二维序列图像重三维图像中的拼接与融合方法.pdf

Stitching Method for Reconstruction of Three-dimensional Images with 2D Image Sequences A Dissertation Submitted for the Degree of Master On Computer Application Technique by Jiping Wu Under the Supervision of Prof. Zetao Jiang School of information and engineering Nanchang Hangkong University, Nanchang , China June,2013 摘 要 在基于序列图像的动态目标跟踪与特征匹配方面，国内外已开展了不少研 究，也取得了不少进展，但其研究内容都集中于平面图像拼接与融合，尽管平面 图像拼接与融合方法可为三维立体拼接与融合起到一定的借鉴作用，但并不能直 接用到不同尺度下的立体图像拼接与融合，其技术与方法也有很大不同。本文围 绕二维序列图像重建三维图像中的拼接与融合方法展开研究，主要完成了以下工 作： 1.在阅读国内外有关二维序列图像重建三维图像中的拼接与融合方法文献的 基础上，总结了该技术的国内外研究现状。 2. 阐述了图像拼接融合技术的基本理论和常用算法。包括数字图像拼接融合 的基本流程，图像配准常用的算法，消除误匹配的算法，图像融合中常用的算法 等，并通过实验对这些算法进行说明。 3. 在理解图像畸变校正原理、SIFT 特征匹配和RANSAC 算法的基础上，提出 一种改进的图像拼接方法，该方法采用SIFT 特征匹配算法以解决畸变图像的拼接 问题。首先改进校正算法；然后对图像进行SIFT 特征提取、特征初匹配，在初匹 配的基础上改进RANSAC 算法，消除误匹配；最后，在提出的方法基础上进行两组 实验，通过对比实验，分析实验结果，对提出的方法进行验证。 4. 基于Harris 角点检测方法，提出一种基于重叠区域结构特征的重复纹理图 像拼接方法。该方法首先对图像序列提取 Harris 角点特征，对角点特征进行初匹 配；然后基于重叠区域匹配点构建多边形区域，对多边形区域结构特征匹配，并 确定重叠区域拼接宽度，依此来实现精确匹配。最后基于此方法进行实验，对实 验结果进行展示和分析。 关键字：畸变校正，特征匹配，图像拼接，图像融合 I Abstract In dynamic target tracking and characteristics matching based on image sequences, a lot of studies have been carried out at home and abroad, and considerable progress have been made, yet most researchs are focused on the plane image fusion stitch, not yet related to the fusion stitch of the three-dimensional image reconstruction from two-dimensional image sequences. Although the plane image mosaic fusion method can play a certain refere