【摘 要】
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从两个方面拓展了基于Fourier-Mellin变换的图像配准方法的应用范围.首先是全景图像的拼接.不同于传统的方法,该方法不需要准确控制相机的运动,不需要知道相机的焦距等内部参
【机 构】
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北京理工大学机电工程学院,山西大学数学系,中国科学院自动化研究所模式识别国家重点实验室
【基金项目】
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国家自然科学基金(60121302);山西省自然科学基金(20051032)资助
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从两个方面拓展了基于Fourier-Mellin变换的图像配准方法的应用范围.首先是全景图像的拼接.不同于传统的方法,该方法不需要准确控制相机的运动,不需要知道相机的焦距等内部参数,也不需要检测图像特征,在配准精度要求不是很高的情况下,直接生成的全景图像可以满足很多实际应用的需要;同时,实验也表明,该方法应用于弱透视图像的配准,也具有很好的配准效果.另一个拓展是图像曲线的匹配.传统的曲线匹配方法一般通过曲线特征点(如角点、曲率极值点等)之间的对应求得曲线间的变换参数.一种新的思想是先将图像曲线转化为二值图像,然后应用Fourier-Mellin变换对这些二值图像进行配准,从而达到对两条曲线的匹配.大量实验表明,该方法对射影畸变不是十分显著且摄像机为一般运动下获得的图像之间的配准问题(如手持数码相机获取的图像之间的配准问题)均能取得比较好的配准效果.
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