图像拼接技术综述_王娟
图像拼接关键技术研究与实现的开题报告
图像拼接关键技术研究与实现的开题报告一、选题背景和意义图像拼接是一种将多张图像拼接成一张大图的技术，应用广泛。
目前，图像拼接技术已经被应用到人脸识别、地球观测、医学影像、虚拟现实等领域，并取得了良好的效果。
然而，图像拼接的关键技术研究与实现依然面临着诸多难题，因此，本文拟对图像拼接关键技术进行研究与实现，提高图像拼接的精度和效率，以满足实际应用需求。
二、研究内容本文将研究图像拼接的关键技术，主要包括以下几个方面：1. 特征提取和匹配：利用图像特征点获取多张图像的相对位移关系，并进行匹配，以准确计算重叠区域。
2. 图像校正和对齐：分析不同拍摄角度和距离所带来的图像失真和变形，采用校正和对齐技术消除重叠区域的差异。
3. 图像融合：将多张图像在重叠区域处进行像素融合和颜色平滑处理，以获得连贯、自然的拼接效果。
4. 拼接质量评估：根据图像拼接效果对拼接质量进行评估，制定相应的优化方案。
三、研究方法1. 特征提取和匹配：采用最近邻点匹配算法和随机抽样一致性（RANSAC）算法，提取图像的SIFT特征点，并完成特征点的匹配工作。
2. 图像校正和对齐：采用基于全景图的仿射变换算法和基于相似变换的特征点匹配算法，校正和对齐图像。
3. 图像融合：采用多重分辨率图像融合算法和多尺度融合算法，完成图像的融合和颜色平滑处理。
4. 拼接质量评估：采用色差和拼接误差两项指标对拼接结果进行评估，并制定相应的优化方案。
四、预期结果本文将实现一种高效精确的图像拼接算法，以满足实际应用需求。
我们预期的结果包括：1. 采用SIFT算法和RANSAC算法实现特征提取和匹配，提高匹配的精度和鲁棒性。
2. 采用全景图仿射变换算法和特征点匹配算法实现图像的校正和对齐，提高拼接的精度和稳定性。
3. 采用多重分辨率图像融合算法和多尺度融合算法实现图像的融合和颜色平滑处理，提高拼接的效果和质量。
4. 利用色差和拼接误差两项指标对拼接结果进行评估，并制定相应的优化方案，提高拼接效果和质量。
图像拼接技术研究及其在跨视场目标跟踪中的应用的开题报告
图像拼接技术研究及其在跨视场目标跟踪中的应用的开题报告一、选题背景与意义图像拼接技术是指将多幅图片拼接成一副更大、更广的图像，融合多个视场以形成全景图。
自从出现以来，随着图像处理技术的快速发展，图像拼接技术已经在很多领域得到广泛应用，例如：虚拟现实、地图制作、航空航天、智能监控等领域。
在其中，智能监控领域对于图像拼接技术的需求更为明显。
通过图像拼接技术，之前分开的监控画面可以拼接成一个整体，从而获得更广阔的视野，提高监视能力和效果。
跨视场目标跟踪是指将目标跟踪算法应用于非重叠视场中的目标，其核心是对目标在不同视场中的表现进行统一，即使在目标在跨越不同视场时，也能够连续跟踪目标。
跨视场目标跟踪需要更广阔的视场和连续性，而图像拼接技术正可以为跨视场目标跟踪提供强有力的支持和帮助。
因此，本文将研究图像拼接技术及其在跨视场目标跟踪中的应用，探究如何通过图像拼接技术提高跨视场目标跟踪的精度和效率。
二、研究方法和实施方案1.研究目标检测算法本文将选择合适的目标检测算法，对不同视场中的目标进行检测。
目标检测算法需要具有高效稳定的特点，并能够准确地检测出跨越不同视场的目标。
2.研究图像拼接技术本文将研究图像拼接技术中的基本理论及其应用方法，包括图像特征提取、图像拼接匹配和图像融合等技术，通过实验评估不同算法的拼接效果和速度。
同时，对于典型的图像拼接方法，如全景图拼接、多角度拼接等，也将进行研究和分析。
3.研究跨视场目标跟踪算法本文将研究跨视场目标跟踪算法，分析其基本原理、优缺点等方面。
跨视场目标跟踪算法需要能够实现目标在不同图像中的匹配与跟踪，并保证跨越不同视场时目标跟踪的连续性。
