【摘 要】
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图像拼接在计算机视觉、图形遥感和虚拟现实中有着广泛的应用,是近年来图像处理的热点研究领域之一。随着电子信息技术的发展,智能交通近年来也越来越受到国家的重视,现今交通路口的违章图像获取有着高清晰度和高曝光速度的优势,但是在拍摄违章图像的时候,因为相机拥有高分辨率镜头,所以这种相机拍摄的图像视角不会很宽,无法获取更大范围的车辆周边环境,所以我们要在保证图像清晰的情况下,扩大路口图像的视野,这就需要用到
【基金项目】
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“陕西省2021年自然科学基础研究计划”项目《突发公共卫生事件网络异常评论关键节点定位及干预机制研究》（项目编号:2021JQ-878）； 教育部人文社会科学研究青年基金项目《刻板印象挖掘及其传播机制、防控策略研究》（项目编号:19XJC860006）；
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图像拼接在计算机视觉、图形遥感和虚拟现实中有着广泛的应用,是近年来图像处理的热点研究领域之一。随着电子信息技术的发展,智能交通近年来也越来越受到国家的重视,现今交通路口的违章图像获取有着高清晰度和高曝光速度的优势,但是在拍摄违章图像的时候,因为相机拥有高分辨率镜头,所以这种相机拍摄的图像视角不会很宽,无法获取更大范围的车辆周边环境,所以我们要在保证图像清晰的情况下,扩大路口图像的视野,这就需要用到图像拼接技术。本文对图像拼接技术中的图像配准及图像融合方法进行了深入研究,采用了SURP-PROSAC图像配准方法与基于距离和价值矩阵的接缝线快速定位算法,在ARM嵌入式硬件平台实现了交通路口图像拼接系统。主要工作包括以下几个方面:1.针对目前图像配准中存在的误匹配情况,本文提出了以加速鲁棒特征SURF（Speeded Up Robust Features）作为特征提取方法,使用RANSAC（Random Sample Consensus）的改进算法PROSAC（Progressive Sample Consensus）进行特征点提纯,优化特征匹配的特征提取方案。实验表明,本文方案在图像拼接过程中,有效地剔除了匹配失误的点,并在速度上比RANSAC更胜一筹,有效减少了对硬件算力的消耗。2.针对图像融合中接缝线定位速度较慢的问题,本文提出了基于距离和价值矩阵的接缝线快速定位算法。接缝线的估计是图像拼接的关键步骤之一,此步骤可以消除重叠区域中的断层现象或移动对象产生的重影。本文通过定义灰度加权距离和梯度差分区域,提出了一种快速接缝线提取的方法。通过引入距离加权矩阵和价值加权矩阵,以矩阵中的数值为判断基准提升接缝线的提取速度和质量,估计最优接缝线以便于消除接缝线和重影。实验中使用了包括西安市潏河路与西京路相交的路口,以及西京路与申店渡街相交的路口所制作的图像数据集。经过实验验证,接缝线快速定位方法比其他常用算法更具有速度和鲁棒性优势,在接缝线定位和融合中达到了预期效果。3.本文在嵌入式ARM硬件平台上实现交通路口图像拼接系统,ARM作为嵌入式处理器,有体积小、成本低、适用范围广的优点。本文基于ARM平台搭建开发环境;进行了库的移植与编译;通过安装虚拟机的方式完成不同平台之间的通信;设计上位机界面并实现交通路口图像拼接系统。经测试系统能够完整运行,达到了预期效果。
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