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基于Opencv的图像拼接毕业论文

 2021-05-25 09:05  

摘 要

图像拼接技术是指将一系列有彼此重复部分的图像通过空间配准,经合并融合后组成一幅大尺寸的包罗前一系列图像信息的视角更宽、内容更完整的且不失真的新图像的技术。图像拼接在数字图像处理技术的研究中有着重要意义,在很多不同领域都有着广泛的应用。因此,图像拼接技术的研究对提高多个领域的技术水平有着重要意义。

本文介绍了图像拼接技术的主要步骤及原理并基于OpenCV加以实现。本文采用一种基于特征点的图像拼接方法:基于Microsoft Visual Studio2013调用 OpenCV2.4.9计算机视觉库,通过编写 C 语言实现图像拼接。对待拼接的两幅图像采取SIFT 算法实现特征点检测,采取BF算法实现特征点的初始匹配,再采取RANSAC算法实现图像配准校准,最后利用加权平均法实现图像融合,最终实现图像拼接且没有明显接缝。

关键词:图像拼接;特征点;图像配准;图像融合

Abstract

Image mosaic technique refers to a set of repeating each image part by spatial registration, formed after the merger integration of the former group include a complete image information of a wider perspective, the new image content is not more complete distortion of technology. Image mosaic of great significance in the study of digital image processing technique, it has wide application. Therefore, the study of image stitching technology to improve the technical level of a number of areas of great significance.

This article describes the main steps and principles of image stitching technology and based on OpenCV be realized. In this paper image mosaic method based on feature points: Based on Microsoft Visual Studio2013 call OpenCV2.4.9 computer vision library that implements image stitching by writing C language. Treat mosaic of two images taken SIFT feature point detection algorithm, the initial take BF algorithm matching feature points, and then take RANSAC algorithm image registration calibration, to achieve image fusion Finally, the weighted average method, and ultimately the image stitching and no obvious seam.

Key Words:Image mosaic; feature points; image registration; image fusion

目 录

摘 要 I

Abstract II

第1章 绪论 1

1.1 图像拼接技术研究目的及意义 1

1.2 图像拼接技术研究现状 2

1.3 本文的工作和论文组织 2

1.3.1 本文主要工作 2

1.3.2 论文章节安排 3

第2章 图像拼接及其关键技术 4

2.1 图像拼接基本流程 4

2.2 图像获取及预处理 4

2.3 图像配准 5

2.4 图像融合 7

第3章 特征点检测与匹配 9

3.1 SIFT特征点检测 10

3.1.1 算法原理 10

3.1.2 程序设计及结果 11

3.2 特征点匹配 12

3.2.1 原理分析 12

3.2.2 程序设计及结果 13

3.3 RANSAC匹配校准 13

3.3.1 算法原理 13

3.3.2 程序设计及结果 14

第4章 图像融合 15

4.1 图像合并 15

4.2 图像接缝消除 16

4.2.1直接平均法 16

4.2.2 加权平均法 16

4.3 程序设计及结果 17

第5章 总结与展望 19

5.1 总结 19

5.2 展望 19

参考文献 20

致 谢 21

第1章 绪论

1.1 图像拼接技术研究目的及意义

在生活中,为了获得视角更完整的图像时,使用照相机只能通过调节相机的焦距才能获得信息全面的画面。由于相机的分辨率是有限的,要想获得宽场景图像的拍摄,就得牺牲图像的清晰度,因此只能通过减小拍摄的视野,以获取高分辨率的场景图像。如今的摄影设备虽然已经能够基本实现全景图像的拍摄记录,但是目前的技术只限于短距离小尺寸的场景图像,并且得到的拍摄图像的清晰度也不能满足人们的视觉要求。此外,因为距离的阻碍以及某些特殊条件的限定,有一些过大尺寸或特殊的物体没办法用一张图片完整地记录下来,这在拍摄航空航天照片中显得特别明显。随着摄影设备及技术的不断发展,但是实际上实现全景图像拍摄不是单纯只靠设备和摄影技术能够解决问题,即使可以实现也需要高额的成本,这样看来都是不符合实际的。所以,为了在不减小图片分辨率且缩小成本的前提下获得宽视角的完整的场景照片,可对一系列相关的多幅照片采取拼接方法,获得超宽视角甚至完整信息的图片,从而实现大场面的记录。

图像拼接的目的是将一组来自同一场景得不同照片但有彼此重复部分的小尺寸图像通过空间配准,经合并融合后组成一幅包罗前一组图像完整信息的视角更宽、内容更完整的且不失真的大尺寸新图像的技术[1]。而且要使拼接后的图像能够最大可能地还原原始图像。近年来,随着数字图像处理技术的不断发展和优化,目前已经可以使用计算机通过程序算法的编写来实现多幅图像的拼接。

数字图像处理技术在各个领域的发展应用已越来越成熟,越来越广泛,图像拼接技术也作为数字图像处理技术中的一个重要组成部分。因此,对图像拼接技术的研究也越来越受追捧,在多个领域都有不可或缺的重要作用。图像拼接不仅可以获得大场景图像,还可以用于图像复原、计算机特效等方面。比如,遥感技术、虚拟现实、医学图像处理等各个领域都有着广泛的应用。

在遥感技术领域中,图像拼接能够减少数据存储空间,同时呈现出更加直观全面的场景信息。选取不一样的时间点对相同场景拍摄照片,同一时间点获取的具有重叠区域的多幅图片进行拼接,再进行不同时间点的拼接完成后图像比较,进而检测这一区域的变化的这一过程就是图像拼接的应用;在虚拟现实领域中,越来越依赖图像处理技术,用图像拼接技术实现宽视角、高质量大图像的拼接,从而代替视频图像,这样能大大节约数据传输量提高传输速度;在医学图像处理领域中,医学领域的发展与每个人的健康都息息相关,在医院做检查时,通过医学设备获得的图像视野一般都比较小,往往医师需要通过联合多幅图像来判断患者病情,图像拼接技术便可以将具有共同点的小尺寸图像拼接成大尺寸图片,从而提高诊断的效率及准确性[2]。

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