基于分块匹配的图像拼接技术研究

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图像拼接调研报告

图像拼接的调研报告1.图像拼接的意义和国内外研究现状1.1 意义图像拼接（image mosaic）技术是将一组相互间存在重叠部分的图像序列进行空间配准，经重采样融合后形成一幅包含各图像序列信息的宽视角场景的、完整的、高清晰的新图像的技术。

图像拼接是数字图像处理领域的一个重要的研究方向，在摄影测量学、计算机视觉、遥感图像分析、计算机图形等领域有着广泛的应用价值。

图像拼接技术一个日益流行的研究领域，是虚拟现实、计算机视觉、计算机图形学和图像处理等领域的重要研究课题，在宇宙空间探测、海底勘测、医学、气象、地质勘测、军事、视频压缩和传输、视频的索引和检索、物体的3D重建、军事侦察和公安取证、数码相机的超分辨率处理等领域都有广泛的应用。

因此，图像拼接技术的研究具有很好的应用前景和实际应用价值。

1.2 国内外研究现状。

关于图像拼接的方法国内外已有不少的论文发表，其算法大致可分为基于模型的方法，基于变换域的方法，基于灰度相关的方法和基于特征的方法，而如何提高图像拼接的效率，减少处理时间和增强拼接系统的适应性一直是研究的重点。

①基于模型：1996年，微软研究院的Richard Szeliski提出了一种2D空间八参数投影变换模型，采用Levenberg-Marquardt迭代非线性最小化方法（简称L-M算法）求出图像间的几何变换参数来进行图像配准。

这种方法在处理具有平移、旋转、仿射等多种变换的待拼接图像方面效果好，收敛速度快，因此成为图像拼接领域的经典算法，但是计算量大，拼接效果不稳定。

2000年，Shmuel Peleg等人在Richard Szeliski的基础上做了进一步的改进，提出了自适应图像拼接模型，根据相机的不同运动而自适应选择拼接模型，通过把图像分成狭条进行多重投影来完成图像的拼接。