在此基础上，将研究如何将图像拼接技术应用到跨视场目标跟踪中，提高其精度和效率。
4.实验设计和数据采集本文将选取相应的数据集，进行实验分析。
数据集需要具有真实场景中相似的光照变化、遮挡等情况，以验证所提出的算法在实际场景中的适用性。
同时，还需要采集跨视场目标跟踪的视频数据，为算法设计和测试提供数据支持。
图像拼接技术初步研究的开题报告
图像拼接技术初步研究的开题报告一、选题背景及意义在数字图像处理领域中，图像拼接技术是一种常见的图像合成方法，它将多张图像拼接起来，形成一张更大的图像。
图像拼接技术已经被广泛应用于全景拼接、视频拼接、医学图像处理、虚拟现实等领域。
随着科技的不断发展，图像拼接技术的应用越来越广泛，同时也面临着一些挑战。
例如，图像拼接时出现的偏差、配准问题、缝隙处理等等。
因此，对于图像拼接技术的研究具有较大的意义。
二、研究内容本次研究将会围绕以下几个方面展开：1. 图像拼接算法的研究：研究传统的图像拼接算法，如基于特征点匹配的算法、基于全景分割的算法、基于基变换的算法、深度学习的算法等，比较其优缺点，寻找适用于不同场景的算法。
2. 图像配准的研究：图像配准是图像拼接中的重点问题，需要对不同图像进行精确的配准。
本次研究将研究传统的配准算法，如基于角点、边缘和纹理特征的配准算法，以及基于深度学习的配准算法，并比较它们的配准效果。
3. 缝隙处理的研究：在图像拼接过程中，由于拍摄时的角度、光照等原因，可能会出现缝隙或者重叠区域。
因此，需要对拼接后的图像进行缝隙处理，使图像拼接更加自然。
本次研究将研究传统的缝隙处理算法，如基于图像融合的算法、基于图像颜色匹配的算法等，并比较它们的效果。
三、研究方法本次研究将采用如下方法：1. 文献综述和比较：对于图像拼接相关的文献进行综述和比较，了解不同算法的优缺点和适用性，为后续研究提供指导。
2. 实验验证：选取不同的数据集，使用不同的算法进行图像拼接，并进行比较和分析。
通过实验验证，进一步证明本文提出的算法的优越性。
3. 细节优化：针对实验结果中出现的一些问题，进行细节优化，使得图像拼接的结果更加自然、真实。
四、预期成果本次研究的预期成果如下：1. 完成对图像拼接算法、图像配准算法和缝隙处理算法的综述和比较，找出适用于不同场景的算法。
2. 提出一种适用于不同场景的图像拼接算法，并进行实验验证。
文献检索论文(全景图像拼接技术)综述
社会科学文献信息检索实习作业学号 01047108 姓名王佳研一、题目：全景图像拼接技术二、数据库简要概述1）中国学术期刊网络出版总库数据库英文名称：China Academic Journal Network Publishing Database（简称CAJD）简介：中国学术期刊网络出版总库是世界上最大的连续动态更新的国学术期刊全文数据库,是“十一五”国家重大网络出版工程的子项目，是《国家“十一五”时期文化发展规划纲要》中国家“知识资源数据库”出版工程的重要组成部分。
出版内容：以学术、技术、政策指导、高等科普及教育类期刊为主，内容覆盖自然科学、工程技术、农业、哲学、医学、人文社会科学等各个领域。
截至2011年6月，收录国内学术期刊 7700多种，包括创刊至今出版的学术期刊4600余种，全文文献总量 3200 多万篇。
资源特色：核心期刊收录率96%；特色期刊（如农业、中医药等）收录率100%；独家或唯一授权期刊共2000余种，约占我国学术期刊总量的30%。
专辑专题：产品分为十大专辑：基础科学、工程科技Ⅰ、工程科技Ⅱ、农业科技、医药卫生科技、哲学与人文科学、社会科学Ⅰ、社会科学Ⅱ、信息科技、经济与管理科学。
十大专辑下分为168个专题。
收录年限：自1915年至今出版的期刊，部分期刊回溯至创刊。
