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圖像拼接技術(shù)的畢業(yè)設(shè)計(jì)-文庫吧資料

2024-12-01 00:31本頁面
  

【正文】 寫出程序。 ( 3) 數(shù)據(jù)分析與可視化 通過 MATLAB,用戶可以分析所有類別的數(shù)據(jù)包括信號(hào),圖像,多項(xiàng)式,時(shí)間歷程,多變量數(shù)據(jù)和線性系統(tǒng)等。并且不管用戶是使用已有的算法,還是自行開發(fā),MATLAB 提供了一個(gè)通用的平臺(tái)。 ( 2) 算法開發(fā) 強(qiáng)大的計(jì)算能力,方便易用的編程語言和豐富的數(shù)學(xué)函數(shù)使 MATLAB 最適用于算法開發(fā)工作。這些函數(shù)的數(shù)值運(yùn)算是針對(duì)矩陣操作優(yōu)化過的,所以用戶可以使用他來代替底層編程語言如C 語言。 MATLAB系列產(chǎn)品能夠幫助工程師很好地完成產(chǎn)品開發(fā)流程中的各項(xiàng)任務(wù),這些任務(wù)主要包括:數(shù)值計(jì)算,編程與算法開發(fā),數(shù)據(jù)分析與可視化,系統(tǒng)建模與仿真,快速原型與實(shí)現(xiàn)。 MathWorks 公司的MATLAB 系列產(chǎn)品所具備的優(yōu)勢(shì)能夠很好地解決上面的問題,現(xiàn)今已發(fā)展成為工業(yè)界產(chǎn)品設(shè)計(jì)和開發(fā)的標(biāo)準(zhǔn)平臺(tái)。 Matlab 二次開發(fā)的新特性 在市場(chǎng)經(jīng)濟(jì)條件下,技術(shù)創(chuàng)新與產(chǎn)品更新的步伐越來越快,企業(yè)間在技術(shù)領(lǐng)域正面臨著激烈的競(jìng)爭(zhēng)。此后的 Matlab , , 到 1999 年 1 月推出的 版本,分別在前面版本的基礎(chǔ)上前進(jìn)了一大步。 1994 年推出的 版本擴(kuò)充了 版本 的功能,尤其在圖形界面設(shè)計(jì)方面提供了新的方法。從該版本開始, Matlab 由 DOS 下的應(yīng)用程序改進(jìn)為 Windows 下的應(yīng)用程序,更易于操作,從而大大拓展了其應(yīng)用范圍并加速了該軟件的更新過程。 Mathworks 公司自 1984 年正式推出 Matlab 后,經(jīng)過這些年的不斷更新,交互性越來越好,功能越來越強(qiáng)大,己經(jīng)成為國際公認(rèn)的最優(yōu)秀的數(shù)學(xué)應(yīng)用軟件之一。應(yīng)用 Matlab 的各種工具箱可以在很大程度上減小用戶編程時(shí)的復(fù)雜度。目前,己有涉及數(shù)學(xué)、控制、通信、信號(hào)處理、圖像處理、經(jīng)濟(jì)、地理等多種學(xué)科的二十多種 Mat lab 工具箱投入應(yīng)用。包括以下幾個(gè)領(lǐng)域的模塊集 : ● DSP(數(shù)字信號(hào)處理 ) ● FiedPoint(定點(diǎn) ) ● Nonlinear Control Design(非線性控制設(shè)計(jì) ) ● Communications(通信 ) 18 (三) Matlab 工具箱 工具箱是 Matlab 用來解決各個(gè)領(lǐng)域特定問題的函數(shù)庫,它是開放式的,可以用,也可以根據(jù)自己的需要進(jìn)行擴(kuò)展。此外,Simulink 還 為用戶提供了兩個(gè)附加項(xiàng) :Simulink Extensions(擴(kuò)展 )和 Blocksets 3(模塊集 )。 