这一研究成果推动了图像拼接技术的进一步的发展，从此自适应问题成为图像拼接领域新的研究热点。

匹兹堡大学的Sevket Gumustekin对消除在固定点旋转摄像机拍摄自然景物时形成的透视变形和全景图像的拼接进行了研究。

基于分块处理的图像压缩技术研究

基于分块处理的图像压缩技术研究随着科技的发展和社会的进步，数字信息已经成为人们日常生活中不可或缺的一部分。

我们的手机、电脑、平板等设备在日常使用中都离不开数字图像。

而数字图像又必然会产生巨大的数据量，因此，数字图像压缩技术应运而生。

本文将探讨基于分块处理的图像压缩技术，并重点关注其在实际应用中的表现。

一、图像压缩技术的基本概念图像压缩技术可以分为有损和无损两种。

无损压缩技术对原始数据的精度没有任何损失，但是压缩率相对较低。

有损压缩技术可以显著地降低数据量，但压缩过程中会对图像质量造成一定程度的影响，牺牲图像质量以换取更高的压缩比。

二、基于分块处理的图像压缩技术分块处理是一种划分图像数据的方法，它将大的图像数据分割成若干个小的数据块进行处理。

基于分块处理的图像压缩技术利用了图像数据的冗余性，在压缩过程中只对每个小块进行处理，从而达到了更高的压缩比。

分块处理的主要步骤包括：1）图像分块；2）对每个块进行离散余弦变换（DCT）处理；3）量化；4）编码。

（1）图像分块图像分块是将原图像数据划分为若干个大小相等、无重叠的小块，并将每个小块作为单独的压缩单元进行处理。

常见的块大小为8*8、16*16和32*32个像素。

（2）离散余弦变换（DCT）DCT是一种将空间域上的数据变换到频率空间中的处理方法，在图像压缩中常用。

它将每个小块中的8*8个像素点的数值转换成相应的频率系数，因此，只需要保存这些系数就可以还原出原图像。

（3）量化量化是指对DCT系数进行截断，从而减小数据量。

在此过程中需要选定一个量化矩阵，将每个DCT系数按照矩阵中的数值进行四舍五入取整。

由于图像的高频系数往往对图像质量的影响更大，所以量化矩阵中高频系数的数值会比低频系数的数值更大，以便更好地抑制高频噪声。

（4）编码编码是将量化后的DCT系数转换成比特流，从而实现数据的压缩。

常见的编码方法包括霍夫曼编码、游长编码和差分编码等。

三、基于分块处理的图像压缩技术的实际应用基于分块处理的图像压缩技术已经被广泛应用于数字影像、视频流、存储设备和网络数据传输等领域。

医学影像中图像拼接算法研究及应用

医学影像中图像拼接算法研究及应用医学影像学是医学领域中一个重要的分支。

通过影像学，可以让医生看到人体内部的各种结构和病变情况，从而辅助医生做出正确的诊断和治疗方案。

在医学影像学中，图像拼接算法是一个重要的技术。

本文将对医学影像中图像拼接算法进行研究并探讨其应用。

一、图像拼接算法概述图像拼接算法是指将多个图像拼接成一个大图的过程。

在医学影像学中，我们需要将多个照片组合起来形成一个更大的图像，以获取更多的信息。

比如，一个医生需要查看一位患者的肺部 X光片，但是单张 X 光片无法提供足够的信息。

在这种情况下，医生需要将多张 X 光片组合起来，形成一个更大的图像，以便于观察病变情况。

在图像拼接算法中，有许多不同的方法，比如基于特征点匹配的方法、基于全景相机的方法等。

这些算法的原理不尽相同，但基本思路都是通过将多个图像进行重叠、配准，最终得到一个完整的图像。

在医学影像中，由于影像本身质量已经很高，因此图像拼接算法主要考虑匹配精度和速度。

在保证匹配精度的基础上，加快算法速度是至关重要的。

二、医学影像中图像拼接算法应用图像拼接算法在医学影像中有着广泛的应用。

下面列举几个典型例子：1. CT/MRI 三维成像：在 CT/MRI 检查中，由于扫描的限制，通常只能得到患者某一部位的截面图像。

利用图像拼接算法，可以将这些截面图像拼接成一个三维图像，进一步帮助医生观察病变情况，并制定更为准确的治疗方案。

2. 医学图像拼接：医学图像拼接是将多张医学影像拼接成一幅更大的图像，以获得更全面、更精确的信息。

比如，在组成灰度图像的过程中，通过图像拼接可以有效地减少噪声和影像缺陷，提高影像质量。

3. 远程会诊：利用图像拼接技术，医生们可以方便地进行远程会诊。

在原始数据的互联网传输过程中，医生们可以利用拼接技术对这些数据进行重组和按需修改，以便于进行病人的会诊。

三、医学影像中图像拼接算法研究医学影像中图像拼接算法的研究主要集中在两个方面。

影像融合技术介绍

影像融合技术介绍影像融合技术是指将不同传感器或不同源的图像信息进行综合处理，以得到更全面、准确和丰富的图像信息的一种技术。

它通过将多幅图像进行特征提取、匹配和合成，使得融合后的图像具有更高的清晰度、更丰富的颜色和更多的细节信息。

影像融合技术在军事侦察、环境监测、资源管理、城市规划等领域具有广泛的应用前景。

单尺度融合是指将同一时刻、同一地点拍摄的多幅图像进行融合，提高图像的质量和信息量。

常见的方法包括加权平均法、最大值法和小波变换法。

加权平均法是将多个相同分辨率的图像进行加权平均处理，其中权重取决于图像的亮度或对比度。

这种方法不仅能够减少噪声，还能够提高图像的对比度和细节。

然而，它并不能处理不同分辨率的图像，也无法保留图像中的边缘信息。

最大值法是选择多个图像中像素值最大的那一个作为最终的像素值。

这种方法能够增强图像的边缘，但容易导致图像的亮度过高或过低。

此外，它也不能处理不同分辨率的图像。

小波变换法是将多个图像进行小波变换，然后进行小波系数的融合，再进行逆变换得到最终的融合图像。

小波变换法能够在多个分辨率上提取图像的细节信息，并保留图像的边缘信息，适用于处理不同分辨率的图像。

多尺度融合是指将不同分辨率的图像进行融合，以得到更全面、准确和细节丰富的图像信息。

常见的方法包括金字塔融合法和基于分块的融合法。

金字塔融合法是将多个分辨率的图像进行金字塔分解，然后进行融合。

这种方法能够提取图像在不同尺度上的特征信息，并保留图像的细节和边缘。

但它存在计算复杂度高的问题。

基于分块的融合法是将多个图像分成不同的块，然后通过像素匹配和像素修复的方法进行融合，最后将融合后的块拼接成完整的图像。

这种方法能够保持图像的整体性和一致性，但需要对图像进行分割和匹配处理，计算复杂度较高。

除了以上的方法，还有基于深度学习的影像融合技术，它利用深度卷积神经网络对图像进行特征提取和融合，有效地提高了融合效果。

总之，影像融合技术是将不同传感器或不同源的图像进行综合处理，以得到更全面、准确和丰富的图像信息的一种技术。

如何利用图像处理技术实现图像拼接

如何利用图像处理技术实现图像拼接图像拼接是指将多个不完整或局部的图像拼接在一起，以生成一张完整的图像。

图像拼接技术在计算机视觉和图形学领域中得到广泛应用，可以用于实现全景图像、卫星地图、医学影像等各种应用场景。

利用图像处理技术实现图像拼接主要包括以下几个步骤：特征提取、特征匹配、几何校正和图像融合。

特征提取是图像拼接的关键步骤之一。

特征提取是为了提取图像中具有代表性和稳定性的特征点或者特征描述子，以用于后续的特征匹配。

常见的特征提取方法包括SIFT（尺度不变特征变换）、SURF（加速稳健特征）和ORB（Oriented FAST and Rotated BRIEF）等。

接下来是特征匹配。

特征匹配是为了找到两幅图像中对应的特征点，从而建立它们之间的几何关系，为后续的几何校正做准备。

特征匹配方法可以根据特征描述子的相似度、几何关系和一致性进行选择。

常见的特征匹配算法包括FLANN（快速库近似最近邻搜索）和RANSAC（随机抽样一致性）等。

几何校正是指通过对图像进行变换和旋转，将特征匹配后的图像对准。

在几何校正过程中，需要计算图像之间的旋转和平移变换矩阵。

对于大规模的图像拼接任务，可能需要考虑相机畸变校正和透视变换等问题。

几何校正方法包括仿射变换和透视变换等。

最后是图像融合。

图像融合是将拼接后的图像进行混合和平滑处理，使得拼接的边界平滑自然，达到无缝融合的效果。

图像融合方法主要包括线性混合、多分辨率融合和优化算法等。

通过合理选择图像融合方法，可以获得更好的拼接效果。

除了以上步骤，还可以通过一些先进的技术来提升图像拼接效果。

例如，利用深度学习可以提取更高级的图像特征，并实现更准确的特征匹配。

多视图几何和结构光等技术也可以用于实现更精确的几何校正。

总之，利用图像处理技术实现图像拼接是一个复杂而有挑战性的任务。

通过特征提取、特征匹配、几何校正和图像融合等步骤的组合应用，可以实现高质量的图像拼接结果。

随着计算机视觉和图形学技术的不断发展，图像拼接的方法和效果也在不断提升，为各种应用场景提供了更好的解决方案。

图像拼接论文

基于特征点的图像拼接算法研究指导教师：学生姓名：学号：专业：计算机技术院（系）：信息工程学院完成时间：2013年11月摘要:图像拼接(image mosaic)技术是将一组相互间重叠部分的图像序列进行空间匹配对准，经重采样合成后形成一幅包含各图像序列信息的宽视角场景的、完整的、高清晰的新图像的技术。

图像拼接的过程由图像获取，图像配准，图像合成三步骤组成。

其中图像配准是整个图像拼接的基础。

本文研究了基于特征图像配准算法。

利用基于特征Harris角点检测算法提取出初始特征点对，实现实现特征点对的精确匹配。

最后用加权平均对实现图像融合。

实验证明该算法适应性较强，在重复性纹理、旋转角度比较大等较难自动匹配场合下仍可以准确实现图像配准。

同时该算法准确率高，鲁棒性强，具有较高的使用价值。

关键词：：图像拼接图像配准特征点图像合成Abstract:Image mosaic is a technology that carries on the spatial matching to a series of image which are overlapped with each other, and finally builds a seamless and high quality image which has high resolution and big eyeshot．The image mosaic process consists of the following steps．Image acquisition, image registration, image fusion．fusion．Image registration is the important foundation of image mosaic．This article has studied a image registration algorithrm feature-based image registration algorithm．Firstly, corners are extracted using improved Harris operator to extract the initial feature point pairs. Then, the correct matching feature point pairs are used to realize the image registration．Finally,use the Weighted Average Fusion Rule to fuse the images.The experiment results indicate this algorithmhas better registration results under a variety of conditions such as different light ,bigger rotation and repetitive texture.At the same time, this algorithm has good effect in image registration, high accurate rate, strong robustness，higher use value．Key words:Image mosaic Image registration Feature points Image fusion目录第一章绪论 (1)1.1图像拼接的研究意义 (1)1.2国外研究现状 (1)第二章图像拼接基本理论 (3)2.1成像基础 (3)2.1图像变换模型 (3)2.2 图像拼接流程 (6)2.3图像配准算法 (6)2.4图像合成 (8)第三章基于特征的图像配准 (9)3.1 基于点的特征提取 (9)3.2 基于Harris角点检测算法 (9)3.3 特征点匹配 (10)3.3 图像融合 (11)第四章实验分析 (11)4.1 实验 (11)实验结论 (13)参考文献 (14)第一章绪论1.1图像拼接的研究意义随着计算机技术的发展，计算机在各个学科领域得到了应用。

图像拼接技术研究与应用

图像拼接技术研究与应用图像拼接技术被广泛应用于虚拟现实、立体显示、卫星遥感等领域，它可以将多张图像拼接成一幅大图，扩大了图像的视野范围，提高了图像的信息量。

本文将介绍图像拼接技术的原理、算法和应用，并对未来的发展进行展望。

一、图像拼接技术的原理和算法图像拼接技术主要有两种方式：基于特征点匹配的图像拼接和基于全景拼接的图像拼接。

基于特征点匹配的图像拼接是指通过人工标定或自动检测的特征点进行图像匹配，找到两幅或多幅图像中相同特征点的对应关系，并对图像进行配准操作，最后将各个图像拼接成一幅整体图像。

