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《基于Harris角点的图像配准算法研究毕业论文》由会员上传分享，免费在线阅读，更多相关内容在学术论文-天天文库。
1、东北石油大学本科生毕业设计（论文）摘要图像配准现在已成为数字图像处理的研究热点，方法繁多，站在时代的前沿。图像配准多采用基于图像特征点的方法，这种方法易于用计算机处理并且容易实现人机交互，其重点在于如何提取图像上的有效特征点。对图像拼接技术的目的、意义、国内外研究现状、发展方向以及本课题研究的目的和意义进行了阐述，着重介绍了图像拼接过程的核心技术——图像配准。阐明了现有配准方法的工作原理，并对常用的各种经典算法的优点和不足进行了比较总结。针对基于特征的角点检测算法，详细介绍了Harris角点检测算法。利用MATLAB7.0软件编程，实现图像的角点检测、图像配准以及图像拼接，并且设计精美
2、的图形用户界面(GUI)，以演示最后的结果。仿真结果证明：Harris算子具有较好的抗干扰能力，实现算法简单，易于编程，实现图像拼接具有较高的稳定性和鲁棒性，而且在图像存在灰度变化、旋转以及噪声等情况下，可以对特征点进行较好的提取，使角点检测的误检率低并且匹配效率高。关键词：图像拼接技术；图像配准；Harris角点检测算法；MATLAB7.0东北石油大学本科生毕业设计（论文）AbstractImageregistrationisnowaresearchfocusinthedigitalimageprocessing,hasmanykindsofmethods,andkeepingpac
3、ewiththetimes.Imageregistrationisbasedonthemethodofimagefeaturepoints.Thismethodiseasytousecomputertohandleandeasytorealizehuman-machineinteraction,andthefocusistohowtoextractimageofcharacteristicpointsoneffective.Elaboratingimagemosaicingtechniqueforthepurpose,significance,thedomesticandforeign
4、researchpresentsituation,developmentdirectionandthesubjectofthepurposeandsignificanceofthestudy,introducingthecoretechnologyoftheimagematchingprocessing--Imageregistration.Expoundingtheexistingregistrationmethodworkingprinciples,comparingandsummaringadvantagesanddisadvantagesofallkindsofcommonly
5、usedclassicalalgorithms.Basedoncharacteristicsofthecornerdetectionalgorithm,introducingtheHarriscornerdetectionalgorithmindetail.UseofMATLAB7.0softwareprogramming,realizeimagecornerdetection,imageregistrationandimagemosaicing,andelegantdesigngraphicaluserinterface(GUI),todemonstratethefinalresul
6、ts.Thesimulationresultsprovethat:Harrisoperatorhasabetteradaptability,algorithmissimpleandeasytoprogram,realizeimagemosaicingwithhighstabilityandrobustness,extractfeaturepointswellintheimagewithgray-scalechanging,rotateexistingnoiseandsoon,andmakecornerdetectionbylowmistakeexaminingrateandhighef
7、ficiencymatching.Keywords：Imagemosaicingtechnique；Imageregistration；Harriscornerdetectionalgorithm；MATLAB7.0毕业设计（论文）原创性声明和使用授权说明原创性声明本人郑重承诺：所呈交的毕业设计（论文），是我个人在指导教师的指导下进行的研究工作及取得的成果。尽我所知，除文中特别加以标注和致谢的地方外，不包含其他人或组织已经发表或公布过的研究成果
