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1、计算机应用技术专业毕业论文计算机应用技术专业毕业论文 精品论文精品论文 场景图像拼接关键技场景图像拼接关键技术研究术研究关键词：图像绘制关键词：图像绘制 图像拼接图像拼接 图像配准图像配准 粒子群算法粒子群算法摘要：基于图像的绘制是近几年计算机图形学和虚拟现实领域中最重要、发展 最为迅速的一项技术，其中图像拼接已成为计算机图形图像处理、计算机视觉 等领域众多学者研究的热点，并且在虚拟场景的构建、遥感、医学图像和军事 等领域得到广泛应用。本文对制约图像拼接质量和速度的关键问题进行了研究。 主要内容如下： 图像配准作为拼接过程中的关键环节，决定着图像拼接的 精度和自动化程度。本文基于多分辨分析策略
2、，提出了以图像最大互信息为匹 配测度的粒子群优化算法。该优化方法使得参数随图像的互信息计算和多分辨 率级数进行自适应调整，解决了灰度图像配准中，由于目标函数容易陷入局部 极值而造成的误匹配问题。实验证明，该方法能够有效地避免局部极值的影响， 通过有限次寻优迭代即可找到最优变换，提高了图像配准的计算速度，并且达 到亚像素级配准精度。 为了解决当图像具有明显的旋转、放缩及光照差异 等现象而导致的拼接质量不高、计算开销大的问题，本文利用多分辨分析和主 成分分析提出了一种新的基于特征的图像拼接方法。首先利用相位相关法，确 定图像重叠区域；其次，对不同尺度的图像，提出通过采用多分辨金字塔结构， 由高到低
3、在各层图像重叠区中提取 Harris 角点，以解决 Harris 算子易受尺度 规模影响的鲁棒特征检测算法；最后，给出基于主成分分析的特征向量降维处 理方法，解决高维特征描述向量计算开销大的问题，并通过鲁棒的全局参数优 化实现图像精确拼接。实验表明，本文提出的方法在保证图像拼接质量的前提 下，减小了计算开销。 利用视点未知的场景图像进行虚拟场景重建是一个 难点。本文提出基于蜘蛛网格模型与投影几何原理建立多个场景伪三维模型的 无缝连接策略，并给出了图像配准区域的快速搜索算法，实现场景图像的三维 映射和配准；在此基础上，利用多分辨分析对三维模型中的各图像拼接区域进 行了多尺度融合，提高场景图像拼接
4、的精度。实验表明，基于本方法建立的通 道型虚拟场景消除了漫游过程中的空洞现象，实现了虚拟场景无限制、平滑的 漫游。正文内容正文内容基于图像的绘制是近几年计算机图形学和虚拟现实领域中最重要、发展最 为迅速的一项技术，其中图像拼接已成为计算机图形图像处理、计算机视觉等 领域众多学者研究的热点，并且在虚拟场景的构建、遥感、医学图像和军事等 领域得到广泛应用。本文对制约图像拼接质量和速度的关键问题进行了研究。 主要内容如下： 图像配准作为拼接过程中的关键环节，决定着图像拼接的 精度和自动化程度。本文基于多分辨分析策略，提出了以图像最大互信息为匹 配测度的粒子群优化算法。该优化方法使得参数随图像的互信息
5、计算和多分辨 率级数进行自适应调整，解决了灰度图像配准中，由于目标函数容易陷入局部 极值而造成的误匹配问题。实验证明，该方法能够有效地避免局部极值的影响， 通过有限次寻优迭代即可找到最优变换，提高了图像配准的计算速度，并且达 到亚像素级配准精度。 为了解决当图像具有明显的旋转、放缩及光照差异 等现象而导致的拼接质量不高、计算开销大的问题，本文利用多分辨分析和主 成分分析提出了一种新的基于特征的图像拼接方法。首先利用相位相关法，确 定图像重叠区域；其次，对不同尺度的图像，提出通过采用多分辨金字塔结构， 由高到低在各层图像重叠区中提取 Harris 角点，以解决 Harris 算子易受尺度 规模影