常见的特征点包括边缘、角点和斑点等，其中，边缘和角点在图像变换过程中不易改变，因此在特征点匹配中具有较高的可靠性。

一般采用的特征点匹配算法有SIFT算法、SURF算法和ORB算法等。

基于全景拼接的图像拼接是指将多幅图像拼接成一幅全景图像，通过对图像的几何变换、测量和拼接等多种技术手段实现。

其优点是可以实现大面积连续拍摄的图像拼接，并且具有几何精度高、图像质量好、显著性强等特点。

常见的全景图像拼接算法有：小波变换、多分辨率分割、分块匹配等。

二、图像拼接技术的应用图像拼接技术广泛应用于虚拟现实、立体显示、卫星遥感等领域。

下面就这几个领域展开介绍。

1、虚拟现实虚拟现实技术是指利用电脑生成的仿真环境，使用户可以与虚拟的三维环境进行互动、探索和沟通的技术。

在虚拟现实中，图像拼接技术可以将多张全景图像拼接成一幅连续的全景图，从而提高虚拟环境的真实感和沉浸感。

2、立体显示立体显示技术是指通过特定显示设备，在屏幕上呈现出立体图像的技术。

在立体显示中，需要生成两个或多个视角的图像，并将其拼接成一个立体图像显示出来。

图像拼接技术可以将多个视角的图像拼接在一起，生成一个立体图像，实现更加逼真的立体显示效果。

3、卫星遥感卫星遥感技术是指利用卫星对地面进行距离观测、光谱观测、图像观测和雷达观测等，获取地球表面的信息，为自然资源管理、环境变化监测、灾害预警等提供数据支持。

基于模板匹配的全景图像拼接

２００８年第４期福建电脑基于模板匹配的全景图像拼接王诚１，李琳２（１．湖北美术学院公共课部湖北武汉４３００６１２．武汉科技大学计算机学院湖北武汉４３００６１）【摘要】：图像拼接在制作全景图中具有重要的作用。

本文提出了一种很健壮的区域模板，它采用Ｍｏｒａｖｅｃ算子定位出特征物体区域，并在次区域上构建基准模板，有效地提高了匹配的可靠性。

在模板匹配中采用加权相似性度量的方法，该方法提高了相似性度量的可靠性。

另外，通过采用一种融合的拼接算法，得到了较平滑的全景图像。

试验结果证实了算法的有效性。

【关键词】：全景图；图像拼接；Ｍｏｒａｖｅｃ算子；特征模板１．引言相邻图像的配准及拼接是全景图生成技术的关键，有关图像配准技术的研究至今已有很长的历史，其主要的方法有以下两种：基于两幅图像的亮度差最小的方法和基于特征的方法。

本文采用基于特征模板匹配特征点的拼接方法。

该方法允许待拼接的图像有一定的倾斜和变形，克服了获取图像时轴心必须一致的问题，同时允许相邻图像之间有一定色差。

试验证明采用该方法进行全景图拼接有较好的效果。

全景图的拼接主要包括以下４个步骤［１］：图像的预拼接，即确定两幅相邻图像重合的较精确位置，为特征点的搜索奠定基础。

特征点的提取，即在基本重合位置确定后，找到待匹配的特征点。

图像矩阵变换及拼接，即根据匹配点建立图像的变换矩阵并实现图像的拼接。

最后是图像的平滑处理。

２．基于特征模板匹配的图像拼接２．１基本原理对于待拼接的两幅图像，在第二幅图像的左侧选取一定大小的模板矩阵（一般为５×５到２１×２１个像素），在第一幅图的右侧搜索找到与其相关性最大的模板矩阵，然后计算出两幅图像重叠的位置。

通过坐标映射，最终实现拼接。

２．２Ｍｏｒａｖｅｃ选取特征模板采用Ｍｏｒａｖｅｃ算子进行特征区域提取的依据是对于一个模板窗口计算其Ｘ方向、Ｙ方向及正负４５度方向的最小灰度方差值，并与预先设定的阈值进行比较。

对于彩色图像可以采用将图像转化为灰度图来处理。

基于特征点匹配的图像拼接技术研究

基于特征点匹配的图像拼接技术研究近年来，随着数字图像技术的飞速发展，图像处理领域的研究也日益深入。

其中，图像拼接技术一直是一个备受关注的热门话题。

图像拼接可以将多幅图像拼接成一张更大的图像，拼接后的图像可以展示更多的内容并且视觉效果更为统一，从而增强了图像的表现力。

本文将探讨基于特征点匹配的图像拼接技术的研究。

一、图像拼接的基本原理在进行图像拼接之前，需要先获取需要拼接的图像。

另外，在进行图像拼接的过程中，需要选定某个图像作为拼接的基准图像，然后将其他的图像与该基准图像进行拼接。

图像拼接的基本原理就是通过将各个小图像匹配并拼接成一个大图像，来实现图像的放大或者拼凑的需求。

拼接过程中，需要考虑如下几个要素：1. 特征匹配：在进行图像拼接之前，需要对各个小图像之间的特征点进行匹配。

特征点包括颜色、形状、对比度等等信息。

2. 图像转换：在匹配特征点之后，需要将各个小图像进行矩阵变换，从而实现小图像和基准图像的空间匹配。

3. 拼接处理：将各个小图像拼接到基准图像上，并对其进行处理，排除几何变换带来的差异，保持整个大图像的平衡和完整性。

二、基于特征点匹配的图像拼接技术特征点指的是图像中比较明显的一些关键角点，相比于普通像素点，特征点能更加准确地代表图像的特征和结构。

因此，选取和匹配特征点是实现图像拼接的重要环节之一。

基于特征点匹配的图像拼接技术是一种比较高效和准确的图像拼接方法。

主要基于下列步骤进行：1. 特征提取：对需要拼接的图像进行特征点的提取和描述。

特征点提取算法包括SIFT，SURF，FAST等常用算法。

2. 特征匹配：利用特征点描述子进行匹配，分为粗匹配和精确匹配两个阶段。

粗匹配时使用肯定匹配匹配，接着使用RANSAC算法筛选出符合条件的匹配点，并通过最小均值误差法计算变换矩阵。

3. 图像转换：在完成特征点匹配后，根据匹配点之间的关系，计算变换矩阵，并将需要拼接的图像根据变换矩阵进行变换，使各个小图像与大图像空间位置对应。

图像拼接实验报告

图像拼接一、实验原理及实验结果图像拼接就是将一系列针对同一场景的有重叠部分的图片拼接成整幅图像，使拼接后的图像最大程度地与原始场景接近，图像失真尽可能小。

基于SIFT算法则能够对图像旋转、尺度缩放、亮度变化保持不变性，对视角变化，仿射变换，噪声也能保持一定程度的稳定性。

本次实验运用SIFT匹配算法来提取图像的特征点，采用随机抽样一致性算法求解单应性矩阵并剔除错误的匹配对。

最后用加权平均融合法将两帧图像进行拼接。

具体过程为：首先选取具有重叠区域的两帧图像分别作为参考图像和待拼接图像，然后使用特征提取算法提取特征点，并计算特征点描述子，根据描述子的相似程度确定互相匹配的特征点对。