Simulink 允許用戶在屏幕上繪制框圖來模擬一個(gè)系統(tǒng),并能夠動(dòng)態(tài)地控制該系統(tǒng)。 (5)Matlab 應(yīng)用程序接口 (API) Matlab 應(yīng)用程序接口是一個(gè) Matlab 語言向 C 和 Fortran等其他高級(jí)語言進(jìn)行交互的庫,包括讀寫 Matlab 數(shù)據(jù)文件 (MAT 文件 )。 (4)Matlab 數(shù)學(xué)函數(shù)庫 17 Matlab 數(shù)學(xué)函數(shù)庫是數(shù)學(xué)算法的一個(gè)巨大集合,該函數(shù)庫既包含了諸如求和、正弦、余弦、復(fù)數(shù)運(yùn)算之類的簡(jiǎn)單函數(shù) 。它包括一些高級(jí)命令,用于實(shí)現(xiàn)二維和三維數(shù)據(jù)可視化、圖像處理、動(dòng)畫等功能 。 Matlab 工作環(huán)境給用戶提供了管理工作空間內(nèi)的變量和輸入、輸出數(shù)據(jù)的功能,并給用戶提供了不同的工具用以開發(fā)、管理、調(diào)試 M文件和 Matlab 應(yīng)用程序。用 Matlab 語言可以迅速地建立臨時(shí)性的小程序,也可以建立復(fù)雜的大型應(yīng)用程序。 (一) Matlab 主包 Matlab 主包包括以下 5 個(gè)部分 。在大家的共同努力下, Matlab 正在成為計(jì) 算機(jī)應(yīng)用軟件中的一個(gè)新熱點(diǎn)。在美國等發(fā)達(dá)國家的大學(xué)里 Matlab 是一種必須掌握的基本工 16 具,而在國外的研究設(shè)計(jì)單位和工業(yè)部門,更是研究和解決工程計(jì)算問題的一種標(biāo)準(zhǔn)軟件。在這里可以實(shí)現(xiàn)工程計(jì)算、算法研究、符號(hào)運(yùn)算、建模和仿真、原型開發(fā)、數(shù)據(jù)分析及可視化、科學(xué)和工程繪圖、應(yīng)用程序設(shè)計(jì) (包括圖形用戶界面設(shè)計(jì) )等功能。不久,他們成立了 Mathworks 軟件開發(fā)公司并將 Matlab 正式推向市場(chǎng)。 與 Fortran 語言和 C 等高級(jí)語言比較, Matlab 的語法規(guī)則更簡(jiǎn)單,更重要的是它貼近人思維方式的編程特點(diǎn),使得用 Matlab 編寫程序有如在便箋上列公式和求解。 15 第二章 數(shù)字圖像處理軟件 MATLAB 簡(jiǎn)介 1980 年前后, Matlab 的首創(chuàng)者 Cleve Moler 博士在 New Mexico 大學(xué)講授線性代數(shù)課程時(shí),看到了用高級(jí)語言編程解決工程計(jì)算問題的諸多不便,因而構(gòu)思開發(fā)了 Matlab 軟件 (Matrix Laboratory,矩陣實(shí)驗(yàn)室 )。 第四章針對(duì)以上拼接方法的不足,提出了三點(diǎn)需要改進(jìn)的方法,實(shí)驗(yàn)證明各個(gè)方法的有效性。重點(diǎn) 14 介紹了 Matlab 二次開發(fā)的新特性。 第一章是緒論,簡(jiǎn)單介紹了圖像拼接技術(shù)概念、研究背景,國內(nèi)外圖像拼接技術(shù)的研究狀況、圖像拼接技術(shù)的特 點(diǎn)、圖像拼接技術(shù)的應(yīng)用領(lǐng)域,圖像拼接的基本流程以及圖像獲取的主要方法。通過 實(shí)驗(yàn)證明各方法的有效性。 ( 3)在 Matlab 工具軟件中提出一種針對(duì)具有左右平移圖像特點(diǎn)圖像進(jìn)行拼接的方法,總結(jié)該拼接過程的各個(gè)步驟,分析該拼接算法的優(yōu)缺點(diǎn)。 