数字图像拼接核心算法研究

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图像拼接是图像处理技术中的重要研究领域,它是基于图像的绘制技术的研究基础,也是虚拟现实技术中重要的分支。图像拼接技术已广泛应用于遥感图像处理,计算机识别,医学图像分析及人工智能等方面。本文主要研究了数字图像拼接的核心算法。首先研究了图像拼接的基本技术,包括图像预处理、图像配准、图像融合,并分别对图像拼接技术的三个步骤做了详细的研究;在基于比值模板配准的图像拼接算法基础上,提出引入梯度因子,将二维图像的配准问题转化成一维线段的配准;基于图像相位相关的图像拼接算法,使用迭代阈值分割与Canny边缘检测算子相结合的算法提取图像边缘,再利用扩展相位相关法来计算图像间的配准参数;基于区域特征配准的图像拼接算法,通过提取图像中的特征,使用模糊集识别法找到相似区域,确定配准点拼接图像;本文提出了基于Harris角点特征检测的图像拼接算法,通过使用约束配准对的算法,找到正确的配准角点,从而完成图像的拼接。根据图像拼接算法中存在的不足,综合使用图像处理中多种处理算法,将其进行了相关的改进,设计了速度快、精度高、鲁棒性强的几种图像拼接算法。实验结果表明,文中提出的算法能够在数字图像拼接中精确并快速地完成图像的拼接,达到满意的拼接效果。
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