再根据特征点对计算出待拼接图像相对于参考图像的单应性矩阵，并运用该矩阵对待拼接图像进行变换，最后将两帧图像进行融合，得到拼接后的图像。

1.特征点检测与匹配特征点检测与匹配中的尺度空间理论的主要思想就是利用高斯核对原始图像进行尺度变换，获得图像多尺度下的尺度空间表示序列，再对这些序列就行尺度空间的特征提取。

二维的高斯核定义为：G(x,y,σ)=12πσ2e−(x2+y2)2σ2⁄对于二维图像I(x,y)，在不同尺度σ下的尺度空间表示I(x,y,σ)可由图像I(x,y)与高斯核的卷积得到：L(x,y,σ)=G(x,y,σ)∗I(x,y)其中，*表示在x 和 y方向上的卷积，L表示尺度空间，(x,y)代表图像I上的点。

为了提高在尺度空间检测稳定特征点的效率，可以利用高斯差值方程同原图像进行卷积来求取尺度空间极值：D(x,y,σ)=(G(x,y,kσ)−G(x,y,σ))∗I(x,y)= L(x,y,kσ)−L(x,y,σ)其中k为常数，一般取k=√2。

SIFT算法将图像金字塔引入了尺度空间，首先采用不同尺度因子的高斯核对图像进行卷积以得到图像的不同尺度空间，将这一组图像作为金字塔图像的第一阶。

接着对其中的2倍尺度图像(相对于该阶第一幅图像的2倍尺度)以2倍像素距离进行下采样来得到金字塔图像第二阶的第一幅图像，对该图像采用不同尺度因子的高斯核进行卷积，以获得金字塔图像第二阶的一组图像。