主要研究?jī)?nèi)容如下: ( 1)查閱并學(xué)習(xí)了國內(nèi)外大量的相關(guān)文獻(xiàn),對(duì)圖像拼接領(lǐng)域的發(fā)展和國內(nèi)外的研究現(xiàn)狀有了一個(gè)總體的認(rèn)識(shí),對(duì)圖像拼 接技術(shù)的特點(diǎn)和圖像拼接技術(shù)的應(yīng)用領(lǐng)域做了概括和分析。 本文的工作和論文組織 本文的主要工作 本文的研究工作主要是針對(duì)在 Matlab 中實(shí)現(xiàn)圖像拼接算法的研究。 以上方 法均不同程度的限制了照相機(jī)的運(yùn)動(dòng),使獲取的圖像滿足一定的要求。但是,拼接手持照相機(jī)拍攝的圖像是很困難的,因?yàn)樵谂臄z過程中,照相機(jī)的運(yùn)動(dòng)情況非常復(fù)雜。另外,由于拍攝的圖像均在一個(gè)平面上,通過這種方法獲得的全景圖的 D3 效果不如旋轉(zhuǎn)拍攝的好。物體和照相機(jī)距離的遠(yuǎn)近,或者拍攝物體 大小的變化,都會(huì)影響到最后的拼接結(jié)果。 平移照相機(jī)拍攝 平移照相機(jī)拍攝指的是照相機(jī)在一個(gè)平行于成像平面的方向上平移。 旋轉(zhuǎn)照相機(jī)拍攝由于照相機(jī)固定,不需要更多的相機(jī)參數(shù),比較容易實(shí)現(xiàn)。拍攝得到的一系列圖像中相鄰兩張必須有部分重疊。拍攝時(shí),照相機(jī)繞垂直軸旋轉(zhuǎn),每旋轉(zhuǎn)一定的角度,拍攝一張照片。 (3) 手持照相機(jī)拍攝,站在原地拍攝四周,或者沿著照相機(jī)得光軸垂直方向走動(dòng)拍攝。圖像 采集由照相機(jī)拍攝時(shí)的運(yùn)動(dòng)狀態(tài)決定,一般有三種情況 : (l) 照相機(jī)固定在三角架上,旋轉(zhuǎn)照相機(jī)拍攝 。數(shù)碼相機(jī)的應(yīng)用提高了采集圖像的質(zhì)量,同時(shí)普通攝像機(jī)及 CCD 攝像機(jī)采集的實(shí)時(shí)的 視頻序列也常用于圖像拼接。 圖像的獲取 對(duì)于圖像拼接來說,圖像采集是第一步工作。 ( 4) 圖像的變換和重構(gòu) 即統(tǒng)一坐標(biāo)系的過程,根據(jù)建立的數(shù)學(xué)轉(zhuǎn)換模型,將待拼接圖像轉(zhuǎn)換到參考圖像的坐標(biāo)系中,以此來構(gòu)成完整的圖像。 ( 2) 圖像配準(zhǔn) 圖像輸入 預(yù)處理 圖像配準(zhǔn) 建立變換 模型 統(tǒng)一坐標(biāo) 變換 圖像融合 全景圖像 11 圖像配準(zhǔn)就是采用一定的匹配策略,找出待拼接圖像中的模板或特征點(diǎn)在參考圖像中對(duì)應(yīng)的位置。 圖 圖像拼接的基本流程 圖像拼接的方法很多,不同的算法步驟會(huì)有一 定的差異,但大致的過程是相同的。 圖像拼接的基本流程 圖像拼接 (image mosaic)技術(shù)是指將一組相互間存在重疊部分的圖像序列進(jìn)行空間匹配對(duì)準(zhǔn),經(jīng)重采樣融合后形成一幅包含各圖像序列信息的寬視角場(chǎng)景的,完整的、高清晰的新圖像。 Apple 公司的“ Quick Time VR” [17]就是基于該技術(shù)的一個(gè)典型的系統(tǒng),通過在全景圖上開窗口,實(shí)時(shí)生成用戶需要觀察的虛 10 擬環(huán)境,經(jīng)不同全景圖之間的切換來實(shí)現(xiàn)在虛擬環(huán)境中的漫游,使用戶能主動(dòng)地 從不同視點(diǎn)和方向了解環(huán)境。在基于 IBR 技術(shù)的虛擬現(xiàn)實(shí)技術(shù)中,虛擬場(chǎng)景的構(gòu)建是利用采集的離散圖像序列或連續(xù)的視頻幀作為基礎(chǔ)數(shù)據(jù),通過圖像拼接技術(shù)生成一系列全景圖像,并對(duì)其進(jìn)行空間關(guān)聯(lián)建立起具有空間操縱能力的虛擬環(huán) 境,如 圖 所示是基于圖像繪制的全景圖構(gòu)建虛擬環(huán)境系統(tǒng)模型。