基于Harris特征和結構相似約束的圖像拼接方法研究.pdf

1、圖像拼接作為圖像處理領域的研究熱點，已成功應用于遙感測量、醫(yī)學圖像處理、視頻監(jiān)控、虛擬現(xiàn)實、軍事等領域，各領域的需求同時也反作用于圖像拼接，推進了圖像拼接技術的發(fā)展。然而，各應用場合對圖像拼接的精度、速度、魯棒性等性能指標要求越來越高。本文對Harris特征和結構相似約束方法進行了研究，提出一種高效的圖像拼接算法。本文主要研究內容如下：
　　在特征提取和描述方面，研究了經典的Harris角點檢測算子，該算子具有一定的灰度變化不變性

2、和旋轉不變性，但不具有尺度不變性，為此提出一種B樣條多尺度Harris特征提取方法，通過B樣條函數(shù)將單一尺度的檢測算法構造成多尺度的檢測算法。特征描述采用BRISK描述子，該描述子是一種魯棒的、快速的二進制比特串。
　　在特征匹配方面，采用漢明距離作為相似性度量，kd-tree作為搜索策略進行初始匹配，然后利用結構相似約束對初始匹配進行提純，最后用RANSAC（Random Sample Consensus，隨機抽樣一致性）算法求