基于harris角點(diǎn)的圖像配準(zhǔn)算法分析和研究畢業(yè)論文(參考版)
2025-06-30 17:35本頁面
【正文】 )。title(39。 image(Ip/255)。Ip(1+offset(2):H1+offset(2),1+offset(1):W1+offset(1),:) = double(II1(1:H1,1:W1,:))。)。 % greenIp(:,:,3) = interp2(II2(:,:,3), xI, yI, 39。*bilinear39。)。Ip(:,:,1) = interp2(II2(:,:,1), xI, yI, 39。xI = reshape( X(1,:),wp,hp)39。 % warp % resample pixel values with bilinear interpolationII2=double(II2)。[wp hp] = size(Xp)。 % min x : max xYpr = min( [ cp(2,:) 0 ] ) : max( [cp(2,:) H1] )。 1 1 1 1 ]。 % warp ining corners to determine the size of the output image (in to out)cp = T*[ 1 1 W2 W2 。 b a ty 。ty = t(4)。 % = s cos(alpha)b = t(2)。t = Z \ xp。 xp = [ X1 。 1 1 0 0 。 X239。 。 % estimate parameter vector (t)Z = [ X239。corner matching right image39。)。plot(X2(2,1),Y2(2,1),39。*r39。)。title(39。*r39。)。 figuresubplot(121),imshow(II1),hold onplot(X1(1,1),Y1(1,1),39。 end end endY1(2,1)=posc1(aa2)。X2(2,1)=jj。k~=aa1 dd=d2(ii,jj,k)。jj~=X2(1,1)amp。ii~=Y2(1,1)amp。 if d2(ii,jj,k)ddamp。for k=t14:t1 for r=1:3 ii=posc2(r)。X1(1,1)=posr1(aa1)。 aa1=k。 Y2(1,1)=ii。jj=posr2(r)。 endend dd=10^10。jj=posr2(r)。j=posr1(k)。 d2(1:height2,1:width2,1:t1)=10^10。Y2=[]。Y1=[]。)。 plot(posr2,posc2,39。)。title(39。imshow(II2)。 [posc2, posr2] = find(result2 == 1)。 end。 t2 = t2+1。amp。amp。amp。amp。amp。amp。amp。amp。 t2 = 0。 end end。 end。 R2(i,j) = det(M2)*(trace(M2))^2。 for i = 1:height2 for j = 1:width2 M2 = [Ix4(i,j) Ixy2(i,j)。 R2 = zeros(height2,width2)。 width2 = size(I2,2)。 Ixy2 = filter2(h2,Ixy2)。 Ix4 = filter2(h2,Ix4)。gaussian39。 clear Iy2。 Ixy2 = Ix2.*Iy2。 Ix4 = Ix2.^2。2]。0。 fy2 = [2。hold off fx2 = [2 1 0 1 2]。r.39。hold on。corner detection left image39。 axis on。 t1 %角點(diǎn)個(gè)數(shù)figure(1),subplot(121)。 end。 end。 R1(i,j) R1(i+1,j+1) result1(i,j) = 1。 R1(i,j) R1(i+1,j) amp。 R1(i,j) R1(i+1,j1) amp。 R1(i,j) R1(i,j+1) amp。 R1(i,j) R1(i,j1) amp。 R1(i,j) R1(i1,j+1) amp。 R1(i,j) R1(i1,j) amp。 R1(i,j) R1(i1,j1) amp。 for i = 2:height11 for j = 2:width11 %進(jìn)行非極大抑制，窗口大小3*3 if R1(i,j) *R1max amp。 end。 if R1(i,j)R1max* R1(i,j)=0。 %計(jì)算R if R1(i,j) R1max R1max = R1(i,j)。Ixy1(i,j) Iy3(i,j)]。 R1max = 0。 result1 = zeros(height1,width1)。 height1 = size(I1,1)。 Iy3 = filter2(h1,Iy3)。,[7 7],2)。 h1= fspecial(39。 clear Ix1。 Iy3 = Iy1.^2。 %y方向梯度算子Iy1 = filter2(fy1,I1)。1。1。 %x方向梯度算子Ix1 = filter2(fx1,I1)。 I2=rgb2gray(II2)。)。II2 = imread(39。 %讀入?yún)⒖紙D像[H1 W1 D1] = size(II1)。39。clc。 參考文獻(xiàn)[1] 王曉睿，吳信才．遙感多圖像的自動配準(zhǔn)方法[J]．中國圖像圖形學(xué)報(bào)，1997，2(10)：735739．[2] 杜威，李華．一種用于動態(tài)場景的全景表示方法[J]．計(jì)算機(jī)學(xué)報(bào)，2002，25(9)：968975．[3] 候舒維，郭寶龍．一種圖像自動拼接的快速算法[J]．計(jì)算機(jī)工程，2005，31(24)，7072．[4] 尹麗華，安居白，夏妍妍．基于特征點(diǎn)匹配的圖像拼接算法[J]．大連海事大學(xué)學(xué)報(bào)，2007，33(suppl)：162163．[5] 高健，黃心漢，彭剛．基于Harris角點(diǎn)和高斯差分特征點(diǎn)提取算法[J]．模式識別與人工智能，2008，21(2)：171176．[6] 葛仕明，程義民，何兵兵．基于稀疏特征匹配和變形傳播的無縫圖像拼接[J]．電子與信息學(xué)報(bào)，2007，29(2)：27951800．[7] 曹小光，徐琳，郁文霞．基于角點(diǎn)檢測的高精度點(diǎn)匹配算法．儀器儀表學(xué)報(bào), Chinese Journal of Scientific Instrument，2006年S2期．[8] 楊帆．?dāng)?shù)字圖像處理與分析．北京航空航天大學(xué)出版社．2007年10月第一版．[9] JiaYing．Research of the Image Mosaic Method Based on Harris Corner Detection．JiLin University． 2010，(09)．[10] 陳傳金，金先級．?dāng)?shù)字圖像處理．機(jī)械工業(yè)出版社．2006年5月第1版．[11] W．Forstner．A Framework for Low Level Feature Extraction[C]．In Proceedings of the 3th European Conference on Computer Vision．Stockholm，Sweden．Pages 383394，1994．[12] L．G Brown．A Survey of Image Registration Techniques[J]．ACM Computer Surveys，1992，24(4)：325376．[13] 朱正明，姜明，馬小明．基于特征點(diǎn)匹配的圖像拼接系統(tǒng)[J]．林業(yè)科學(xué)，2004，40(4)：117123．[14] 張樺．場景圖像拼接關(guān)鍵技術(shù)研究．天津大學(xué)博士學(xué)位論文．2008．[15] 劉衛(wèi)國．MATLAB程序設(shè)計(jì)與應(yīng)用（第二版）．高等教育出版社．2006年7月第二版． 附 錄clear?；谔卣鼽c(diǎn)匹配的方法，它不僅能夠適用于重合度較低的圖像之間的配準(zhǔn)，而且還能夠應(yīng)用于運(yùn)動場景圖像以及含有遮蓋物體圖像之間的配準(zhǔn)。(3)充分利用精確篩選出的兩對匹配角點(diǎn)對，運(yùn)用線性插值等方法，把參考圖像和待配準(zhǔn)圖像拼接完成，最后顯示出全景圖像。仿真結(jié)果如下：(1)利用Harris算子實(shí)
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