【摘 要】
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图像拼接技术是指利用特征匹配、几何变换以及图像融合等算法,将在同一场景下拍摄的多张具有重叠部分的图像拼接成一幅无缝的广角图像。图像拼接技术可以突破传统单个相机视野较小的局限性,容易得到更大的视野范围,且不会存在明显的重影或者失真现象。近年来,随着相关算法的不断深入研究,图像拼接已经在很多领域被广泛的应用,比如医学图像处理、遥感图像以及最近比较流行的虚拟与现实技术。APAP（As-Projectiv
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图像拼接技术是指利用特征匹配、几何变换以及图像融合等算法,将在同一场景下拍摄的多张具有重叠部分的图像拼接成一幅无缝的广角图像。图像拼接技术可以突破传统单个相机视野较小的局限性,容易得到更大的视野范围,且不会存在明显的重影或者失真现象。近年来,随着相关算法的不断深入研究,图像拼接已经在很多领域被广泛的应用,比如医学图像处理、遥感图像以及最近比较流行的虚拟与现实技术。APAP（As-Projective-As-Possible Image Stitching）算法存在特征检测以及匹配效率不高、去除误匹配精度不够和图像融合会产生明显拼接痕迹的问题。本文针对这些问题对其做了相应的改进,具体内容如下:（1）APAP算法常结合SIFT算法进行特征点检测与匹配。虽然SIFT算法有着很好的检测效果,但却是以降低局部精度为代价的,很容易导致其在细节上处理不到位,产生边界模糊的问题。本文使用BRISK算法来进行特征点的检测与匹配。该算法应用一种新的基于尺度空间的FAST检测器,并对每个关键点邻域进行专门采样,将得到的亮度比较组成二进制的描述符,它对大部分噪声有很好的鲁棒性,在实现了较快检测速度的前提下还能得到较高的检测精度,有效降低了计算成本。（2）APAP算法采用传统算法RANSAC去除错误匹配点对,该算法估计参数模型是通过随机选取特征点对来进行的,这样会导致算法的检测效率低下,只有一定概率可以得到正确的参数模型。本文采用其改进算法PROSAC来代替原本的RANSAC算法,并利用空间一致性思想对PROSAC进行进一步的提纯。改进后的算法提高PROSAC算法去除错误匹配点对的准确性,为后续的处理步骤做了良好的铺垫。（3）APAP算法特征融合使用的加权法,虽然速度比较快,但由于它只是简单基于像素的融合,对重叠区域的细节处理不到位,会导致最终拼接出来的图像有明显的边界和鬼影的问题。本文使用最优接缝融合算法与多频段融合算法,通过寻找两张图片的最佳融合位置,使得从一张图片到另一张图片的过渡更加自然,可以有效的削弱明显的拼接痕迹和鬼影。本文基于Visio Studio.net 2017平台,采用C++编程语言和Open CV库,以多组图像的拼接为对象,将所提出的改进算法与多种图像拼接算法进行对比实验,结果验证了本文算法的有效性和优越性。
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