面向区域监控的全景图像拼接技术研究

【摘要】：全景图像拼接技术广泛地运用在军事和民用领域,一直以来都是图像处理领域的研究热点。本文以工程运用为背景,通过对图像拼接技术的深入研究,提出了一种全景图像拼接的算法,取得了较好的拼接效果。针对武警部队所担负任务模拟的特定场景,利用文中给出的一系列算法设计并实现了一个面向区域监控的全景图像拼接系统。本文以蚁群算法和互信息测度为基础,围绕全景图像拼接系统的实现开展了以下几个方面的工作:1)介绍了图像拼接技术的相关理论,重点研究了经典的基于尺度不变特征变换(SIFT)算法的特征检测与描述问题,详细地阐述了其基本理论与特征提取流程;针对SIFT在配准时存在计算量较大、误匹配较多等问题提出了一种基于SIFT特征的一致性点漂移(CPD)图像配准算法,详细论述了算法的理论,给出了具体的算法步骤,并进行了对比实验,显示了本文算法比传统的SIFT特征配准算法更加稳定,且产生的配准误差也较小。2)提出了一种基于蚁群算法和互信息测度的图像拼接方法。算法以图像间的互信息为基础,通过计算图像的信息熵,获得两幅图像的匹配区域。然后,利用互信息量测度函数作为蚁群算法的适应值函数,通过蚁群迭代寻找最优的匹配区域,最后拼接成一幅完整的包含所有图像信息的大图像。通过与基于SIFT特征的拼接算法的比对实验,显示了本文算法具有良好的拼接效果和较高的拼接效率。3)设计并实现了一个面向区域监控的全景图像拼接系统。根据武警部队担负的任务实际(群体性事件现场和室内重要目标看押),对应用环境进行设定,依据计算智能构建一个能够完成具有相关性图像配准和融合的自动化软件系统。该系统给出了详细需求分析、功能设计、类设计和界面设计。通过一系列测试和分析,证明该系统具有较好的扩展性,并且能够较好、较快地完成序列图像的拼接。
【关键词】：区域监控 全景拼接 SIFT 一致性点漂移 蚁群算法 互信息测度
【学位级别】：硕士
【学位授予年份】：2013
【分类号】：TP391.41