基于幾何模型的方法需要大量 的環(huán)境建模以及昂貴的專門硬件的支持,而且計(jì)算機(jī)圖形的生成和顯示時(shí)間依賴于圖形的復(fù)雜度。 早期虛擬場(chǎng)景的構(gòu)建通常采用基于計(jì)算機(jī)圖形學(xué)的三維幾何模型建模( GeometryBased Rendering) 技術(shù)。 8 圖 視網(wǎng)膜全景圖 圖像拼接在虛擬現(xiàn)實(shí)技術(shù)中的應(yīng)用 虛擬現(xiàn)實(shí)是一種人與通過計(jì)算機(jī)生成的虛擬環(huán)境之間可自然交互的人機(jī)界面。他們將視網(wǎng)膜近似為一個(gè)二維德曲面,以視網(wǎng)膜上血管的三叉點(diǎn)作為匹配的特征點(diǎn),通過求解一個(gè) 12 參數(shù)的變換矩陣找到相鄰兩幅視網(wǎng)膜圖像之間的變換關(guān)系,將一系列視網(wǎng)膜的圖像拼合成一張大的視網(wǎng)膜圖像,如 圖 所示。 在外科手術(shù)中,由于缺少對(duì)視網(wǎng)膜整體狀況進(jìn)行檢查的工具,視網(wǎng)膜激光手術(shù)的成功率低。在遠(yuǎn)程會(huì)診中,把拍攝的序列病理圖片拼接成全景圖,不僅可以使遠(yuǎn)程終端用戶能夠看 到當(dāng)?shù)蒯t(yī)院的完整“現(xiàn)場(chǎng)”,還能在當(dāng)?shù)蒯t(yī)院再現(xiàn)觀測(cè)病理切片時(shí)的“現(xiàn)場(chǎng)”,這對(duì)于病理切片存檔、病理研究學(xué)習(xí)等都有著重要的意義。 醫(yī)學(xué)圖像分析 在醫(yī)學(xué)領(lǐng)域,從 CT 圖像、 X 光照片到人體的細(xì)胞照片,醫(yī)學(xué)圖像的質(zhì)量和處理手段都有極高的要求,許多圖像處理技術(shù)也是在解決醫(yī)學(xué)圖像問題的過程中產(chǎn)生的。極軌氣象衛(wèi)星環(huán)繞地球的南、北極附近運(yùn)轉(zhuǎn),一顆星從南往北,另一顆星從北往南運(yùn)行。 1996 年,美國發(fā)射第一顆業(yè)務(wù)氣象衛(wèi)星艾薩( ESSA),主要提供可見光云圖。通過將衛(wèi)星圖片或航空照片拼接成大范圍的場(chǎng)景圖片可實(shí)現(xiàn)對(duì)某一地區(qū)的整體檢測(cè),如對(duì)某一地區(qū)的河流流域、耕地面積以及農(nóng)作物病蟲害情況的監(jiān)控等。 圖 是由多幅遙感圖像拼接成的某地區(qū)的全景圖像。 遙感圖像處理 隨著航空、航天技術(shù)的發(fā)展,偵察衛(wèi)星或航空遙感器能夠?qū)崟r(shí)獲得目標(biāo)的高清晰圖像。圖像拼接技術(shù)的特點(diǎn)決定了它沒有標(biāo)準(zhǔn)的測(cè)試圖像,也沒有統(tǒng) 一的評(píng)價(jià)標(biāo)準(zhǔn),衡量一個(gè)算法的優(yōu)劣主要靠人的主觀視覺感知 。 ( 3) 復(fù)雜性 從圖像的采集到生成無縫的全景圖,中間需要經(jīng)過多個(gè)環(huán)節(jié)。因此,針對(duì)這些特點(diǎn)產(chǎn)生了特定的圖像拼接算法。因此,對(duì)于不同類 型的圖像,需要不同的處理方法。相機(jī)在采集圖像的過程中,存在著多種運(yùn)動(dòng)方式,如平移、旋轉(zhuǎn)、傾斜等,這也使得到的圖像具有不同的特點(diǎn)。 