图像拼接的原理和应用

图像拼接的原理和应用一、图像拼接的原理图像拼接是一种将多幅图像拼接成一幅大图的技术。

它可以帮助我们扩展视野，获得更大范围的图像信息。

图像拼接的原理主要包括以下几个方面：1.特征提取：在进行图像拼接之前，首先需要提取图像中的特征点。

常用的特征点提取算法包括SIFT（尺度不变特征变换）和SURF（加速稳健特征）等。

2.特征匹配：通过计算图像中的特征点相似度，找到各图像间的对应关系。

常用的特征匹配算法包括基于特征点的匹配和基于区域的匹配。

3.几何变换：图像在进行拼接时，需要进行几何变换，使得各图像间的特征点能够对齐。

常用的几何变换包括相似变换、仿射变换和投影变换等。

4.图像融合：在完成图像对齐后，需要对图像进行融合，使得拼接后的图像看起来自然。

图像融合常使用的方法有无缝融合、多频段融合和多重层次融合等。

二、图像拼接的应用图像拼接技术广泛应用于许多领域，下面列举了几个常见的应用场景：1.地理测绘：通过对不同角度的航拍图像进行拼接，可以生成高分辨率的地图。

这对于土地利用分析、城市规划和灾害监测等方面非常重要。

2.视频制作：在电影和电视制作中，图像拼接技术可以将不同的视频镜头进行平滑过渡，使得观众无法察觉画面的转换，增强观赏性。

3.虚拟现实：在虚拟现实领域，图像拼接可以用于构建虚拟环境。

通过拼接多个图像，可以实现用户的全方位观察和交互体验。

4.医学影像：在医学影像的处理中，图像拼接可以帮助医生获取更全面、准确的病灶信息。

比如，可以将多张断层扫描合成一张完整的三维影像。

5.工业检测：在工业领域，图像拼接技术可以实现对大尺寸或复杂结构的物体进行检测和分析。

比如，可以拼接多张图像构成一张全景图，提供更全面的视角。

三、图像拼接的优缺点图像拼接技术的应用带来了许多便利，但同时也存在一些限制和缺点。

优点：•视角扩展：通过图像拼接，可以将多张图像拼接成一张大图，扩展视野范围，获得更全面的信息。

•画面连续：通过拼接图像，可以实现画面的连续性，使得观看者无法感知画面的变换，提升用户体验。

大规模无人机图像并行拼接方法

大规模无人机图像并行拼接方法随着无人机技术的快速发展，大规模无人机图像的拍摄和处理成为了一个越来越重要的课题。

传统的图像拼接方法无法很好地应对大规模无人机图像的处理需求，因此，研究并开发高效准确的大规模无人机图像并行拼接方法具有重要的意义。

本文将介绍一种基于并行计算的大规模无人机图像拼接方法，以提高图像处理的效率和准确性。

一、概述大规模无人机图像包含大量高分辨率的图像，传统的串行计算方法处理这些图像需要耗费大量时间和计算资源。

因此，采用并行计算的方法可以有效提高图像处理的效率。

本文提出的大规模无人机图像并行拼接方法基于分块处理和GPU加速，并结合相关算法进行图像匹配和拼接，以实现高效准确的图像拼接。

二、方法描述1. 数据准备首先，需要将大规模无人机图像分块，将每个分块的图像单独加载到内存中进行处理。

通过分块加载，可以降低内存的使用量，并且方便后续的并行处理。

2. 并行计算本文采用图像处理中常用的GPU加速技术，将图像匹配和拼接的计算任务分配给多个GPU核心进行并行计算。

GPU的并行计算能力强大，可以同时处理多个图像块，大大提高图像处理的效率。

3. 图像匹配在图像匹配阶段，使用SIFT（Scale-Invariant Feature Transform）算法进行特征提取和匹配。

由于大规模无人机图像存在大量的特征点，可以通过并行计算加速特征点的提取和匹配过程。

通过匹配算法可以得到每个图像块的匹配点集合。

4. 图像拼接根据得到的匹配点集合，使用RANSAC（RANdom SAmple Consensus）算法进行图像拼接。

RANSAC算法能够排除错误匹配点，提高图像拼接的准确性。

同时，通过并行计算可以加速RANSAC算法的执行，从而缩短图像拼接的时间。

5. 图像优化在图像拼接完成后，可以进行一些图像优化操作，如色彩校正、边缘平滑等，以进一步提升图像质量和观感。

三、实验与结果本文采用具有多个GPU核心的计算机进行实验，使用大规模无人机图像数据集进行测试。

基于SIFT算法的图像拼接技术研究与实现

基于SIFT算法的图像拼接技术研究与实现图像拼接技术是指将多张照片合成一张更大的画面，以获取更广阔的视野或更宽广的视角。

这种技术可以用于旅游景点的浏览、建筑物的全景展示等多个领域，因此在现代科技中被广泛使用。

本文将主要介绍使用SIFT算法实现图像拼接的技术原理和应用。

一、SIFT算法简介SIFT（Scale-Invariant Feature Transform）算法可以提取图像中的局部特征并具有旋转不变性和尺度不变性。

这种算法在图像相关应用中非常实用，如图像识别、图像匹配、图像拼接等方面都有广泛的应用。

SIFT算法一般分为以下步骤：1. 尺度空间构建通过利用高斯卷积阶段来判断不同图像之间的尺度差异，将每张照片分成多层尺度的图像金字塔。

2. 关键帧检测在每层尺度中，通过计算高斯差分的方法来检测出图像中的局部极值点，这些极值点被认为是图像的不变特征点。

3. 方向确定在每个不变特征点周围的区域内，确定一个代表性角度作为该点的方向。

4. 关键帧描述在确定了特征点的方向之后，通过建立局部图像的梯度方向直方图，对每个不变特征点进行描述，转化为一个向量。

二、SIFT算法在图像拼接中的应用在图像拼接中，SIFT算法主要用于检测出两张图像中的重叠区域，并对这些区域进行融合。

通常，我们可以通过以下过程来利用SIFT算法进行图像拼接。

1. 特征点检测首先，我们需要分别对每张要拼接的图像进行SIFT算法检测，获得每张图像中的不变特征点。

2. 特征点匹配接下来，我们需要对不变特征点进行匹配，以便找到两张图像中的重叠区域。

这里可以采用诸如RANSAC等算法，去除错误匹配点。

3. 配准和融合最后，经过特征点匹配后，我们可以对两张图像进行配准和融合。

配准通常使用图像变形等方法进行。

融合通常采用平均法、最大值法或者自适应加权融合等不同的方法。

三、SIFT算法图像拼接实例以下是使用SIFT算法进行图像拼接的示例。

我们使用三张图片进行图像拼接。

基于块匹配的全景图像拼接算法研究

征点。根据块匹配可以将点 1 和点 3、点 2 和点 4 进行
匹配，但是有时其他的组合也适合，就产生了误匹配。
设重叠部分的长度是 w，由图可知：

（4）
所以可以用上式来计算，通过相等关系确定结果。
比如
，它的值与 w 的值不相等，所以可以将
这个点去除，这样的计算效果比较好，匹配精度高。
3.3 图像融合
本文所要研究的问题是通过对图像进行匹配与融合，实现同一场景的两张图片的全景拼接。首先对图像进行采集，因采集的图片会受环境因素影响而存在很多质量问题，若直接进行图像拼接，拼接结果会很不理想，因此需要对图像进行相关的预处理以提高图像的质量。利用 SAD 算法实现块匹配，利用加权平均法对图像进行融合，最终实现全景图像无裂缝、无鬼影的拼接。实现全景图像拼接的流程如图 1 所示。 2 图像的获取及处理
本文使用 matlab 设计了 GUI 界面显示图像拼接过程的操作结果［10］。运行时导入文件夹，显示要拼接的两个图像，再进行图像的灰度拼接，实现过程如图 4 所示。
（1）
（2）
（3）
图 4 图像拼接实现
图 2 待匹配简图
假设上面两幅图为待匹配图像，其中阴影部分就
是两幅图片的重叠部分，上面的五点是提取出来的特
中值滤波器的响应是基于滤波器包围的像素的灰
度值的中值，用滤波器包围的图像区域的灰度值代替
某个像素点的滤波结果。这是一个非线性滤波器。
（1）一维中值滤波器
பைடு நூலகம்
假设包围的某个点的一维数据是，将它们的
大小进行从小到大的排序

（1）
那么这个点进行中值滤波的结果［5］可表示为：
（2）
（2）二维中值滤波器对图像进行中值滤波是指对图像中的任意一点 (x，y)，以该点为中心的滤波窗口设为 Sxy，再将 Sxy 中所有的像素点进行从小到大的排序，将排序处于中间点的值，作为该滤波的结果。 3 实验原理及结果 3.1 图像匹配图像匹配是图像融合的关键，图像匹配的方法有很多，现研究的图像匹配技术有基于特征点的匹配和基于灰度的匹配［6］。其中本文利用的匹配算法是简单的 SAD 算法。SAD 算法的一般步骤是： ⑴一个卷积核窗口，大小可以自己定义。 ⑵选取左边图像的中点，选此覆盖像素点，计算出所覆盖的像素点的灰度值，根据图像的极限约束，算出极限内的灰度值。 ⑶利用左边的灰度值减去右边的灰度值，再求取

光学图像配准与拼接技术研究

光学图像配准与拼接技术研究标题：光学图像配准与拼接技术研究：实现更精准的图像重建摘要：光学图像配准与拼接技术是一项关键的计算机视觉技术，目的是将多幅图像进行准确对齐并拼接成一幅无缝合成的全景图像。

