论文总字数：21400字

摘 要

计算机图像处理技术里，图像拼接是一个具有重要实用价值的研究热点，它的核心诉求是探索将两张或多张有重合部分的图像拼接成一幅完整的具有高分辨率大型图像。以前，众多研究者对图像拼接的理论和实践作了诸多探索，希望能够得出一些能够完美拼接出高分辨率且宽视野的图像的方法。这其中包括相位相关法、SIFT算法等配准方法，以及金字塔、小波变换等融合算法。本文的研究方向主要是基于最佳缝合线融合算法的图像拼接方法。

最佳缝合线算法是应用较广的图像融合算法。与其他融合算法相比，应用最佳缝合线在图像融合阶段能够较好的消除鬼影、叠影，并且其实时性也往往能够满足要求，但缝合线的不足在于通过运动物体或者配准误差大的区域时，图像会出现严重畸变。因此，在配准精度高的静态图像拼接中，应用最佳缝合线算法能够较好的获得理想的图像。

关键词：图像拼接 图像匹配 SIFT算法 图像融合 最佳缝合线

Research on Image Stitching

Based on the best suture line

Abstract

In computer image processing technology, image mosaic is a research hot spot with important practical value,Its core appeal is to explore the splicing of two or more overlapped images into a complete and high resolution image. In the past, many researchers have made a lot of exploration on the theory and practice of image stitching. We hope to get some methods that can perfectly stitching images with high resolution and wide field of vision. These include phase correlation method, SIFT algorithm and other registration methods,And the fusion algorithm such as Pyramid class, wavelet transform and so on.The research direction of this graduation project is mainly to use the best stitching fusion algorithm to complete the method of image stitching.

The best stitching algorithm is a widely used image fusion algorithm. Compared with other fusion algorithms, the best suture line can better eliminate ghosts and shadows in the phase of image fusion, and the real time is often able to meet the requirements, but the shortage of the suture is that the image will be distorted seriously when the object is moving or the registration error is large. Therefore, in the static image mosaic with high registration accuracy, the best stitching algorithm can get the desired image better.

Key Words: image stitching;registration algorithm;SIFT algorithm; fusion algorithm;the best stitching line

目录

摘 要 I

Abstract II

目录 I

第一章 绪论 1

1.1 研究背景和意义 1

1.2 图像拼接研究的发展和应用 1

1.2.1 配准算法的发展 1

1.2.2 融合算法的发展 2

1.2.3 应用与优势 3

1.3论文结构安排 4

第二章 图像拼接的基本内容 5

2.1 前言 5

2.2 基本步骤简述 5

2.3 图像配准的流程与分类 6

2.3.1 图像配准的主要流程 6

2.3.2 分类与要素 7

2.4 图像融合的类别与方法 8

2.4.1 图像融合的三个级别 8

2.4.2 典型方法 8

2.5 本章小结 9

第三章 基于SIFT算法的图像拼接方法 10

3.1 前言 10

3.2 SIFT算法结构简述 10

3.2.1 基本思想 10

3.2.2 主要优缺点 11

3.3 基于SIFT算法的拼接效果 12

3.3.1 实验步骤 12

3.3.2 拼接效果 13

3.4 改进算法简述 15

3.5 本章小结 16

第四章 基于最佳缝合线的图像拼接方法 17

4.1 前言 17

4.2 最佳缝合线算法简述 17

4.2.1求解方程 17

4.2.3 具体步骤 20

4.2.4 加权消缝 20

4.3 基于最佳缝合线的拼接效果 21

4.3.1实验步骤 21

4.3.2 拼接效果 22

4.4 SIFT算法和最佳缝合线的简单对比 23

4.5本章小结 27

第五章 总结和期望 28

5.1本文所做工作总结 28

5.2 进一步的研究工作 28

参考文献 29

致 谢 30

第一章 绪论

1.1 研究背景和意义

在计算机数字图像处理领域中，往往需要获取宽视野高分辨率的图像或视频信息，譬如交通路况的实时场景监控、医学图像处理等等。早期，我们可以通过相机来获取满足需求的宽视野图像信息，但得到的图像分辨率较低，这是因为相机是给定的分辨率，是无法改变的，当需要得到的图像很大，为了满足图像的大尺寸，必然要牺牲分辨率^[1]。

随着人们对图像的要求越来越高，相机图像已不能满足要求，图像拼接技术应运而生。图像拼接技术使用高分辨率的图像序列，拼接成宽视野的全景图像，最大限度的做到了兼顾两者。

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