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文档简介

基于特征匹配的全景图像拼接,研究内容与论文结构,未来工作展望,图1.1日常拍照,图1.2航拍,图像拼接技术可以将普通相机拍摄的若干幅具有一定重叠区域的小视域图片进行拼接，得到高清晰度的宽视角图片，并且看不出拼接痕迹。,一、研究意义,研究意义,从上述在各个领域图像拼接技术所起的重要作用，我们可以看出它的发展前景是很可观的，因此，对它的研究有着很重要的现实意义。,图1.3指纹识别,图1.4医学图像分析,图1.5军事监控,二、图像拼接理论及算法研究,2.1图像拼接基本原理,如下图所示，图像拼接的一般流程主要包括以下几个步骤：图像配准、投影变换及图像融合。,图像拼接的一般流程,图像拼接原理图,2.2基于SURF特征的图像配准原理,SUEF特征提取算法流程如下图所示，特征提取由以下几部分组成：,SURF特征提取原理图,1、SURF特征提取原理,SURF特征提取效果图,2.2基于SURF特征的图像配准原理,利用最近邻搜索法进行特征粗匹配,SURF特征粗匹配效果图,2.2基于SURF特征的图像配准原理,3、匹配对提纯及变换参数估计,本文通过RANSAC算法来找出大多数匹配对都满足的一个变换矩阵作为最佳变换矩阵。图像之间的匹配关系由以下关系式来判断：,式中，表示最优变换模型对应的内点数，表示总的匹配对数。,SURF特征匹配提纯效果图,2.3图像融合原理及实现,图像融合：将配准后的图像对应像素按照某种方式结合起来。,本文采用了基于拉普拉斯金字塔的多分辨率融合方法。,融合目的：消除拼接痕迹。,拉普拉斯金字塔原理,图像分解,图像重建,图像融合实现过程,区域图像,图像融合阶段效果图,三、全景图生成及实验结果分析,3.1全景图生成流程,本文实现图像拼接的具体流程如下所示：,全景图生成流程图,3.2全景图合成实验及结果分析,实验一：武汉大学文理学部中心广场柱面全景图。,1,2,3,4,5,6,7,3.3全景图合成实验及
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