本文旨在研究和探讨现代光学图像配准与拼接技术的原理、方法以及在实际应用中的挑战和应对策略。

通过对比现有的配准与拼接技术，并结合实例研究，我们将揭示该领域的最新发展和未来趋势，以提供更精准的图像重建技术。

一、引言光学图像配准与拼接技术是一项重要的计算机视觉技术，能够将多幅图像进行精确对齐和拼接，以重建出完整的全景图像或高分辨率图像。

这项技术在许多领域具有广泛的应用，如地理测绘、医学影像、遥感图像处理等。

然而，由于图像间存在差异、噪声、透视变换等问题，实现高质量的图像配准和拼接仍然面临许多挑战。

二、光学图像配准技术1. 特征提取与匹配在图像配准过程中，首先需要从图像中提取关键特征点，并通过特征描述子进行描述，通常使用的特征包括角点、边缘、斑点等。

提取到的特征点需要进行匹配，常见的方法有基于距离的匹配、基于相似性度量的匹配等。

2. 姿态估计与变换得到特征匹配后，接下来需要估计图像之间的姿态变换关系，包括旋转、平移、尺度等变换参数。

常用的方法有RANSAC算法、最小二乘法等。

3. 图像变换与插值获得变换参数后，需要将图像进行变换，使得它们能够准确对齐。

常用的变换包括仿射变换、透视变换等。

在变换过程中，需要进行插值操作以获取平滑的图像结果。

三、光学图像拼接技术1. 图像拼接算法根据图像配准得到的变换参数，可以将多幅图像进行融合拼接，形成全景图像或高分辨率图像。

常见的拼接算法包括基于重叠区域的像素融合、多尺度融合、泊松融合等。

2. 拼接质量评估拼接后的图像质量评估是非常重要的一步。

通过计算像素之间的差异、平滑度、边缘对齐性等指标，可以评估拼接结果的准确性和真实性，以便进一步优化拼接算法。

四、挑战与应对策略1. 图像配准的准确性由于图像采集过程中的噪声、变形和透视变换等因素，图像间存在较大的差异。

使用计算机视觉技术进行图像配准和拼接的方法

使用计算机视觉技术进行图像配准和拼接的方法在现代科技的发展中，计算机视觉技术在图像处理和分析领域发挥着重要作用。

其中，图像配准和拼接是计算机视觉中的重要任务之一。

图像配准是将多幅图像对齐到一个统一的坐标系中，以实现后续的图像拼接、特征提取和目标识别等应用。

本文将介绍几种常用的图像配准和拼接方法。

1. 特征点匹配法特征点匹配法是一种常用的图像配准方法。

它通过检测图像中的特征点，并使用特征描述子对这些特征点进行描述。

然后，在两幅图像中寻找相同的特征点，并计算这些特征点之间的差异。

最后，根据差异结果对图像进行变换，以实现图像的配准和对齐。

特征点匹配法的核心在于特征点检测和匹配算法的选择。

常见的特征点检测算法包括SIFT（尺度不变特征变换）和SURF（加速稳健特征）等。

而特征点匹配算法有最近邻算法和RANSAC（随机一致性算法）等。

这些算法能够根据图像的特征来进行匹配，从而达到图像配准的目的。

2. 相位相关法相位相关法是一种基于频域分析的图像配准方法。

它通过计算两幅图像在频域上的相位差异来进行配准。

具体而言，首先将两幅图像进行傅里叶变换，然后计算它们的频谱，并将频谱进行归一化处理。

接下来，将归一化的频谱相乘，再进行逆傅里叶变换得到相位差谱。

最后，根据相位差谱进行图像的配准和拼接。

相位相关法具有高精度和鲁棒性的特点，尤其适用于红外图像和遥感图像等领域。

然而，由于相位相关法对图像噪声和失真敏感，因此在实际应用中需要进行预处理和参数优化。

3. 基于拓扑结构的配准方法基于拓扑结构的配准方法是利用图像的拓扑信息进行图像配准的一种方法。

它通过将图像转换为拓扑图，然后计算图像之间的拓扑结构差异来实现配准。

具体而言，首先使用图像分割算法将图像转换为图，然后利用拓扑学理论计算图的拓扑结构。

最后，根据拓扑结构的差异来进行图像的配准。

基于拓扑结构的配准方法适用于具有复杂几何结构的图像，比如医学图像和地形图像等。

它具有较好的稳定性和准确度，但由于计算复杂度较高，需要考虑算法的效率问题。

基于仿射变换的图像分块拼接方法

பைடு நூலகம்
Key words affine transformation; image block; image registration; image stitching
doi：10.3969/j.issn.1672-9528.2020.01.018
0 引言
由于相机视场角的有限性，导致拍摄得到的图像视野范围不能达到需求，因此需要采用图像拼接技术将多张序列图像拼接成一张视角更广的全景图，这项技术也已经被广泛应用于航拍、交通检测等领域。本文的目的是实现对相机水平旋转拍摄得到的图像进行拼接，相机水平旋转使得所拍摄的图像只具有旋转和平移的特性，将其变为约束条件，就可以采用仿射变换模型对图像进行几何变换。
对于图像融合，一般有线性加权融合算法和多频段融合算法，多频段融合的基本思想是将图像分解为不同频率图像的叠加。在不同的频率下，应使用不同的权重进行混合。在低频时，应使用波长较宽的加权信号，而在高频时，应使用波长较窄的加权信号。然而，多频段融合计算更为复杂。本文采用线性加权融合算法，计算量小并且融合效果较好。在融合之前为了避免图像模糊以及出现伪图像，先寻找图像重叠区域的接缝线，在接缝线的左侧只选择左图的部分，在接缝线的右侧只选择右图的部分。寻找接缝线的方法通常有三种：逐点法、动态规划法和图割法，本文采用的是逐点法。最后再进行线性加权融合，得到全景图。
distribution of feature points. Firstly, the image is divided into m × n blocks, and the SURF algorithm is adopted to detect the features in
every block, retaining the feature points that have stronger response value. Then, using RANSAC algorithm to filter out the feature points with

基于块匹配的视频图像运动估计技术研究_

基于块匹配的视频图像运动估计技术研究_2.4经典的块匹配算法2.4.1全搜索法（Full Search Method, FS）全搜索法（Full Search Method, FS）也称为穷尽搜索法，是对（M＋2dx）×（N＋2dy）搜索范围内所有可能的候选位置计算MAD (i,j)值，从中找出最小MAD，其对应偏移量即为所求运动矢量。

此算法虽计算量大，但最简单、可靠，找到的必为全局最优点。

FS算法描述如下：从原点出发，按顺时针螺旋方向由近及远，在逐个像素处计算MAD值，直到遍历搜索范围内听有的点，然后在计算的所有点的MAD中找到最小值，该点所在位置即对应最佳运动矢量。

FS算法是最简单、最原始的块匹配算法，由于可靠，且能够得到全局最优的结果，通常是其它算法性能比较的标准，但它的计算量的确很大，这就限制了在需要实时压缩场合的应用，所以有必要进一步研究其它的快速算法。

2.4.2三步搜索算法（Three – Step Search，TSS）此搜索算法如图2-2所示，每一步搜索9个位置点，对每一个位置计算MSE （最小均方误差）来确定最小失真方向（DMD），在最小失真方向上搜索区域减少一半进行第二步的搜索匹配，然后继续沿最小失真方向将搜索区域又减少一半第一步第二步第三步图2-2 三步法（TSS）搜索步骤来进行第三步的搜索匹配，由于第二步和第三步的9个搜索点中均有一个点是在上一步中已经计算过MSE值，所以第二步与第三步均只要计算8个点而已，所以TSS算法的计算次数是9＋8＋8＝25次，同直接匹配需要169次比较，计算量大大减少。

2.4.3新三步搜索算法[26]（New Three – Step Search, NTSS）大部分近似的快速BMA算法（如TSS、2D-LOG等）假设BDM 随搜索窗口内当前检查点与最优BDM点之间的距离的增大而单调增加（当BDM为MSE或MAD时），然而这个假设并非总是正确，原因是：①孔径问题；②分块时引起的运动物体和背景的不连续分割；③周期性纹理形状的图像内容；④光线改变。