6、响的鲁棒特征检测算法；最后，给出基于主成分分析的特征向量降维处 理方法，解决高维特征描述向量计算开销大的问题，并通过鲁棒的全局参数优 化实现图像精确拼接。实验表明，本文提出的方法在保证图像拼接质量的前提 下，减小了计算开销。 利用视点未知的场景图像进行虚拟场景重建是一个 难点。本文提出基于蜘蛛网格模型与投影几何原理建立多个场景伪三维模型的 无缝连接策略，并给出了图像配准区域的快速搜索算法，实现场景图像的三维 映射和配准；在此基础上，利用多分辨分析对三维模型中的各图像拼接区域进 行了多尺度融合，提高场景图像拼接的精度。实验表明，基于本方法建立的通 道型虚拟场景消除了漫游过程中的空洞现象，实现了虚
7、拟场景无限制、平滑的 漫游。 基于图像的绘制是近几年计算机图形学和虚拟现实领域中最重要、发展最为迅 速的一项技术，其中图像拼接已成为计算机图形图像处理、计算机视觉等领域 众多学者研究的热点，并且在虚拟场景的构建、遥感、医学图像和军事等领域 得到广泛应用。本文对制约图像拼接质量和速度的关键问题进行了研究。主要 内容如下： 图像配准作为拼接过程中的关键环节，决定着图像拼接的精度 和自动化程度。本文基于多分辨分析策略，提出了以图像最大互信息为匹配测 度的粒子群优化算法。该优化方法使得参数随图像的互信息计算和多分辨率级 数进行自适应调整，解决了灰度图像配准中，由于目标函数容易陷入局部极值 而造成的误匹
8、配问题。实验证明，该方法能够有效地避免局部极值的影响，通 过有限次寻优迭代即可找到最优变换，提高了图像配准的计算速度，并且达到 亚像素级配准精度。 为了解决当图像具有明显的旋转、放缩及光照差异等 现象而导致的拼接质量不高、计算开销大的问题，本文利用多分辨分析和主成 分分析提出了一种新的基于特征的图像拼接方法。首先利用相位相关法，确定 图像重叠区域；其次，对不同尺度的图像，提出通过采用多分辨金字塔结构， 由高到低在各层图像重叠区中提取 Harris 角点，以解决 Harris 算子易受尺度 规模影响的鲁棒特征检测算法；最后，给出基于主成分分析的特征向量降维处 理方法，解决高维特征描述向量计算开销
9、大的问题，并通过鲁棒的全局参数优化实现图像精确拼接。实验表明，本文提出的方法在保证图像拼接质量的前提 下，减小了计算开销。 利用视点未知的场景图像进行虚拟场景重建是一个 难点。本文提出基于蜘蛛网格模型与投影几何原理建立多个场景伪三维模型的 无缝连接策略，并给出了图像配准区域的快速搜索算法，实现场景图像的三维 映射和配准；在此基础上，利用多分辨分析对三维模型中的各图像拼接区域进 行了多尺度融合，提高场景图像拼接的精度。实验表明，基于本方法建立的通 道型虚拟场景消除了漫游过程中的空洞现象，实现了虚拟场景无限制、平滑的 漫游。 基于图像的绘制是近几年计算机图形学和虚拟现实领域中最重要、发展最为迅 速
10、的一项技术，其中图像拼接已成为计算机图形图像处理、计算机视觉等领域 众多学者研究的热点，并且在虚拟场景的构建、遥感、医学图像和军事等领域 得到广泛应用。本文对制约图像拼接质量和速度的关键问题进行了研究。主要 内容如下： 图像配准作为拼接过程中的关键环节，决定着图像拼接的精度 和自动化程度。本文基于多分辨分析策略，提出了以图像最大互信息为匹配测 度的粒子群优化算法。该优化方法使得参数随图像的互信息计算和多分辨率级 数进行自适应调整，解决了灰度图像配准中，由于目标函数容易陷入局部极值 而造成的误匹配问题。实验证明，该方法能够有效地避免局部极值的影响，通 过有限次寻优迭代即可找到最优变换，提高了图像
11、配准的计算速度，并且达到 亚像素级配准精度。 为了解决当图像具有明显的旋转、放缩及光照差异等 现象而导致的拼接质量不高、计算开销大的问题，本文利用多分辨分析和主成 分分析提出了一种新的基于特征的图像拼接方法。首先利用相位相关法，确定 图像重叠区域；其次，对不同尺度的图像，提出通过采用多分辨金字塔结构， 由高到低在各层图像重叠区中提取 Harris 角点，以解决 Harris 算子易受尺度 规模影响的鲁棒特征检测算法；最后，给出基于主成分分析的特征向量降维处 理方法，解决高维特征描述向量计算开销大的问题，并通过鲁棒的全局参数优 化实现图像精确拼接。实验表明，本文提出的方法在保证图像拼接质量的前提