产品形式：WEB版（网上包库）、镜像站版、光盘版、流量计费。
出版时间：1、日出版：中心网站版、网络镜像版，每个工作日出版，法定节假日除外。
2、月出版：网络镜像版、光盘版，每月10日出版。
出版单位：中国学术期刊（光盘版）电子杂志社著作权声明三、检索词全景图像柱面全景图像拼接算法技术四、检索过程概述首先进入中国知网的页面，点击“中国学术期刊网络出版总库”，选择标准检索，运用的检索式是：主题，全景图像，共446条左右的记录。
再次运用检索式是：主题（全景图像and拼接算法），得到了54条结果，检索式是：（全景图像and 应用）and 发展，得到16条结果，检索式（全景图像and 拼接技术），得到19条结果，选择了相关度最高的十篇文献下载下来，结束检索。
图像拼接技术研究--开题报告
图像拼接技术主要包括两个关键环节，即图像配准和图像融合。对于图像融合部分，由于其耗时不太大，且现有的几种主要方法效果差别也不多，所以总体来说算法上比较成熟。而图像配准部分是整个图像拼接技术的核心部分，它直接关系到图像拼接算法的成功率和运行速度，因此配准算法的研究是多年来研究的重点。目前的图像配准算法基本上可以分为两类:基于频域的方法(相位相关度法)和基于灰度级相似的方法。上述不同的配准算法各有优缺点，它们在对算法的精度和速度上还没有达到较好的折衷，但这在商业应用中是必须要考虑的，因此目前迫切需要找到一种理想的图像配准算法。
电子信息科学与技术论文题目图像拼接技术研究指导教师职称学生姓名学号一研究目的选题的意义和预期应用价值图像拼接imagemosaic技术是数字图像处理技术的一个重要的研究分支它即是将一组相互间存在重叠部分的图像序列进行空间匹配对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
五、研究进度安排
2008年11月~12月进行相关资料收集、完成开题报告；
2009年1月~2月展开研究工作；
2009年3月~4月完成程序编写并撰写论文初稿；
2009年5月上旬总结研究工作、在导师指导下，修改论文、最后定稿；
2009年5月下旬准备论文答辩。
六、指导教师意见
论文选题围绕本专业培养目标，题目大小适中，题目体现综合知识的能力培养。学生已查阅了部分相关文献，对该领域有了初步的了解，研究方法、思路明确，方案可行，进度安排适当。同意开题，展开研究工作。
指导教师签字：
2008年12月20日
七、学院毕业论文(设计)领导小组意见
领导小组组长签字：
图像拼接技术研究综述
图像拼接技术研究综述作者：熊哲源熊小敏吴胜益袁幼平来源：《科技资讯》2015年第01期摘要：图像拼接技术是虚拟现实和图像绘制技术的一个重要研究方向，文章对图像拼接的内涵进行了阐述，提出图像拼接在虚拟现实、提高图像的分辨率、增大光学系统的视场角、方便图像的检索、编辑、分析和理解等四大方面的应用，研究分析了图像拼接算法的流程，介绍了图像拼接的关键技术：即图像拼接预处理技术、图像配准技术和图像融合技术。
结合图像拼接技术在现实生活中的应用，提出了图像拼接方法在实时图像拼接、自动图像拼接、彩色图像拼接、3D立体图像拼接等几大方面的研究新进展。
关键词：图像拼接图像配准图像融合虚拟现实中图分类号：TP3 文献标识码：A 文章编号：1672-3791（2015）01（a）-0000-001 引言图像拼接是将一组已经在空间上配准的、相互之间存在重叠部分的图像序列，经过图像变换、重采样和图像融合后形成一幅包含每个图像序列的宽视角或360度视角的全景图像的技术[1]。
目前，图像拼接技术的应用方向主要包括以下四个方面：1.1 虚拟现实将图像拼接技术应用于虚拟现实系统中，实现动态或者交互式虚拟的3D环境，可以利用多个图像源实时合成视频，能呈现远程会诊和手术参与的三维场景，音乐会或体育赛事，或参加远程教育和虚拟教室等。
