圖像拼接技術研究及其應用.pdf

1、視覺導航技術是移動機器人自主導航技術研究的重要領域，普通設備拍攝區(qū)域有限很難滿足全局定位與導航需要，拼接技術的出現(xiàn)使得在不改變硬件條件下獲取寬視野景物圖成為可能。圖像拼接技術是將多幅具有重疊塊的圖像配準融合成一幅寬視角、失真小、無明顯縫合線的完整圖像。本文圍繞基于特征的圖像拼接技術進行了研究，針對不同問題提出了相應的拼接算法。
　　本文針對待拼接圖像亮度差異較大時傳統(tǒng)的加權融合算法獲取圖像有明顯拼接痕跡，以及算法實時性問題，提出了

2、一種基于ORB( oriented FAST and rotated BRIEF)算法和OECF(the Opto-Electronic Conversion Function)模型的圖像拼接算法，利用HALCON庫開發(fā)了一個圖像拼接系統(tǒng)。首先采用SIFT算法提取特征點，使用ORB算法獲取特征點的二進制串描述子，結合漢明距離實現(xiàn)粗匹配，然后估算投影變換模型，最后估計攝像機的光電轉換函數(shù)OECF，利用Laguerre OECF模型參數(shù)對拼

3、接圖像進行色彩調整，SIFT和ORB算法的結合使得特征具有尺度信息同時提升匹配速度，解決了多幅圖像拼接中顏色不一致的問題。針對線性尺度空間邊緣模糊問題，提出一種簡單有效的AKAZE算法實現(xiàn)拼接。首先提出FED(Fast Explicit Diffusion)算法加快非線性尺度空間生成速度，借助Hessian矩陣提取特征點，接著計算M-LDB(Modified-Local Difference Binary)描述符，用漢明距離匹配，然后利

4、用RANSAC(Random Sample Consensus)算法剔除誤匹配點估算單應性矩陣，最后加權融合實現(xiàn)兩幅圖像的拼接。對KAZE、SIFT、SURF、ORB、BRISK(Binary Robust Invariant Scalable Keypoints)進行性能實驗比較，本文算法不僅對于高斯模糊、角度旋轉、尺度變換和亮度變化等情況下依然保持良好的性能，而且大大縮短了處理時間，實現(xiàn)了有效的圖像拼接。實驗表明本算法在實現(xiàn)圖像精度