论文总字数：23822字

摘 要

图像处理方面的研究已经相当成熟，而全景图像拼接是图像处理技术一个研究前沿，并且具有良好的实际运用效果。全景图像拼接主要解决这个问题，即图像因为相机拍摄视角的不同而呈现的是全景的一部分，根据所得的多幅图像信息，实现全景的图像信息还原。

本文研究对象为手机拍摄的连续图像，图片格式为BMP或JPG，以此为基础深入研究图像拼接技术的具体实现方法，针对目前现有的图像拼接算法进行了还原，进而对其算法进行了详细的分析了解。主要涉及的内容有图像预处理、图像配准和图像融合，并对算法背景、算法发展历程进行了深入了解。

图像处理主要由于拍摄图像环境、图片格式大小等原因，不满足图像后续工作的要求，所以对图像进行效果增强，利用对图像的位图信息对图像进行拉伸或者压缩，得到符合图像特征点提取要求的图像，并形成相应的单通道灰度图，以便后续处理；图像配准主要对SIFT特征提取算法进行了比较详细的研究，针对SIFT特征提取算法，完整实现了基础算法流程，并对实现的效果进行了总结；图像融合是图像拼接的最终步骤，本文主要围绕随机抽样一致性RANSAC算法，利用特征点比例匹配的思想，实现了图像的简单融合。

综上所述，本文的基本目的在于实现标准算法下的全景图像拼接，具有比较实际的实践意义。

关键词：图像处理、图像融合、SIFT特征提取算法、RANSAC算法

Research and Implementation of the panoramic image stitching algorithm

Abstract

Research on image processing is already quite mature, and panoramic image stitching is a research frontier image processing technology, and it has a good practical application effect. Panoramic image stitching is mainly to solve the problem that the camera image as presented different perspectives is part panorama of the plurality of images based on the obtained information, to achieve a panoramic image information restored.

the object of this research are a series of continuous images taken with your phone, images in BMP or JPG, and take this as a basis for further study of image stitching technology specific method and for the current existing image stitching algorithm reduction, and gain algorithm in detail analysis of understanding. Mainly related to an image pre-processing, image registration and image fusion algorithm and background, algorithm development process of understanding.

The image processing is mainly due to the shooting environment, image, image size format and other reasons, does not satisfy the requirements of the follow-up image, so the image enhancement effect, the use of the image bitmap information to stretch or compress the image, get in line with the image feature point extraction desired image, and the formation of the corresponding single-channel grayscale for subsequent processing; image registration mainly SIFT feature extraction algorithm is a more detailed study, SIFT feature extraction algorithm for the full realization of the basic algorithm flow, and achieve results were summarized; image fusion is the final step in image mosaic, paper focuses RANSAC RANSAC algorithm using feature points matching the proportion of thinking, to achieve a simple image fusion.

In summary, the basic purpose of this paper is to achieve a panoramic image stitching algorithm under standard, with more realistic practice..

KEYWORDS: Image Processing, Image Fusion, SIFT feature extraction algorithm, RANSAC algorithm.

目录

摘要 I

Abstract II

第1章 绪论 1

1.1 项目背景 1

1.1.1 选题根据 1

1.1.2 目标 1

1.1.3 课题背景及其意义 1

1.2 OpenCV数据库简介 2

1.3 设计内容及方案 3

第2章 设计原理 4

2.1 设计模块介绍 4

2.1.1 图像预处理 4

2.1.2 图像配准 6

2.1.3 图像融合输出 7

2.2 重点算法描述 8

2.2.1 SIFT特征点匹配法 8

2.2.2 RANSAC数据拟合算法 15

第3章 软件程序结构及调试分析 17

3.1 软件程序结构 17

3.2 图像用户界面程序 18

3.2.1 GUI简介 18

3.2.2 创建界面过程 18

3.2.3 窗口介绍 18

3.3 图像载入程序 19

3.3.1 图像格式转换 19

3.3.2 图像增强 20

3.3.3 图像载入 20

3.4 图像SIFT特征匹配程序 20

3.4.1 特征点检测 20

3.4.2 特征点匹配 20

3.5 图像RANSAC算法融合程序 21

3.6 重要函数说明 22

第4章 程序运行结果及调试问题修正 24

4.1 调试问题修正 24

4.2 程序运行结果 25

4.3 程序未能解决的问题 27

4.3.1 问题1 27

4.3.2 问题2 28

第5章 总结与展望 29

5.1 总结 29

5.2 展望 29

参考文献 30

致谢 31

绪论

项目背景

选题根据

全景图像拼接技术成熟，程序实现可难可易，鉴于本人图像处理方面知识的欠缺，本次毕业设计可以提升图像处理技术方面的能力，让本人深入了解全景图像拼接的算法细节，掌握图像拼接的基本流程，为今后遇到图像处理方面的问题做好基础工作。

目标

图像拼接技术虽然目前比较成熟，但仍然值得进一步的研究，本次毕业设计的目的是为了基本实现全景图像拼接；了解现代图像拼接技术的前沿手段，归纳总结目前仍待改进的技术方面；通过算法的研究，了解其实现算法的优劣，重点比较sift和harris算法；学习图像拼接方面的算法，学习opencv的库函数并运用其实现算法。

课题背景及其意义

在图像拼接技术发展的早期，科研内容的方向主要集中用于照相绘图学，其针对的主要是对各个角度的航拍或卫星拍摄的图像的拼接整合。近几年来，图像处理应用越来越广，发展速度惊人，这样的现状使得计算机图形学和计算机视觉两个领域相互交融，而图像信息绘制（IBR）由于原理的需求成了两个领域的绝对焦点。而在计算机视觉研究的方向中，图像拼接技术相当流行，其广泛的用于处理可视化场景描述的问题；而在计算机图形学中，以前的来自现实世界的图片一直用在环境贴图的应用上，即合成静态的背景和增加合成物体真实感的贴图，图像信息绘制可以利用图像拼接技术把分块的场景图像快速高效地绘制成完整的具有全局性的新视图。

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