1.2 提高图像的分辨率利用具有重叠区域的多幅图像或者视频图像序列可以生成超分辨率图像，因为图像的重叠区域包含实际场景的很多冗余信息。
1.3 增大光学系统的视场角为了有效地提高视场光学系统，多传感器可用于捕捉不同角度的图像，然后使用领域的图像拼接技术的实时拼接这些图像，形成了较大的实地查看图像。
1.4 方便图像的检索、编辑、分析和理解通过获取场景和目标更多的信息生成大场景图像或三维立体图像，以利于图像的检索、编辑、分析和理解。
朱云芳[2]提出通过构造视频的全景图，利用手工与计算机相结合的方法对全景图进行编辑，实现对视频内容的检索和编辑。
网络恶搞现象分析
网络恶搞现象分析作者：张林来源：《青年与社会》2014年第13期【摘要】网络恶搞一经诞生就表现出勃勃生机，但是在其发展过程中也存在种种问题。
文章先对网络恶搞的概念进行梳理，进而着重分析网络恶搞发展过程中存在的问题，旨在探寻应对上述问题的策略，如完善互联网法律法规，加强技术监管和提高恶搞者的自律意识等。
【关键词】网络恶搞；现状；可持续发展随着互联网技术的不断进步和网络的不断普及，网络恶搞出现的频率越来越高。
网络恶搞本身存在着一些难以避免的问题，可能会影响我们社会的健康发展，本文拟对网络恶搞现象进行分析。
一、网络恶搞概述（一）网络恶搞的概念。
“网络恶搞”中的“恶搞”一词来自于日语的Kuso。
Kuso一词可做名词，意为“粪”；也可以做动词，意为“不那么善良地对待某事物”；还可做形容词或副词，意为“非常搞笑”。
这个词起初由日本游戏界传入台湾地区，继而传到香港地区并扩散至内地，意义也逐渐拓展。
在2006年8月光明日报社组织“防止网上‘恶搞’成风专家座谈会”上，专家给网络恶搞下了如下的定义：‘恶搞’是当前网络上流行的，以文字、图片和动画为手段表达个人思想的一种方式，完全以颠覆的、滑稽的、莫名其妙的无厘头表达来解构所谓“正常”。
南昌大学陈信凌在其硕士论文《网络恶搞的传播学分析》则认为恶搞是一种新型的，在高科技互联网支持下的搞笑恶作剧。
”（二）网络恶搞的表现形式。
（1）戏仿文本形式的恶搞作品。
这里所说的戏仿文本形式的网络恶搞作品是指对文字的作品进行改写、删减等处理后希望能达到娱乐大众效果的作品。
如在《智取威虎山》中，参谋长派杨子荣上威虎山的目的被恶搞成“杨子荣钟情于参谋长的爱人小白鸽，参谋长想借刀杀人除掉情敌。
”（2）图片拼接形式的恶搞作品。
“图像拼接技术就是将数张有重叠部分的图像（可能是不同时间、不同视角或者不同传感器获得的）拼成一幅大型的无缝高分辨率图像的技术。
”如今，图像拼接技术在网络上的运用可谓随处可见，也成为网络恶搞作品中的一种常见形式。
图像拼接技术的研究及在虚拟现实中的应用的开题报告
图像拼接技术的研究及在虚拟现实中的应用的开题报告一、选题背景及意义随着虚拟现实技术的不断发展，越来越多的应用场景涌现出来。
其中一项重要技术就是图像拼接技术，它可以将多幅图像拼接起来，形成一个更大、更完整的图像。
图像拼接技术主要涉及到图像处理、计算机视觉、机器学习等领域，是现代计算机技术中的重要研究方向。
图像拼接技术可以应用于很多领域，比如制作全景图、建筑物外观的3D模型、医学图像的融合等。
在虚拟现实中也有广泛的应用，例如可以将多幅2D图像拼接在一起，形成一个3D空间中的场景，使人们可以沉浸在其中，获得更为真实的体验。
因此，研究图像拼接技术及其在虚拟现实中的应用具有重要的现实意义。
二、研究内容和方法1. 研究内容（1）图像拼接技术的研究：主要包括图像特征提取、匹配算法、变换模型等方面的研究，从而得到高质量的拼接结果。
