基于SURF特征點的圖像拼接技術(shù)研究與應(yīng)用.pdf

1、圖像拼接(Image Mosaic)技術(shù)是將具有重合部分的兩幅或多幅圖像（可能是利用不同的傳感器在不同時間或不同視角采集得到的）拼成一幅無縫的、大尺度的高分辨率圖像的技術(shù)。這項技術(shù)最早出現(xiàn)于人類的攝影技術(shù)中，當(dāng)時是為了解決鏡頭拍攝角度受限等問題。隨著計算機技術(shù)的快速發(fā)展，圖像拼接技術(shù)已漸漸成為計算機視覺、計算機圖像圖形學(xué)、攝影測繪學(xué)等學(xué)科的研究重點，并被廣泛用于宇宙深空探測、遙感圖像處理、地質(zhì)勘查、醫(yī)學(xué)圖像分析、3D重建、虛擬現(xiàn)實技術(shù)等

2、領(lǐng)域。
　　圖像拼接一般包括圖像采集，圖像預(yù)處理，圖像配準(zhǔn)和圖像融合等程序。其中，圖像配準(zhǔn)和圖像融合是整個圖像拼接過程中最重要的兩個關(guān)鍵技術(shù)。圖像配準(zhǔn)的方法一般分為三類:基于灰度信息的方法，基于變換域的方法和基于特征的方法。圖像融合是為了消除拼接后圖像的失真和明顯的拼接縫，一般的方法有直接平均值融合法、多分辨率融合法、中值濾波融合法、加權(quán)平均融合法、小波融合法等。
　　本文主要研究了基于SURF特征點的圖像拼接技術(shù)。首先，對

3、圖像拼接技術(shù)的基礎(chǔ)理論知識進(jìn)行了研究分析，其中包括圖像拼接技術(shù)的基本流程、圖像預(yù)處理、圖像配準(zhǔn)、圖像融合等關(guān)鍵環(huán)節(jié);其次，對基于特征點的圖像配準(zhǔn)技術(shù)進(jìn)行了深入研究，以經(jīng)典的SIFT特征點檢測算法為參照，詳細(xì)分析了SURF特征點檢測算法，并通過實驗對比驗證了該算法的性能，結(jié)果表明基于SURF特征點的匹配算法具有良好的魯棒性、獨特性以及抗干擾性，并且在計算速度上相比SIFT算法具有明顯的優(yōu)勢。在特征點匹配過程中，采用了隨機BBF(Best-