基于SIFT的图像拼接技术
[摘要]图像拼接技术在许多领域应用广泛，它不仅可以用来解决摄像机成像视角和空间的局限性，还在获取高分辨率并扩大视野的场景图片上提供了一种新的想法。将几幅具有重叠部分的图片拼接在一起的技术被称为图像拼接技术。然而，现实生活中很多拼接图像在传统配准方法下的鲁棒性和抗干扰性不甚理想。本文通过获取图像中对旋转、尺度缩放、相对位置等具有不变性的关键点，再引入RANSAC算法筛选出合适的关键点，最后结合两幅图的关键点匹配加以拼接得到处理后的图像。
[关键词]SIFT；图像拼接；图像配准；特征点
ImageMosaicBasedonSIFT
Abstract：Image mosaic, which has been widely used in supplies of fieldscan not only solve the limitations of camera imaging perspective and space, but also provide a new idea to obtain high resolution and expand the field of vision of the scene image. The process of stitching two or more images with overlapping area is called image stitching technology. Sometimes, however, the robustness and anti-interference using traditional registration methodare not goodin traditional registration method. In this paper, we obtain the key points in the image which are invariant to rotation, scaling and so on, and then the RANSAC algorithm is introduced to select the appropriate key points. Finally, the processed image is obtained by combining the key points matching of the two images.
Keywords：SIFT；ImageMosaic；Image Registration；Feature points
目录
1 绪论 6
1.1 背景介绍及研究意义 6
1.2 国内外研究背景及其应用 7
1.3 本文的主要工作和安排 8
2 图像拼接的相关基础 10
2.1 图形的几何变换和投影变换 10
2.2 图像预处理措施 12
2.3 基于特征点的图像拼接技术原理 14
3 基于特征点的图像配准 16
3.1 角点检测算法 16
3.2 SIFT特征点提取算法 17
3.2.1 构建高斯差分金字塔 17
3.2.2 特征点定位 19
3.2.3 确定关键点方向 21
3.2.4 生成特征描述符 22
3.3 特征点匹配 23
4 图像融合 24
4.1 平均值处理法 24
4.2 加权平均值处理法 24
4.3 拉普拉斯滤波处理法 25
5 基于SIFT的图像拼接实验 26
5.1 实验环境 26
5.1.1 硬件环境 26
5.1.2 软件环境 26
5.2 实验流程 26
5.3 实验结果与分析 27
总结 34
致谢 36
参考文献 37