（2）虚拟现实中的应用：主要包括将图像拼接技术应用于虚拟现实中，使得用户可以沉浸在一个更为真实的场景中，从而提高用户的体验感受。
2. 研究方法（1）基于图像处理和计算机视觉的方法：使用图像处理和计算机视觉中的相关算法，进行图像特征提取、匹配、变换等操作，从而实现图像拼接。
（2）基于机器学习的方法：使用机器学习中的相关算法，如神经网络、支持向量机等，对图像进行学习和处理，从而实现图像拼接。
（3）实验验证法：对算法进行实验验证，比较不同算法的性能，并对算法进行优化和改进。
三、预期成果1. 提出一种基于图像处理和计算机视觉的图像拼接算法，能够实现高质量的图像拼接。
2. 将图像拼接技术应用于虚拟现实中，形成一个更为真实的虚拟场景。
3. 实验验证算法的可行性和性能，对算法进行优化和改进。
四、研究进度安排第1-2周：查阅相关文献，进行理论研究和背景分析。
第3-4周：设计图像拼接算法，进行编码实现。
第5-6周：实验验证算法的性能，进行算法优化和改进。
第7-8周：将图像拼接技术应用于虚拟现实中。
第9-10周：撰写论文，进行论文修改和投稿。
一种稳健快速的图像拼接的开题报告
一种稳健快速的图像拼接的开题报告引言随着计算机技术的发展，图像处理技术得到了广泛的应用，其中图像拼接是其中一项重要的技术。
图像拼接是将多幅图像拼接成一幅大的全景图像的处理过程，解决了原本单幅图像无法涵盖全部场景的问题。
图像拼接应用广泛，如卫星图像处理、遥感图像处理、医学图像处理等领域，因此图像拼接技术的研究和发展一直备受关注。
本文主要介绍一种稳健快速的图像拼接方法。
首先介绍了图像拼接的技术原理和现有的算法，然后针对现有算法存在的问题提出了改进方案，并给出了具体的实验结果。
技术原理图像拼接的技术原理主要包括两个步骤：特征点提取和图像变换。
特征点提取是指从图像中提取出一些具有代表性的特征点，例如角点、边缘等。
图像变换是指对图像进行变换，使得相邻两幅图像之间的特征点对应关系保持一致，从而实现拼接。
现有算法目前，图像拼接的主要算法有两种：基于特征点匹配和基于深度学习的方法。
基于特征点匹配的方法是比较传统的方法，它主要是通过在两幅图像中提取出一些特征点，然后通过特征点之间的匹配来实现拼接。
但是基于特征点匹配的方法存在诸多问题：第一，提取的特征点可能不准确；第二，匹配出的特征点可能存在误匹配，从而造成拼接的不准确性；第三，在多幅图像之间拼接时，匹配出的特征点之间不一定存在对应关系。
近年来，基于深度学习的方法在图像拼接领域也得到了广泛的应用。
这种方法通过卷积神经网络来学习图像的特征表示，并通过深度学习的方法来实现图像的拼接。
基于深度学习的方法相对于基于特征点匹配的方法具有更高的准确性和鲁棒性，但是它需要大量的数据集和计算资源。
改进方案针对现有算法存在的问题，本文提出了一种改进方案。
该方法主要分为三个步骤：图像预处理，特征提取，以及图像变换。
1. 图像预处理图像预处理是指在拼接之前通过一些处理手段，提高图像的特征信息，减少图像中的噪声，从而提高拼接的准确性。
常见的预处理方法有高斯滤波、边缘检测、直方图均衡化等。
基于区域优化的图像拼接技术研究及应用进展
基于区域优化的图像拼接技术研究及应用进展目录一、内容简述 (2)1.1 背景与意义 (2)1.2 国内外研究现状 (4)1.3 研究内容与方法 (5)二、区域优化理论基础 (6)2.1 区域划分方法 (7)2.1.1 基于边缘的划分 (8)2.1.2 基于纹理的划分 (9)2.1.3 基于色彩的划分 (10)2.2 区域特征提取与描述 (11)2.2.1 形状特征 (13)2.2.2 颜色特征 (13)2.2.3 纹理特征 (15)三、基于区域优化的图像拼接方法 (16)3.1 图像预处理与配准 (17)3.1.1 图像去噪 (18)3.1.2 