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数码显微图像序列智能拼接方法研究

作　者: 戴文韬
导　师: 蒋刚毅
学　校: 宁波大学
专　业: 电子与通信工程
关键词: 图像拼接图像融合 SIFT 数字图像
分类号: TP391.41
类　型: 硕士论文
年　份: 2013年
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内容摘要

目前，在材料分析、生物技术、医学分析等各领域，显微图像因为其包含肉眼无法观察到的信息，而且能够发现细小的问题而得到广泛的应用。通常情况下，通过在显微装置上摄影或摄像装置，将显微镜下的光信息转换为可用于计算机识别和分析的数字图像信息，最后将数字图像信息送入计算机内，获取显微图像。而由于摄像机或照相机受镜头的光圈、焦距等因素限制，视域范围要比显微镜的视域范围小得多，因此获取的数字图像样本的全部信息往往无法在一个视场内反映。因此，为了重现被观察对象的原貌，需要对经摄像装置采集的多幅显微图像进行处理，以获得与实际情况相符的被观察对象的整幅图像。这就是研究图像拼接技术的理论及现实意义之所在。在显微成像时，因为受条件限制或设备运行状态的不稳定的影响，同一视场下采集的数字图像无法都保持聚焦在同一平面内。因此，图像拼接技术需要满足能够拼接多幅焦距不同的多幅图像的需要。在本文中，对图像拼接的流程作了概述，并讨论了当前使用较为广泛的几种图像拼接技术，并将几幅不同局部的较为清晰的显微图像进行拼接，最终还原出完整的被观察物体的图像。针对显微图像光照差异明显和几何平移较大的特点，本文提出了使用SIFT这种尺度不变特征变换匹配技术应用于图像自动拼接的方法。SIFT特征是对旋转、尺度缩放、亮度变化均保持不变，是图像的局部特征，其应用在视角变换、仿射变换、噪声方面的稳定性较为满意。通过实验结果的比较，发现匹配中存在的部分误匹配的问题，并提出一种新的方法以改进误匹配发生的情况。通过使用这种方法，将若干幅显微切片图像拼接完整。

全文目录

摘要  4-5
Abstract  5-6
目录  6-8
1 绪论  8-13
  1.1 选题背景及意义  8-9
  1.2 国内外研究现状  9-11
    1.2.1 基于灰度相关的图像配准  9-10
    1.2.2 基于特征相关的图像配准  10
    1.2.3 基于变换模型的图像配准  10-11
    1.2.4 基于相位相关的图像配准  11
  1.3 论文主要工作  11
  1.4 论文组织结构  11-13
2 图像拼接技术概述  13-22
  2.1 图像拼接技术的基本概念  13
  2.2 图像信息提取  13-15
    2.2.1 图像的采集  13-14
    2.2.2 图像的预处理  14-15
  2.3 图像匹配  15-19
    2.3.1 图像匹配的原理  15-16
    2.3.2 常见图像匹配方法  16-19
  2.4 图像融合  19-21
    2.4.1 图像融合技术概念介绍  19-20
    2.4.2 常见图像融合方法  20-21
  2.5 本章小结  21-22
3 基于特征点的图像拼接算法研究  22-34
  3.1 特征点检测技术  22-23
    3.1.1 MORAVEC 角点检测  22-23
    3.1.2 HARRIS 角点检测  23
  3.2 SIFT 特征点  23-27
    3.2.1 高斯差分金字塔构建  24
    3.2.2 SIFT 潜在特征位置提取  24-25
    3.2.3 SIFT 伪特征位置消除  25-26
    3.2.4 SIFT 特征方向确定  26
    3.2.5 生成关键点描述符  26-27
  3.3 图像配准  27-28
    3.3.1 特征匹配  27-28
  3.4 实验及结果  28-33
    3.4.1 SIFT 特性验证  28
    3.4.2 显微切片图像拼接  28-30
    3.4.3 多幅图像拼接  30-33
  3.5 本章小结  33-34
4 基于 SIFT 特征点配准的改进  34-38
  4.1 误匹配的产生  34
  4.2 消除误匹配的主要步骤  34-35
  4.3 特征点三角形面积比误匹配消除法的算法  35-36
  4.4 改进后的图像拼接流程  36-37
  4.5 实验结果及分析  37-38
5 总结与展望  38-40
  5.1 总结  38
  5.2 展望  38-40
参考文献  40-42
致谢  42

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