5 ( 1) 多樣性 客觀世界中的自然物體和人造物體種類繁多、形狀各異,使得圖像的內(nèi)容千變?nèi)f化 ?,F(xiàn)有的幾種方法各有其優(yōu)缺點(diǎn),如果能綜合利用這些方法的優(yōu)點(diǎn)將會(huì)取得更好的匹配結(jié)果。Jane[14]提出了基于小波變換的分層圖像匹配算法,在分解后的每一層圖像中提取興趣點(diǎn)進(jìn)行匹配,用并行策略提高了計(jì)算速度。這種方法在特征輪廓的提 取上容易受到噪聲的干擾,其計(jì)算量隨著輪廓數(shù)量的增多而增長(zhǎng)?;谔卣鞯姆椒ɡ昧藞D像的顯著特征,具有計(jì)算量小,速度快的特點(diǎn),對(duì)與圖像的畸變、噪聲、遮擋等具有一定的魯棒性,但是它的匹配性能在很大程度上取決于特征提取的質(zhì)量。比值匹配法是從一幅圖像的重疊區(qū)域中部分相鄰的 兩列上取出部分像素,然后以它們的比值作為模板,在另一幅圖像中搜索最佳匹配,這種算法計(jì)算量較小,但精度低 ; 塊匹配法 [10]是以一幅圖像重疊區(qū) 4 域中的一塊作為模板,在另一幅圖像中搜索與此模板最相似的匹配塊,這種算法精度較高,但計(jì)算量過 大; 網(wǎng)格匹配法 [11]首 先進(jìn)行粗匹配,每次水平或垂直移動(dòng)一個(gè)步長(zhǎng),記錄最佳匹配位置,然后再進(jìn)行精確匹配,每次步長(zhǎng)減半,循環(huán)此過程直至步長(zhǎng)減為 0,這種算法較前兩種運(yùn)算量有所減小,但如果粗匹配步長(zhǎng)過大會(huì)造成較大的誤差。 基于灰度相關(guān)的方法是以兩幅圖像重疊部分所對(duì)應(yīng)在 RGB 或 CMY 顏色系統(tǒng)中灰度級(jí)的相似性為準(zhǔn)則尋找圖像的配準(zhǔn)位置。相位相關(guān)法計(jì)算簡(jiǎn)單精確,但要求待配準(zhǔn)圖像之間有較大重疊比例,同時(shí)計(jì)算量和適用范圍與圖像的大小有很大關(guān)系。 1987 年, De Castro 和 Morandi 提出了擴(kuò)展相位相關(guān)法 [8],利用傅立葉變換的性質(zhì)能夠?qū)崿F(xiàn)具有旋轉(zhuǎn)和平移變換的圖像的配準(zhǔn)。這種方法拼接效果好、可靠性高 ,但是要求對(duì)攝像機(jī)進(jìn)行精確的標(biāo)定,同時(shí)要求攝像機(jī)透鏡本身的畸變參數(shù)引起的圖像變形可以忽略不計(jì)。匹茲堡大學(xué)的 Sevket Gumustekin 對(duì)消除在固定點(diǎn)旋轉(zhuǎn)攝像機(jī)拍攝自然景物時(shí)形成的透視變形和全景圖像的拼接進(jìn)行了研究 [5][6]。 2020 年, Shmuel Peleg 等人在 Rchard Szeliski 的基礎(chǔ)上作了進(jìn)一步的改進(jìn),提出了自適應(yīng)圖像拼接模型 [4],根據(jù)相機(jī)的不同運(yùn)動(dòng)而自適應(yīng) 3 選擇拼接模型,通過把圖像分成狹條進(jìn)行多重投影來完成圖像的拼接。 1996 年,微軟研究院的瓦 chadrSezhski 提出了一種 2D 空間八參數(shù)投影變換模型 [3],采用 LevenebergMarquardt 迭代非線性最小化方法 (簡(jiǎn)稱 LM 算法 )求出圖像間的幾何變換參數(shù)來進(jìn)行圖像配準(zhǔn)。圖像融合技術(shù)是用來消除由于幾何校正、動(dòng)態(tài)的場(chǎng)景或光照變化引起的相鄰圖像間的強(qiáng)度或顏色不連續(xù)問題,將兩幅經(jīng)過匹配確定出重疊區(qū)域的圖像合并為一幅無縫圖像。 圖像拼接技術(shù)概述 國內(nèi)外研究現(xiàn)狀 圖像拼接技術(shù)主要包括圖像配準(zhǔn)和圖像融合
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