文档介绍：该【无序图像的全自动拼接关键技术研究的中期报告 】是由【niuww】上传分享，文档一共【2】页，该文档可以免费在线阅读，需要了解更多关于【无序图像的全自动拼接关键技术研究的中期报告 】的内容，可以使用淘豆网的站内搜索功能，选择自己适合的文档，以下文字是截取该文章内的部分文字，如需要获得完整电子版，请下载此文档到您的设备，方便您编辑和打印。,如航拍、照片拼接、医学影像等领域,经常需要将多幅图像拼接成一张大图像。当图像数量较多,场景复杂度较高时,手动拼接会变得非常困难,甚至不可行。因此,全自动拼接技术已成为研究热点之一。,实现以下目标:(1)对图像进行特征提取和匹配,确定图像间的对应关系;(2)将匹配结果进行优化,去除错误关联和重复关系;(3)利用优化后的匹配结果进行图像拼接,生成全景图像。(1)图像特征提取与匹配算法根据SIFT算法的基本思路,我们提出一种基于局部特征的图像匹配算法。该算法通过提取图像中的关键点和描述符,计算两幅图像中关键点之间的距离和相似度,进而确定两幅图像的对应关系。(2)图像匹配结果优化算法在特征匹配的过程中,由于噪声、重复特征点等原因可能会出现错误的匹配结果。因此,我们提出一种基于RANSAC算法的匹配结果优化方法,通过随机选取特征点并验证其匹配关系,优化匹配结果,去除错误的匹配关系。(3)图像拼接算法在确定图像的对应关系后,我们提出了一种基于平面变换和插值算法的图像拼接算法。通过计算图像间的平移量和变换矩阵,实现图像的对齐和拼接,并利用双线性插值算法对拼接后的图像进行重构和修补,最终生成全景图像。,将实现无序图像的全自动拼接,实现高效、准确的图像拼接,为相关领域的实际应用提供技术支持。同时,本研究也将探索并改进图像特征提取和匹配、图像拼接等领域的相关算法,推动计算机视觉领域的发展与进步。