-53
  4.1 投影模型  44-46
  4.2 基于像素融合的拼接  46-48
    4.2.1 像素平均法  46-47
    4.2.2 加权平均法  47-48
  4.3 基于分割线的拼接  48-53
    4.3.1 基于动态规划的最佳缝合线搜索  48-49
    4.3.2 基于图割的最佳缝合线搜索  49-53
5 图像拼接的应用实现  53-69
  5.1 OpenCV简介  53-54
  5.2 图像拼接系统的实现  54-69
    5.2.1 输入图像模块  55
    5.2.2 图像配准模块  55-61
    5.2.3 图像变形模块  61-62
    5.2.4 图像融合模块  62-69
6 结论  69-70
参考文献  70-73
附录A  73-76
作者简历  76-78
学位论文数据集  78

基于图割的图像拼接

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