图像拼接技术的分类和研究进展,数字图像处理论文

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图像拼接技术的分类和研究进展,数字图像处理论文

  而基于视频图像进行动态图像的拼接则是通过将逐帧的动态图像进行转化,转化到三维空间中,进而对多帧图像的重叠区进行融合处理,实现对图像的拼接,由于该方法更容易生成动态全景图像,因此在无人机的拍摄设备中较为常用,可以更好的输送出动态的图像。

   (1)增大光学系统的视场角。 图片拼接技术可以通过对图像的实时拼接形成全景图,进而解决了大现场视野效果,增大了光学系统的视场角,实现了视频监控技术的优化与创新。 (2)方便图像的检索、编辑、分析和理解。

通过对场景目标的图片拼接处理可以生成更大的场景图,场景图的生成可以更好的构造出视频的全景效果,进而实现对图像的检索、编辑以及分析、理解等工作,可以很好地用于监测各种突发情况。 (3)提高图像的分辨率。

传统的图像中,由于多个图像之间存在较大的重叠区,因此导致了图像的分辨率较低,也就影响了图像的信息量,而采用图像拼接技术可以很好地提高图像的分辨率,进而得到更加清晰的高分辨率图像。 (4)虚拟现实。

另外,图片拼接技术还可以被应用在虚拟现实系统中,更好的将图像与食品形成交互式融合,形成虚拟的3D环境,这种技术应用广泛,在手术、音乐会、运动会等场景中较为常见。     图像拼接技术主要依赖于图像匹配算法与图像融合算法两种技术,而这两种技术中,图像匹配算法主要是基于灰度进行相关计算,算法中可以通过将待拼接图像与重叠区位置想结合的方法实现拼接。

其次是基于特征点的相关图像匹配方法,主要是基于对两组图像进行对比,对两组图像的特征点进行分析匹配,实现图像拼接。

第三种是基于相位,通过频域形成计算,对两组图像之间的矢量进行计算分析,形成匹配拼接。

最后一种常见的是基于变换模型的方式,通过迭代非线性最小化方法求出图像间的几何变换参数,实现图像的匹配拼接。    除了图片的匹配之外,图像的融合也是图像拼接技术中的重要组成部分,在当前,图像融合算法主要有中值滤波、加权平均法、多分辨率金字塔图像融合算法以及给予小波变换的图像融合算法集中,通过这些算法进行对图像的融合拼接。

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