12、 下，减小了计算开销。 利用视点未知的场景图像进行虚拟场景重建是一个 难点。本文提出基于蜘蛛网格模型与投影几何原理建立多个场景伪三维模型的 无缝连接策略，并给出了图像配准区域的快速搜索算法，实现场景图像的三维 映射和配准；在此基础上，利用多分辨分析对三维模型中的各图像拼接区域进 行了多尺度融合，提高场景图像拼接的精度。实验表明，基于本方法建立的通 道型虚拟场景消除了漫游过程中的空洞现象，实现了虚拟场景无限制、平滑的 漫游。 基于图像的绘制是近几年计算机图形学和虚拟现实领域中最重要、发展最为迅 速的一项技术，其中图像拼接已成为计算机图形图像处理、计算机视觉等领域 众多学者研究的热点，并且在虚拟场
13、景的构建、遥感、医学图像和军事等领域 得到广泛应用。本文对制约图像拼接质量和速度的关键问题进行了研究。主要 内容如下： 图像配准作为拼接过程中的关键环节，决定着图像拼接的精度 和自动化程度。本文基于多分辨分析策略，提出了以图像最大互信息为匹配测 度的粒子群优化算法。该优化方法使得参数随图像的互信息计算和多分辨率级 数进行自适应调整，解决了灰度图像配准中，由于目标函数容易陷入局部极值 而造成的误匹配问题。实验证明，该方法能够有效地避免局部极值的影响，通 过有限次寻优迭代即可找到最优变换，提高了图像配准的计算速度，并且达到 亚像素级配准精度。 为了解决当图像具有明显的旋转、放缩及光照差异等现象而导
14、致的拼接质量不高、计算开销大的问题，本文利用多分辨分析和主成 分分析提出了一种新的基于特征的图像拼接方法。首先利用相位相关法，确定 图像重叠区域；其次，对不同尺度的图像，提出通过采用多分辨金字塔结构， 由高到低在各层图像重叠区中提取 Harris 角点，以解决 Harris 算子易受尺度 规模影响的鲁棒特征检测算法；最后，给出基于主成分分析的特征向量降维处 理方法，解决高维特征描述向量计算开销大的问题，并通过鲁棒的全局参数优 化实现图像精确拼接。实验表明，本文提出的方法在保证图像拼接质量的前提 下，减小了计算开销。 利用视点未知的场景图像进行虚拟场景重建是一个 难点。本文提出基于蜘蛛网格模型与
15、投影几何原理建立多个场景伪三维模型的 无缝连接策略，并给出了图像配准区域的快速搜索算法，实现场景图像的三维 映射和配准；在此基础上，利用多分辨分析对三维模型中的各图像拼接区域进 行了多尺度融合，提高场景图像拼接的精度。实验表明，基于本方法建立的通 道型虚拟场景消除了漫游过程中的空洞现象，实现了虚拟场景无限制、平滑的 漫游。 基于图像的绘制是近几年计算机图形学和虚拟现实领域中最重要、发展最为迅 速的一项技术，其中图像拼接已成为计算机图形图像处理、计算机视觉等领域 众多学者研究的热点，并且在虚拟场景的构建、遥感、医学图像和军事等领域 得到广泛应用。本文对制约图像拼接质量和速度的关键问题进行了研究。
16、主要 内容如下： 图像配准作为拼接过程中的关键环节，决定着图像拼接的精度 和自动化程度。本文基于多分辨分析策略，提出了以图像最大互信息为匹配测 度的粒子群优化算法。该优化方法使得参数随图像的互信息计算和多分辨率级 数进行自适应调整，解决了灰度图像配准中，由于目标函数容易陷入局部极值 而造成的误匹配问题。实验证明，该方法能够有效地避免局部极值的影响，通 过有限次寻优迭代即可找到最优变换，提高了图像配准的计算速度，并且达到 亚像素级配准精度。 为了解决当图像具有明显的旋转、放缩及光照差异等 现象而导致的拼接质量不高、计算开销大的问题，本文利用多分辨分析和主成 分分析提出了一种新的基于特征的图像拼接方法。首先利用相位相关法，确定 图像重叠区域；其次，对不同尺度的图像，提出通过采用多分辨金字塔结构， 由高到低在各层图像重叠区中提取 Harris 角点，以解决 Harris 算子易受尺度 规模影响的鲁棒特征检测算法；最后，给出基于主成分分析的特征向量降维处 理方法，
