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基于鱼眼镜头的图像拼接技术研究天津理工大学研究生学位论文昵胨妒垦学科专业:检测技术与自动化装置研究方向:传感器技术与自动检测系统作者姓名:李翠指导教师:张宝峰教授朱均超副教授年:分类号:密级:
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导师签名:烈渗唧聋掣夺掣独创性声明学位论文版权使用授权书签字日期:讪甓月/日签字日期:加嗄甓嘣翵墨盗墨墨盘鲎的规定。特授权叁洼墨墨盘望签字日期:讼哆年弓月墨盗墨兰盘鲎有关保留、使用学位论文『日本人声明所呈交的学位论文是本人在导师指导下进行的研究工作和取得的研究成果,除了文中特别加以标注和致谢之处外,论文中不包含其他人已经发表或撰写过的研究成果,也不包含为获得或其他教育机构的学位或证书而使用过的材料。与我一同工作的同志对本研究所做的任何贡献均已在论文中作了明确的说明并表示了谢意。学位论文作者签名:本学位论文作者完全了解可以将学位论文的全部或部分内容编入有关数据库进行检索,并采用影印、缩印或扫描等复制手段保存、汇编,以供查阅和借阅。同意学校向国家有关部门或机构送交论文的复本和电子文件。C艿难宦畚脑诮饷芎笫视帽臼谌ㄋ得日
摘要关键词:全景立体球视觉图像配准尺度不变特征图像融合随机采样一致性算法鱼眼镜头具有视场范围大、焦距短等优势,利用鱼眼镜头构建全景立体球视觉系统,能够在单一视觉系统中,通过一次拍摄同时获取!。全球域无盲区信息,实现了全景视觉与立体视觉的优势互补,在安全监控、机器人导航、大尺寸测量、医学临床等领域都有着广泛的应用前景。鱼眼镜头图像在具有视场范围大等优点的同时,还存在畸变较大等不足,在所建立的全景球视觉系统中,会影响全球图像拼接和展现质量,同时会增加系统误差。本文针对鱼眼镜头特点,开展图像拼接技术的研究,在分析鱼眼图像畸变特性的基础上,探索出一种基于不变量特征的鱼眼图像拼接方法,实现了鱼眼图像的无缝拼接。图像拼接的过程包括图像获取、图像预处理、图像配准和图像融合等几个基本步骤。鱼眼镜头能够获取较大范围的视角和完整的球面图像,但采集的鱼眼图像存在严重的畸变,在进行图像的配准之前需要先对其进行畸变矫正,本文构建了一种环形标定模型,根据建立的环形标定模型,采用基于支持向量机盗返方法来进行鱼眼图像的矫正。鱼眼图像矫正后,提出一种基于不变量特征的图像拼接方法,特征点提取方面,在构建高斯金字塔时选择鐾枷癫裳橐蕴岣咛崛∷俣群途ǘ龋赟征点匹配方面,,极大的提高了关键点的搜索效率,同时采用随机采样一致性算法去除特征匹配过程中出现的误匹配对和错匹配对对特征点进行提纯,提高了特征匹配的准确性。图像配准完成后,为了使拼接后的图像具有视觉一致性而没有明显的接缝,利用加权法法对配准后的图像进行了融合处理,实现基于不变量特征的鱼眼图像重叠区域的平滑过渡,实验结果表明该算法能够很好地实现鱼眼图像的拼接,取得了良好的效果。
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目录第一章绪论⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯..第二章鱼眼图像拼接相关理论⋯⋯⋯⋯.⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯第三章基于不变量特征的鱼眼图像配准算法⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯第四章图像融合技术研究.⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯..⋯.....0迤ヅ浞ā课题研究背景及意义⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯..鱼眼镜头概述⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯..国内外研究概况⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯~课题来源及主要研究内容⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯一图像拼接概述⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯一鱼眼图像的矫正⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯.⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯本章小结⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯引言⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯鱼眼图像畸变矫正⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯基于特征的图像配准算法⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯..特征提取⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯特征点匹配⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯特征点提纯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯.实现及实验结果分析⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯简介⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯.笛榻峁治觥.
第五章总结与展望⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯.发表论文和科研情况说明⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯..谢⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯.参考文献⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯.引言⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