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Harris算法红外图像拼接技术研究+文献综述

时间:2017-12-03 20:29来源:毕业论文
论文中实际采用Harris算法来对红外图像进行特征提取, 采用迭代的最小二乘法来对变换矩阵进行求解,在图像融合过程中,采用了渐入渐出法对图像拼接造成的接缝进行处理,实现了对
随着红外成像器件的发展,红外成像技术作为在军事和民用领域的一种手段,具有越来越重要的作用。红外设备的应用大大扩展了人类获取信息的范围,但由于红外图像的低分辨率和窄视角,决定了红外拼接技术的重要性,利用图像拼接技术从红外图像的拼接中可以获取具有更大视野的图像,可以弥补红外成像器件的不足。
图像拼接技术的发展具有很长的一段历程,其主要的技术手段都已经相对成熟,从遥感成像到目标探测识别,都离不开图像拼接的应用,本文主要针对图像拼接的流程进行了介绍,梳理了图像拼接技术的发展和主要算法。在本重庆时时彩的规律中实际采用 Harris 算法来对红外图像进行特征提取, 采用迭代的最小二乘法来对变换矩阵进行求解,在图像融合过程中,采用了渐入渐出法对图像拼接造成的接缝进行处理,实现了对一段红外探测视频进行了拼接,取得了较为理想的效果。16059
关键词 红外图像,图像拼接,特征提取,图像融合
Title Infrared image mosaic technology research
Abstract
With the development of infrared imaging devices, infrared optical imaging
technology as a means of military and civilian areas have an increasingly
important role. The application of infrared devices greatly expands the
range of human access to information, but due to the low resolution of the
infrared images and a narrower viewing scale width determines the
importance of infrared splicing technology.You will get a larger field of
view images from the mosaic of infrared images, and it will compensate the
lack of infrared imaging devices.
Image mosaic technology development has a very long history, its main
technical means have been relatively mature, from remote sensing imagery
to target detection and recognition, are inseparable from the image mosaic 源自六-维+论\文"网*加7位QQ3249.114 重庆时时彩的规律 www.mamitama.com
applications, the paper mainly for image stitching process were
introduced, combing the image stitching algorithm development and the main
technologies.In this paper actually used for feature extraction algorithms
Harris infrared image, using an iterative least-squares method to solve
for the transformation matrix, the image fusion process, using a weighting
method into a fade, the realization of some infrared detection Video were
spliced, and achieved satisfactory results.
Keywords infrared image, image mosaic, feature extraction, image fusion
目 次
1 绪论.1
1.1 图像拼接的应用和发展.1
1.2 红外图像的研究应用.3
1.3 本文的研究工作.4
2 图像拼接基本原理.5
2.1 图像处理中的坐标系统.5
2.2 空间几何变换模型.6
2.3 图像拼接基本流程.10
2.4 红外图像拼接要点.12
3 特征点的提取.12
3.1 特征选择与描述.13
3.2 特征点提取.13
4 基于特征的图像匹配.18
4.1 Harris角点匹配19
4.2 求解变换矩阵.20
5 图像合成算法.21
5.1 渐入渐出法.22
5.2 图像拼接结果.23
6 不足和展望.23
致谢.25
参考文献.26
1 绪论
视觉是人类感知世界的重要途径,对于图像的感知是人类最为直接的信息来源,图
像具有直接性和真实性。根据有关统计,人类认识世界的信息有八成以上来自于视觉系
统。人类从模拟图像时代进入数字时代的标志之一是使用铺设的海底光缆来传输图像,
而随着数字图像技术的成熟和对生活的影响逐渐增大,图像处理技术也越来越显现出重
要作用 ] 1 [。
在上世纪60 年代起,数字图像拼接技术首先应用在遥感成像技术上 ] 2 [
,图像拼接技
术的出现是为了解决大视野图片的获取与低分辨率之间的矛盾,通常由于相机镜头大小 Harris算法红外图像拼接技术研究+文献综述:重庆时时彩的规律/a/tongxin/20171203/17245.html
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