开题报告-基于区域检测特征的混凝土裂缝图像拼接.doc

长安大学毕业设计（论文）开题报告表课题名称基于区域检测特征的混凝土裂缝图像拼接 课题来源学生姓名一: 课题的意义及研究的发展状况：图像拼接（image mosaic）是一个日益流行的研究领域，它是由于摄像设备的视角限制，不可能一次拍出很大的图片而产生的。它利用计算机进行自动匹配，合成一副宽角度图片，因而在实际使用中具有很广泛的用途，同时对它的研究也推动图像处理有关的算法研究。早期的图像拼接研究一直用于照相绘图学，主要是对大量航拍或卫星的图像的整合。自1994年以来有人提出全景图拼接技术，国内外出现很多关于全景图生成技术的文章。图像拼接的主要步骤：图像预处理、图像配准、建立变换模型、统一坐标变换、融合重构。在图像拼接的过程中图像配准和图像融合是图像拼接的两个关键技术。目前图像配准的研究方法主要集中为：基于特征的算法、基于灰度信息的方法和基于变换域的算法。基于特征的方法首先从两幅图像中提取一系列特征，根据相似性的原则进行特征匹配，按照一定的优化原则计算出变换矩阵。而特征提取和他正匹配的正确率直接影响着配准参数估计的精度。比较常用的特征有SIFT描述子、Harris角点检测算子、sobel梯度算子等。这其中又以SIFT算子由于其对图像质量，光照，尺度等因素的鲁棒性以及匹配信息的丰富性应用最为广泛。在各种桥梁底面裂缝的分析中，测量裂缝的长度是非常重要的。但是由于相机拍摄的范围有限，一条裂缝经常占据多张图像，并且每张图像互有重叠。这使得裂缝长度的测量变的非常困难。故此，把多张互有重叠的图像拼接成一张高清晰图像的图像拼接技术成为处理此类问题的关键。本课题中研究的基于区域检测特征的图像拼接算法正是为了实现高速公路桥梁底面裂缝图像的图像拼接。通过此算法实现图像拼接可以轻松得到完整的裂缝图像，方便测量，同时使得工程测量中得到的数据更加精确，在后续的计算中有效的减小了误差，不但会提高工作效率，也会提高工作质量。二：课题的研究内容，方法及手段：本课题中研究的是一种基于区域检测特征的图像拼接算法研究，研究对象是高速公路桥梁底面裂缝图像。本课题的方法是：通过对拼接算法的研究，找到图像拼接的最佳算法，实现高速公路桥梁底面裂缝图像的无缝拼接，从而得到完整裂缝图像是本课题的最终目的。本课题的研究方法是：基于目前的算法，具体问题具体分析，通过对目前算法进行改进，同时减少计算量，从而得到一种最优算法。并将这种算法应用到图像拼接中，最终得到比较完美的图像。目前有很多算法也都比较成熟，那就需要对各种算法进行分析、比较从而选出一种比较适合研究对象的一种算法来进行改进，再在matlab中进行仿真模拟，仿真的过程中对算法中不足的地方进行改进，从而达到要求。三：设计的主要难点及解决办法：首先我对这个课题比较陌生；其次在图像拼接的研究过程中，不仅要研究出准确的算法，而且要通过MATLAB来进行仿真来确定结果；第三由于对MATLAB很不熟悉。所以，在仿真这方面总是显得力不从心。通过老师的讲解，对我的课题有了基本的认识。通过上网和查阅图书，我不断地尝试使用来了解和熟悉MATLAB，在使用中学习，在学习中使用，同时上网查找相关资料，在网上提出疑问寻求解答，通过不断的深入了解和学习，相信这些问题很快可以得到解决。四：预期成果：通过对算法的不断深入研究和改进，并结合一组合适的对象，可以使用matlab实现一组互有重叠图像的无缝拼接使其成为一幅完整的图像并且没有重叠或断层。如果应用在桥底裂缝检测中，通过一次或多次拼接得到完整的裂缝图像，然后在此图像上测量裂缝长度可以将误差大幅度降低。五：任务完成的阶段安排及时间安排：3月 6号3月12号 查阅大量国内外最新研究文献，并写开题报告；3月13号3月27号 比较各种算法，在matlab中调试算法；3月28号4月9号 对选择用来改进的算法进行深度理解，记录算法调试的情况；4月10号5月2号 对算法进行改进，在matlab中得到理想结果；5月3号6月1号 根据设计结果写毕业论文； 6月2号6月16号 对论文进行不断修改和更正。注：1、课题来源