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    摘要:本文的图像配准算法研究是为完成全景图像的生成奠定基础的,与传统的算法做比较,并在 软件上实现算法。通过常用角点检测的比较,选用Harris算子作为图像的角点检测,取合适的匹配点进行最佳图像配准。根据匹配角点,通过 编程,最后实现图像的拼接。经本次实验表明:基于特征点匹配的方法,它不仅能够适用于重合度较低的图像之间的配准,而且还能够应用于运动场景图像以及含有遮盖物体图像之间的配准。52756

    毕业论文关键词: 特征点,图像配准,角点检测

    Abstract:Research on image Registration algorithm of this paper is to lay the foundation for the completion of the panoramic image generated,compared with the traditional method,and implement the algorithm on MATLAB software.Comparing through the common corner detection,Harris operator chosen as the image corner detection,take the best suitable match point image registration.According to the matching corner,by MATLAB programming,finally to achieve image mosaic.After this experiment showed that:based on the feature point matching method,which not only can be applied to the registration of a lower degree of coincidence between the images,but also can be used in image registration and sports scenes between the cover image of the object contains.

    Key Words:further points,image registration,corner detection 

    目   录

    1  绪论 4

    1.1  图像算法的研究背景 4

    1.2  图像算法的研究现状 4

    1.3  本设计的研究意义 5

    2  角点检测及MATLAB实现 5

    2.1  角点的定义 5

    2.2  常用的角点检测算子 5

    2.3  常用角点检测算法比较 8

    2.4  Harris角点检测的MATLAB实现 9

    3  图像配准 10

    3.1  图像配准的定义 10

    3.2  图像配准方法的分类 11

    3.3  图像获取 11

    3.4  图像变换 12

    3.5  图像特征的提取 12

    3.6  本章小结 13

    4  图像拼接技术的GUI设计 14

    4.1  MATLAB的主要功能 14

    4.2  GUI界面定义 15

    4.3  可视化图形用户界面设计 16

    4.4  图像拼接的GUI设计实现 18

    4.5  本章小结 19

    参考文献 21

    致  谢 22

    1  绪论

    本设计研究的是基于特征点的图像配准算法,其主要目的是为全景图像的生成奠定基础。本文的内容是基于图像配准的过程为主线的,首先从总体上阐述了当前图像配准技术的状况,进一步说明图像配准的应用前景广阔。接着将传统的配准算法与 算法相比较,确定所采用的 算法的优点。最近在计算机上,用 软件来实现该图像配准算法。

    1.1  图像算法的研究背景

    人类以视觉的信息采集作为从外界获得信息的主要路径,曾有数据表明获得的信息中至少有 是通过视觉系统得到的。我们人类依靠视觉感官对于世界的观测来获取客观信息。从而定位外界事物的物理信息,并通过大脑对获得的信息进行处理成图,最终达到对现实世界的执行各种判断的目的。由此可以得知,图像已然成为了人类了解世界获取信息的重要途径之一。在当今社会,信息技术的飞速发展,使其在各类行业更是得到了广泛应用,生活中也随处可见各类数字图像、数码照片、数字视频等等。由此可见,由于计算机的快速发展,使得数字图像处理技术成为了提取信息的重要手段。与此同时,对信息技术时代对图像处理和配准的要求也越来越高。因此,扩大图像配准算法的适用范围,提高配准的精确度和工作效率,对于信息技术的发展具有重要意义。

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