图像增强 (19)3.1.3 图像配准算法 (20)3.2 区域生长与拼接 (21)3.2.1 区域生长原理 (23)3.2.2 拼接图像质量评价 (23)3.3 基于马尔科夫随机场的区域优化 (25)3.3.1 马尔科夫随机场模型 (26)3.3.2 动态规划算法 (27)四、图像拼接的应用进展 (28)4.1 航空航天领域 (30)4.2 地理信息系统领域 (31)4.3 数字博物馆领域 (32)4.4 其他领域的应用 (33)五、结论与展望 (34)5.1 研究成果总结 (35)5.2 存在的问题与不足 (37)5.3 未来发展方向与应用前景 (38)一、内容简述随着计算机技术的飞速发展，图像处理技术在各个领域得到了广泛应用。
图像拼接技术作为图像融合的重要手段，能够将多个不同视角、不同分辨率或不同内容的图像整合为一个更高质量的全景图像，为可视化、遥感、导航等应用提供了强大的支持。
传统的图像拼接方法在拼接大范围场景时往往存在计算复杂度高、拼接质量受限于局部细节等问题。
基于区域优化的图像拼接技术逐渐受到关注，该技术以局部优化为核心，通过对待拼接图像进行自适应的区域选择、权重分配和图像融合等操作，实现了对拼接图像质量的大幅提升。
结合深度学习等先进技术，区域优化图像拼接技术在图像去雾、超分辨率重建、场景理解等领域展现出了广阔的应用前景。
基于特征点的图像拼接技术研究中期报告
基于特征点的图像拼接技术研究中期报告摘要：本文主要介绍基于特征点的图像拼接技术的研究进展，包括主流算法的原理、优缺点以及近年来的发展趋势。
该技术旨在将多个局部图像拼接成一个完整的全景图像，并且能够处理图像中的透视、畸变等问题。
本文提出了一种结合SIFT与SURF算法的特征点提取方法，同时引入了图像映射变换模型、多尺度拼接和图像融合等技术，增强了拼接效果和可靠性。
通过实验结果验证了该方法的有效性和可行性。
关键词：特征点；图像拼接；SIFT；SURF；映射变换；多尺度拼接；图像融合一、引言图像拼接技术是近年来计算机视觉研究的热点之一。
它可以将多个局部图像拼接成一个完整的全景图像，广泛应用于航拍、卫星影像、医学影像等领域，具有广阔的应用前景。
图像拼接涉及到多个技术领域，包括图像特征点提取与匹配、图像变换、图像融合等内容。
当前，基于特征点的图像拼接技术已经成为主流方法之一，它能够有效处理图像中的透视、畸变等问题，并且具有较高的拼接准确度和图像质量。
本文将主要介绍该领域的研究现状和发展趋势，并给出自己的研究思路和方法。
二、相关技术介绍1. 特征点提取图像拼接的第一步是对图像中的特征点进行提取和匹配。
当前常用的特征点提取算法主要有SIFT（Scale Invariant Feature Transform）和SURF（Speeded Up Robust Features）算法。
这些算法能够提取出尺度不变、旋转不变、光照不变等特征点，具有较高的特征匹配准确率。
2. 图像变换在进行图像拼接之前，需要将拼接图像进行变换和校正，以保证拼接后的图像具有较高的质量和准确度。
图像变换主要包括透视变换、仿射变换、相似变换等，其中透视变换是最常用的一种变换方法。
3. 图像融合图像拼接最后一步是进行图像融合，将拼接后的局部图像进行融合，以达到拼接后图像的平滑过渡和细节保持。
常用的图像融合算法主要包括像素平均、拉普拉斯金字塔等方法。
图像拼接技术综述
图像拼接技术综述
蔡健
【期刊名称】《计算机光盘软件与应用》
【年(卷),期】2011(000)011
【摘要】当今,高分辨率的数字图像越来越多的为生活、工业、医疗以及国防科技所应用.随着计算机视觉、图像处理技术的发展,使用计算机将普通相机拍摄的数字图像合成为一幅大型的高分辨率图像的图像拼接技术应运而生.