一种自适应四叉树分块的图像拼接算法

一种自适应四叉树分块的图像拼接算法王元炜;郁梅;姜浩;邵华【摘要】Image stitching is a hot topic in computer graphics research, and the representative As-Projective-As-Possible (APAP) stitching algorithm segments image into uniform blocks to achieve local image warping, which does not take into full account the differences between varying image regions. In order to achieve the tradeoff between the accuracy and the efficiency of image stitching, an image warping algorithm based on the feature points distribution is proposed, which uses quadtree to segment image into blocks to achieve local image warping for image stitching. Firstly, the maximum depth of the quadtree is set, and the matching threshold of each image block is estimated according to the number of image matching points. Then, the maximum depth and the matching point threshold is used to adaptively segment the image into blocks by quadtree. Finally, homography matrices of different image blocks are estimated by Moving Direct Linear Transformation algorithm to complete the stitching. The experimental results show that the proposed algorithm notably improve the accuracy of image stitching, and the speed is much faster than the APAP algorithm, and the quality of the stitched image is ameliorated accordingly.%图像拼接技术是计算机图形学的研究热点, 具有代表性的As-Projective-As-Possible (APAP)算法采用均匀分块法来实现图像拼接的局部映射, 没有充分考虑图像不同区域之间的差异性.为了兼顾图像拼接的精度和效率, 提出了一种基于特征点分布的图像映射算法, 利用四叉树对图像分块来实现图像拼接的局部映射. 首先, 设定四叉树的最大深度, 并根据图像匹配点的总数估计出每个图像块的匹配点阈值; 然后, 利用最大深度和匹配点阈值对图像做自适应四叉树分块; 最后, 对不同的图像块使用移动线性变换估计出单应性矩阵, 依据估计的结果完成图像拼接.实验结果表明, 提出的算法提高了图像拼接的精度, 其速度远大于APAP算法, 并且提升了拼接图像的质量.【期刊名称】《宁波大学学报（理工版）》【年(卷),期】2018(031)004【总页数】7页(P52-58)【关键词】图像拼接;图像映射;投影变换;四叉树【作者】王元炜;郁梅;姜浩;邵华【作者单位】宁波大学信息科学与工程学院, 浙江宁波 315211;宁波大学信息科学与工程学院, 浙江宁波 315211;南京大学计算机软件新技术国家重点实验室, 江苏南京 210023;宁波大学信息科学与工程学院, 浙江宁波 315211;宁波大学信息科学与工程学院, 浙江宁波 315211【正文语种】中文【中图分类】TN911.73图像拼接是把一组图像拼接成一幅大视场图像的处理过程, 在全景成像、场景理解、摄影测量以及遥感成像等领域得到有效应用[1]. 图像拼接过程通常包含了预处理、配准、映射和融合等步骤[2]. 图像映射是根据图像配准的结果, 利用变换矩阵估计图像间的空间映射关系, 从而实现图像的无缝拼接. 按照变换矩阵的作用区域, 图像映射分为全局映射和局部映射两种映射模型. 全局映射指的是整幅图像使用同一个变换矩阵的方法. Brown等[3]提出了AutoStitch算法, 该算法只使用一个单应性矩阵来完成图像的拼接. 全局映射算法要求图像的重叠区域近似在同一个平面上, 并且拍摄图像时的相机光心近似重合, 只适合拼接视差很小或没有视差的图像.为了克服全局映射模型的缺陷, 人们提出了局部映射模型, 局部映射是对图像的不同区域使用不同变换矩阵的方法. Gao等[4]提出了DHW (Dual-Homography Warping)算法, 将图像划分为背景区域和前景区域, 用2个单应性矩阵分别对应于前景区域和背景区域, 提高了图像拼接算法的精度. Lin等[5]提出了SVA (Smoothly Varying Affine)算法, 用多个仿射变换矩阵实现图像的分块映射, 拼接精度进一步提高. Zaragoza等[6]提出了APAP算法, 将图像划分成均匀密集的网格块, 使用移动线性变换(Moving Direct Linear Transformation, MDLT)来估计每个网格块的单应性矩阵. APAP算法能够精确地进行拼接, 可以较好地拼接视差较大的图像.APAP算法的精度和效率问题也非常值得研究. 本文针对APAP算法的均匀分块引起的时间复杂度过高的问题展开研究, 提出了改进算法. 实验表明, 在保证精度的同时, 本文提出的不均匀分块的图像拼接算法要比APAP算法的效率高得多.针对APAP算法的分块过多导致速度过慢的问题, 提出一种自适应四叉树分块的图像拼接算法, 该算法主要包含图像配准、基于匹配点分布的目标图像四叉树分块、目标图像映射和插值、图像融合等步骤.图像配准包含特征点提取和特征点匹配2个步骤. 特征提取算法种类繁多, 已有的特征提取算法不少于50种[7], 其中SIFT算法[8]和MSER算法表现出极好的性能[9]. SIFT算法具有鲁棒性好, 缩放、旋转、平移不变性以及特征点丰富等特点. 在特征点提取后, 需要进行特征点匹配, 这一过程容易产生误配点, 可以通过随机抽样一致性算法[10]来剔除错误的匹配点对, 该算法鲁棒性好, 在提高精度的同时减少了匹配点对的损失.在图像映射的过程中, 为了提高精度, APAP算法将图像分割成密集且均匀的矩形块(默认分成100×100个块), 对每个矩形块分别进行单应性矩阵估计, 而单应性矩阵估计复杂且耗时, 这在很大程度上影响了图像拼接的效率. 其改进思路就是尽可能地保留精度的同时减少图像的分块.单应性矩阵的估计是根据特征匹配点对来进行的. 当匹配点数量多的时候, 为了提高精度, 有必要对图像密集分块; 反之, 当图像的匹配点很少的时候, 即使密集分块也不能提高精度. 此外, 匹配点密集的区域一般纹理复杂、细节信息丰富, 匹配点稀疏的区域一般纹理简单、细节信息较少, 应该对特征点密集的区域做精确的单应性估计, 而对特征点稀疏的区域做较粗略的估计. 因此, 图像分块可以依据匹配点的密度来确定, 在匹配点密度大的区域密集分块, 密度小的区域稀疏分块.采用四叉树能够实现上述的图像分块思想, 为此, 本文所提出算法描述如下: 首先设定一个四叉树的最大深度De限制四叉树的最大划分深度; 然后设定每个分块内部的匹配点阈值Th, 如果当前块内部的匹配点大于阈值Th, 就对当前块进行四叉树划分, 否则就不再划分, 认为当前块已经划分完成; 根据这个划分规则对图像进行四叉树递归划分, 直到所有图像块内部的匹配点数量小于阈值Th或者该分块对应的四叉树深度达到De时停止划分, 完成图像的分块操作, 算法流程如图1所示. 一幅已知图像的分块是由Th和De确定的, 对匹配点分布比较密集的区域, 由于每个图像块内部的匹配点不超过Th, 该区域的分块就会比较密集; 而在某些匹配点过于密集的图像区域, 仅仅靠Th来自适应划分图像, 又会导致该区域的分块过密, 因此引入参数De来限制图像的最大划分深度, 防止图像的某些区域分块过密.若采用一棵深度是De的四叉树对图像进行分块, 则这棵树最多可划分的图像块数S为:De只影响极少数的小图像块, 所以De的取值只要在一定范围即可, 一般De取8~10都能很好满足要求. 