1、圖像配準(zhǔn)作為圖像處理領(lǐng)域的關(guān)鍵技術(shù)之一，是圖像拼接、立體視覺、變化監(jiān)測、多傳感器圖像融合等實用技術(shù)的基礎(chǔ)。圖像拼接技術(shù)是圖像配準(zhǔn)的一種重要應(yīng)用形式，被廣泛應(yīng)用于虛擬現(xiàn)實、遙感圖像處理、視頻壓縮和傳輸?shù)阮I(lǐng)域。
　　 SURF算法作為一種新近出現(xiàn)的特征提取方法，在重復(fù)度、獨特性、魯棒性3個方面，均超越或接近以往提出的同類方法，并在計算效率上具有明顯的優(yōu)勢。本文將SURF應(yīng)用于圖像配準(zhǔn)：首先使用SURF算法檢測并描述興趣點；然后將He

2、ssian矩陣跡的正負(fù)性與最近鄰比次近鄰的方法相結(jié)合匹配興趣點，并用RANSAC算法剔除錯誤匹配；進(jìn)而通過直接線性變換算法求取透視變換矩陣的最小二乘解；最后通過圖像插值獲得配準(zhǔn)結(jié)果。在實現(xiàn)配準(zhǔn)的基礎(chǔ)上，又進(jìn)一步研究了圖像融合和柱面投影變換，最終用基于SURF的圖像配準(zhǔn)技術(shù)實現(xiàn)了柱面全景圖像的拼接。
　　 本文的主要工作可概括為以下3個方面：
　　 (1)實現(xiàn)了基于SURF的圖像配準(zhǔn)方法，并分析了該方法在興趣點檢測與描述階

3、段的速度優(yōu)勢。比較了SURF-64和SURF-128的匹配速度。驗證了Hessian矩陣跡的正負(fù)性對興趣點匹配效率的改善。實現(xiàn)并比較了基于對極幾何約束和基于單應(yīng)矩陣約束的兩種RANSAC算法，并分析了SURF-64對剔除誤配的影響。
　　 (2)對基于SURF的圖像配準(zhǔn)方法的精度做了定量分析，并與同類方法做了比較。對不同視角、不同傳感器、不同時相的遙感圖像進(jìn)行了配準(zhǔn)實驗，驗證了該配準(zhǔn)方法在遙感圖像配準(zhǔn)領(lǐng)域的實用價值。
　　

4、 (3)實現(xiàn)并比較了線性漸變?nèi)诤虾投囝l段融合兩種圖像融合方法。將基于SURF的圖像配準(zhǔn)方法應(yīng)用于圖像拼接，并最終實現(xiàn)了柱面全景圖的拼接。針對柱面全景圖拼接的特點，運用了一種基于興趣點匹配的圖像排序處理技巧。在逐幀擴(kuò)大式的拼接過程中，通過設(shè)定滑動窗口避免了對不斷增大的參考圖像進(jìn)行重復(fù)檢測。
　　 實驗表明，將SURF算法應(yīng)用于圖像配準(zhǔn)，可以在保證配準(zhǔn)精度與適用性的前提下，顯著提高計算效率。通過實現(xiàn)不同類型的遙感圖像配準(zhǔn)，證明了基