图像匹配毕业论文(如何写图像融合开题报告)

1.如何写图像融合开题报告

【关键词】 图像配准; 多源传感器; 位置约束; 特征提取; 多种特征组合

【摘要】 随着遥感技术迅速发展和新型传感器的不断涌现,人们获取遥感图像数据的能力不断提高。在利用这些多源遥感图像进行数据融合、目标变化检测、目标识别等多源协同处理工作之前,必须进行多源图像配准工作,配准精度的高低直接影响到后续应用效果的好坏。为此,本文主要研究了多源遥感图像间的配准技术,作为协同系统中的关键技术,要求配准方法在运算能力和配准精度方面都能够达到较好的效果。首先,本文对现有的多源图像配准技术进行原理上的分析与介绍。通过对多种配准方法的分类与比较,指出了遥感图像配准的通用技术环节与技术要点。并在研究过程中分析关键技术环节的难点与所面临问题。其次,本文针对传统多源配准方法在进行控制点对应时运算量大,误配情况多的现状,提出了一种基于位置约束的多源遥感影像配准技术。该方法首先利用人工粗略选取少量控制点对,得到粗略位置映射关系,之后利用位置信息以及分辨率信息建立局部窗函数进行搜索匹配,对两幅图像中提取的Harris角点进行筛选,最终得到的控制点对作为求取配准参数的控制点输入,并利用此方法进行了多组图像的实验来证明方法的通用性。然后,本文针对传统配准方法需要人工参与,并且仅使用单一特征进行匹配效。更多果差的缺点,提出了一种基于多特征组合的多源遥感图像自动配准技术。这种方法利用了由粗至精的配准思想,结合使用点、线、面特征分别进行粗配准及精细配准两个过程。重点解决了其中少量初始控制点对的匹配和更多控制点对的获取。完成了存在闭合区域的多源遥感图像间的自动配准过程,并实验验证了方法的配准精度。最后,为了对配准后的遥感图像进行直观的视觉评价,本文介绍了配准后图像间的镶嵌以及融合等简单应用。通过实验,可以很直观的看出配准的效果,完成配准的定性评价。

2.图像匹配方法有哪些

图像匹配的方法很多,一般分为两大类,一类是基于灰度匹配的方法,另一类是基于特征匹配的方法。

(1)基于灰度匹配的方法。也称作相关匹配算法,用空间二维滑动模板进行图像匹配,不同算法的区别主要体现在模板及相关准则的选择方面。

(2)基于特征匹配的方法。首先在原始图像中提取特征,然后再建立两幅图像之间特征的匹配对应关系。常用的特征匹配基元包括点、线、区域等显著特征。图像特征相比像素点数量杀过少很多,特征间的匹配度量随位置变化尖锐,容易找出准确的匹配位置,特征提取能大大减少噪声影响,对灰度变化、形变和遮挡有较强的适应力。

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3.求毕业论文英文翻译资料,有关图像处理的

图像处理 image processing 参考MATLAB在图像处理中的应用 Applications of MATLAB in Image Processing 英文文献 英文版本(超全面的).sg/search?hl=en&q=image+processing&meta=华文版本positing or optical compositing (combination of two or more images). Used in filmmaking to make a "matte" Interpolation, demosaicing, and recovery of a full image from a raw image format using a Bayer filter pattern Image editing (e.g., to increase the quality of a digital image) Image differencing Image registration (alignment of two or more images) Image stabilization Image segmentation Extending dynamic range by combining differently exposed images。

4.图像匹配的应用

图像匹配在遥感(制图更新),以及计算机视觉应用程序。由于广泛的应用到图像匹配可以应用,这是不可能开发出的各种用途最优化的一般方法。

医疗用图像注册(对于同一患者在不同的时间点获取的数据,例如变化的检测或监测肿瘤)往往还包括弹性(也称为非刚性)注册,以应付这个问题的变形(由于呼吸,解剖学上的变化,等)。医学图像的非刚性注册也可以用于注册的患者数据,以解剖图谱,如塔莱拉什图谱用于神经成像。

它也被用在天文对齐截取的空间图像。上的一个图像使用控制点(自动或手动输入),所述计算机执行变换以使主要特征对准的第二图像。

图像匹配是全景影像创作的重要组成部分。还有,可以实时地执行,运行在诸如相机和照相手机的嵌入式设备的许多不同的技术。

5.图像匹配的算法

迄今为止,人们已经提出了各种各样的图像匹配算法,但从总体上讲,这些匹配算法可以分成关系结构匹配方法、结合特定理论工具的匹配方法、基于灰度信息的匹配方法、基于亚像元匹配方法、基于内容特征的匹配方法五大类型 基于内容特征的匹配首先提取反映图像重要信息的特征,而后以这些特征为模型进行匹配。局部特征有点、边缘、线条和小的区域,全局特征包括多边形和称为结构的复杂的图像内容描述。特征提取的结果是一个含有特征的表和对图像的描述,每一个特征由一组属性表示,对属性的进一步描述包括边缘的定向和弧度,边与线的长度和曲率,区域的大小等。除了局部特征的属性外,还用这些局部特征之间的关系描述全局特征,这些关系可以是几何关系,例如两个相邻的三角形之间的边,或两个边之间的距离可以是辐射度量关系,例如灰度值差别,或两个相邻区域之间的灰度值方差或拓扑关系,例如一个特征受限于另一个特征。人们一般提到的基于特征的匹配绝大多数都是指基于点、线和边缘的局部特征匹配,而具有全局特征的匹配实质上是我们上面提到的关系结构匹配方法。特征是图像内容最抽象的描述,与基于灰度的匹配方法比,特相对于几何图像和辐射影响来说更不易变化,但特征提取方法的计算代价通常较,并且需要一些自由参数和事先按照经验选取的闭值,因而不便于实时应用同时,在纹理较少的图像区域提取的特征的密度通常比较稀少,使局部特征的提 取比较困难。另外,基于特征的匹配方法的相似性度量也比较复杂,往往要以特征属性、启发式方法及闭方法的结合来确定度量方法。基于图像特征的匹配方法可以克服利用图像灰度信息进行匹配的缺点,由于图像的特征点比象素点要少很多,因而可以大大减少匹配过程的计算量同时,特征点的匹配度量值对位置的变化比较敏感,可以大大提高匹配的精确程度而且,特征点的提取过程可以减少噪声的影响,对灰度变化,图像形变以及遮挡等都有较好的适应能力。所以基于图像特征的匹配在实际中的应用越来越广-泛。所使用的特征基元有点特征明显点、角点、边缘点等、边缘线段等。

6.要写毕业论文了,但是很纠结,不知道是单片机方面比较好写还是图像

个人感觉单片机方向的论文比较好写也比较简单,而且也比较容易做出实物答辩的时候拿高分,比如说做一个mp3什么的,只要熟悉下SPI协议,处理器用STM32F103x系列,然后再买一个VS1003b的mp3解码芯片,很容易就可以做一个mp3出来,不仅看起来高大上,做起来也很简单,晚上的教程一堆一堆的,拈来可得

图形学方面的本人入坑五六年,说来说去除了数学还是数学,赶论文很多地方自己都不明白,拿脸部识别来说ANN,SVM,Adaboost,哪个不要花个把来月琢磨,而且还是建立在有一定底子的基础上,代码参考OpenCV,除非觉得自己有把握,不建议本科或者非图形学专业的论文搞,难度我就不说了,谁学谁知道

图像匹配毕业论文

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