【摘 要】
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随着应用需求的增多,图像拼接技术已经成为虚拟现实技术、计算机视觉、计算机图形学以及视频处理等领域的一个重要研究课题。本文主要研究了基于特征点的图像拼接技术。其中,
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随着应用需求的增多,图像拼接技术已经成为虚拟现实技术、计算机视觉、计算机图形学以及视频处理等领域的一个重要研究课题。本文主要研究了基于特征点的图像拼接技术。其中,寻求一种高效的基于点特征的配准方法是本文研究的核心。首先,系统研究了基于角点特征的匹配,并对该类算法的配准性能进行了分析验证。其次,深入研究了基于不变量技术的特征检测,以经典的SIFT特征检测算法为参照,详尽分析了最近流行的SURF特征检测算法。而后,设计并实现了基于不变量技术特征的匹配,并通过实验对基于SURF特征检测的配准算法进行了性能验证。实验结果表明,基于SURF特征的匹配算法拥有良好的鲁棒性、抗干扰性以及统计特性。同时,配准速度相比基于SIFT特征的匹配算法有大约4倍的提升,是一种精度与速度兼备的配准算法。最后,在前期工作的基础上,基于SURF特征的匹配,设计并实现了柱面全景图像的拼接。
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