【摘 要】
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图像拼接是图像处理研究的一个重要方向,能够很好地解决某些特定的应用领域(如医学影像分析、遥感测量等)中由于受到图像采集设备硬件条件的限制,无法采集到大视野且高分辨率
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图像拼接是图像处理研究的一个重要方向,能够很好地解决某些特定的应用领域(如医学影像分析、遥感测量等)中由于受到图像采集设备硬件条件的限制,无法采集到大视野且高分辨率的图像问题。因此,开展高精度图像拼接技术的研究及其快速实现具有重要的理论和应用价值。图像拼接的核心算法是图像匹配算法,常用的基于SIFT (Scale Invariant Feature Transform)特征的匹配算法主要缺点有：(一)计算量大,运算速度慢；(二)关键点主方向的估计精度直接影响其描述子的稳定性。使得拼接结果难以满足实际要求,本文针对这些缺点,提出了基于改进SIFT的图像拼接及其并行化算法,其主要内容如下：(1)针对SIFT算法中关键点主方向有可能估计不准确而带来较大误差的缺点,提出在以关键点为中心的圆形区域建立局部坐标系进行描述子生成的算法。(2)用最邻近算法对关键点进行匹配,为了删除误匹配点对,本文使用RANSAC (Random Sample Consensus,随机抽样一致性)算法。(3)提出了利用遗传算法求解投影模型参数。由于采集到的图像序列所参照的坐标系可能不同,所以在图像拼接之前需要把这些图像序列投影到相同的坐标系下,选用遗传算法对投影模型参数进行寻优。用求取的参数对图像序列进行投影,然后用加权平均融合算法进行拼接。(4)由于SIFT、删除误匹配等算法中有大量可以转为并行化操作的步骤,对这些步骤进行并行化研究,使其能在GPU (Graphic Processing Unit)平台上运行。本文在CPU和GPU平台上分别对算法进行仿真实验。实验表明,本文提出的拼接算法的拼接效果符合人眼的视觉效果,而且算法并行化后可以达到几倍的加速比(加速比根据输入图像分辨率而变化,分辨率越高加速比越大),使得算法更能满足实时性要求。
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