每个分块的匹配点阈值Th可以根据匹配点数量来设置,当匹配点数量很多的时候, 阈值Th应该适当取较大值, 反之当匹配点数量很少的时候, 阈值Th应该取较小值. 研究表明, 对于匹配点数在几百到几千之间的普通图像来说, Th可以设置为1~20, 具体可由实验确定.图像的空间几何坐标变换是建立一幅图像坐标(x,y)与另一幅图像坐标间的变换关系[11]. 常用的变换有相似变换、仿射变换和投影变换. 为了提高精度, 这里选用投影变换来完成图像映射. 对目标图像每一个分块使用一个投影变换矩阵, 将目标图像映射到参考图像平面上去, 以便于后续的图像融合.假设坐标和坐标分别是参考图像和目标图像的一对匹配点, 这两个点之间的单应性关系可表示为:式中, 和分别为和对应的齐次坐标, 是的单应性矩阵, 表示向量按比例相等. 将单应性矩阵表示成式(3)的形式后, 非齐次坐标下的匹配点和之间的对应关系表示成: 式中,,,,是坐标和坐标的坐标分量.将式(2)变形成, 计算得到:式中,在估计单应性矩阵的时候, 可以尽可能利用更多的匹配点信息来减少误差. 式(5)中等式右边的系数矩阵中只有2行是独立的, 选择前2行组成独立系数矩阵, 将所有的匹配点考虑进来, 就可以组成一个的系数矩阵, 根据最小二乘法的思想, 对的求解可以表示成:式中,是经过归一化后的单位向量; 表示匹配点的总对数;表示第i对匹配点对应的独立系数矩阵. 可以通过奇异值分解来完成对的计算, 的最小奇异值所对应的右奇异向量就是所求的结果. 将向量的各个元素按照式(3)的排列顺序就得到了单应性矩阵的估计值.实现目标图像局部映射的时候, 可以将目标图像划分成多个图像块, 对每个图像块利用上述估计方法来计算该图像块对应的单应性矩阵. 但是, 研究表明, 单独对每个图像块求取单应性矩阵将会使拼接图像的整体视觉效果变得很差.为了兼顾图像映射的精度和拼接图像的整体视觉效果, 采用MDLT算法[12]来实现图像映射. MDLT算法的思想类似于移动最小二乘法(Moving Least-Squares, MLS)[13], 将整幅图像的所有匹配点都考虑进来, 根据当前图像块的位置, 对图像的所有匹配点分配相应权重, 从而完成该图像块的单应性矩阵估计. 匹配点权重是由匹配点到图像块中心点之间的距离决定的, 距离越小权重越大, Zaragoza等[12]提出的MDLT算法选用高斯函数来计算权重, 其计算方法如下:式中, 表示第对匹配点在当前图像块的权重; 表示当前图像块的中心坐标; 表示目标图像的第对匹配点坐标; 为尺度因子; 为最小权重值, 用以防止某些远离当前图像块的匹配点权重过小.Lin等[14]提出了另外一种计算权重的方法, 使用学生t-分布函数来代替高斯分布函数, 因为学生t-分布函数比高斯分布函数更加平滑, 可以省略掉最小权重值, 从而具有更好的鲁棒性. 计算式[14]如下:式中, 是自由度. 与高斯函数类似, 应该在上式中加入尺度因子:学生t-分布函数与高斯分布函数非常相近, 实际实验中, 两种计算方法所得到的实验结果相差不大, 但是高斯分布函数的计算速度要比学生t-分布函数的计算速度快很多, 这里仍然采用高斯函数来计算权重.图像映射分为正向映射和反向映射, 为了防止映射后的图像出现空洞, 实际经常采用反向映射的方法[11]. 在图像反向映射的过程中, 利用单应性矩阵计算出的图像位置可能不是整数, 必须利用其周围整数像素位置通过插值技术得到. 常用的插值算法有最邻近插值法、双线性插值法和双三次插值法, 这里使用最邻近插值法.目标图像完成投影变换后, 与参考图像近似在同一个平面上, 但与参考图像之间仍然存在明暗差异、拼接缝、鬼影等问题, 这就需要图像融合技术. 本文主要研究的是图像拼接中的图像映射问题, 为了便于跟APAP等算法做比较分析, 这里直接采用简单的直接平均法[15]做图像的融合.为了说明所提出算法的有效性, 将其与经典全局映射算法和APAP算法[6]进行比较. 实验硬件设施为台式电脑, CPU为Intel i3 3.4GHz, 内存4 GB, 操作系统为Windows 7, 编程开发平台为MATLAB R2014a和Visual Studio 2013. 为了保证实验的客观性, 这里的全局映射算法和APAP算法都使用APAP算法[6]提供的代码做测试. 实验分为定性分析和定量分析2个部分: 定性分析以APAP算法提供的railtracks图像对为例, 对比分析3种算法的主观视觉效果; 定量分析以APAP、DHW[4]以及AANAP[14]中的几组图像为例, 主要对比3种图像映射算法的误差和运行时间.图2是对railtracks图像对[6]使用全局映射算法拼接的效果, 区域a和区域b分别对应于已拼接图像的黑色边框和白色边框内的局部放大图像.图3和图4的图像放置方法与图2相同. 图3是APAP算法的拼接效果, 网格分块采用APAP算法的默认分块100×100, 即10000块. 图4是本文算法的拼接效果, 其中De为8, Th为9, 图像的分块总数为835块.图2中, 区域a和区域b都出现了很严重的重影现象, 视觉效果很差, 这是因为全局映射算法的精度很低, 导致在拼接图像的重叠区域出现了图像的错位. 图3中, 局部区域a和局部区域b明显比图2的效果好得多, 这是因为APAP算法使用了局部映射模型, 使映射模型的精度得到了有效提升, 有效消除了映射误差所引起的鬼影现象, 但是仔细观察可以发现图3的区域a和区域b中, 物体的轮廓部分出现了比较明显的模糊, 这说明APAP算法的精度还不够高, 仍然存在误差所引起的鬼影现象. 图4中, 区域a和区域b的主观效果与图像3基本相同, 但是图4中物体的边缘模糊程度要比图3弱, 说明本文提出的图像映射模型的精度要比APAP算法高.图5是原始的两幅待拼接图像的配准图, 上面是参考图像, 下面为目标图像, 其中黑色小圆环表示成功匹配的特征点. 可以发现参考图像和目标图像的匹配点分布是很不均匀的, 多数待拼接图像的匹配点都有这样的分布规律.图6是APAP算法中的均匀分块与本文提出的基于匹配点密度的自适应四叉树分块算法的示意图. 为了便于观察, 这里的APAP算法把图像划分成16×16的均匀矩形块, 本文算法采用最大深度为8, 匹配点阈值为20的参数对图像分块. 从示意图可以看出, 基于特征点密度的四叉树分块是不均匀分块, 左边分块密集, 右边分块稀疏, 这与图5的目标图像的匹配点密度是完全对应的, 即匹配点密度大的区域密集分块, 匹配点密度小的区域稀疏分块.每幅目标图像的分块情况只取决于四叉树最大深度De和每个分块的匹配点阈值Th两个参数. 这里直接将De设定为8, 实验发现, 人眼很难看出不同Th拼接出的图像的差别, 所以这里对匹配点使用均方根误差(Root Mean Squared Error, RMSE)来定量分析Th的取值情况. RMSE的计算如下:式中, 表示变换模型; 表示目标图像中的匹配点; 表示在参考图像中的对应匹配点; 表示经过变换模型f变换后的点, 是的估计值; N是匹配点对的总数.以railtracks图像对[6]为例进行实验分析, 经过特征提取和匹配后, 该组图像总共有2753对匹配点. 图7是反映RMSE与Th关系的折线图, 虚线表示的是APAP 算法的RMSE值(为了提高数据的可信度, 所有测量结果都是重复50次实验的平均值). 显然, 当Th小于11时, 本文算法的RMSE值小于APAP算法的RMSE值. 进一步地, Th在区间[9,12]时RMSE的斜率最大, 在其他区间的斜率相对较小, 为了兼顾图像拼接的效率和精度, 取Th值为9.经过对大量不同的测试图像反复实验后发现, 这一规律具有普遍性, 即RMSE斜率最大的区域集中在Th的某一段区间上. 根据实验归纳, Th的取值近似满足下式时, 图像拼接可以较好地兼顾效率和精度问题:式中, 表示匹配点的总数; 表示对四舍五入取整.表1给出了上述3种算法的实验数据.从表1的多对测试图像测出数据可以看出, 本文所提算法的RMSE比APAP算法稍小, 在一定程度上提高了拼接算法的精度. 所提出的算法只需要对图像做很少的分块就可以达到APAP算法中分为10000个图像块的拼接精度, 效率远大于APAP 算法.APAP算法是局部映射模型的一个代表性算法, 在图像拼接上表现出较好的性能. 就APAP算法的复杂度和精度问题, 本文提出一种既能保持APAP算法的精度, 同时又能大幅度提高算法效率的改进算法. 其主要思路是根据图像匹配点的分布, 设计了一种自适应四叉树图像分块的算法, 对每个图像块使用MDLT算法来估计图像块的单应性矩阵, 利用单应性矩阵实现图像映射后, 再进行图像融合. 研究结果表明, 所提出算法在保证精度的同时能够大幅度减少原有APAP算法的图像分块数量, 有效地提高了图像拼接的效率. 拼接算法中的图像形变以及视差容忍度问题有待更深入的研究.【相关文献】[1] Xiang T, Xia G S, Zhang L, et al. 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