【总页数】1页(P87-87)
【作者】蔡健
【作者单位】南京航空航天大学,南京,210016
【正文语种】中文
【中图分类】TP391
【相关文献】
1.全景图像拼接技术研究现状综述 [J], 江铁;朱桂斌;孙奥
2.图像拼接技术研究综述 [J], 熊哲源;熊小敏;吴胜益;袁幼平
3.图像拼接技术综述 [J], 裴红星; 刘金达; 葛佳隆; 张斌
4.全景图像拼接技术研究综述 [J], 张竟雄;赵宜友
5.图像拼接关键技术研究综述 [J], 宫妍;位冲冲
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一种遥感图像高精度自动拼接算法
一种遥感图像高精度自动拼接算法
文雅玫;王连生;李思昆
【期刊名称】《湘南学院学报》
【年(卷),期】2006(027)005
【摘要】图像的自动拼接在地理信息系统和全景视频系统中应用广泛,但是传统的自动拼接算法在拼接含有大片相似区域的图片时精度不高,效果不理想.本文在传统算法的基础上,提出一种高精度的自动拼接算法,利用基于特征的算法提取特征点,利用基于像素的算法寻找匹配块,然后根据RANSAC原理精确计算图片的匹配关系.实验证实,该算法在图片包含大量相似区域及重叠部分相对较小的情况下,有比传统算法更高的拼接精度,而计算量并未增加.
【总页数】5页(P62-66)
【作者】文雅玫;王连生;李思昆
【作者单位】国防科学技术大学,计算机学院,长沙,410073;国防科学技术大学,计算机学院,长沙,410073;国防科学技术大学,计算机学院,长沙,410073
【正文语种】中文
【中图分类】TP75
【相关文献】
1.一种快速的基于SIFT算法的无人机航拍序列图像自动拼接方法 [J], 李岩山;谢维信;裴继红
2.一种柱面全景图像自动拼接算法 [J], 王娟;师军
3.一种精确匹配的全景图自动拼接算法 [J], 邹北骥;阮鹏;向遥;贺加贝
4.一种基于MATLAB的声呐条带图像自动拼接算法 [J], 侯雪;周兴华;唐秋华;王朝阳
5.一种新的彩色图像碎片全自动拼接算法 [J], 张志华;孔玲君;王勇;刘真
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c)建立变换模型。根据模 板或者图 像特征 之间的 对应关 系, 计算出数学模型中的各 参数值, 从而 建立两 幅图像 的数学 变换模型。
d)统一坐标 变换。 根据 建立 的数 学转 换模 型, 将待 拼接 图像转换到参考 图像的坐标系中, 完成统一坐标变换。
0 引言
图像拼接技术 就是将 数张 有重 叠部 分的 图像 ( 可能 是不 同时间、不同视角或者不同传感器 获得的 )拼成 一幅大 型的无 缝高分辨率图像的技 术。使用普 通相机 获取宽 视野的 场景图 像时, 因为相机的分辨率一定, 拍摄的场景越大, 得到的图像分 辨率就越低; 而全景相机、广角 镜头等不仅非常昂贵, 而且失真 也比较严重。为了在不 降低图像 分辨率 的条件 下获取 超宽视 角甚至 360b的全景图, 利 用计 算机进 行图 像拼 接被 提出 并逐 渐研究发展起来。现在, 图像拼接技术已经成为计算机图形学 的研究焦点, 被广泛应用于空间探测、遥感图像处理、医学图像 分析、视频压缩和传输、虚拟现 实技术、超分辨率重构等领域。
第 7期
王 娟, 等: 图像拼接技术综述
# 1941#
位置, 然后确定两张图像的变换关系, 即 图像配准。由于视角、 拍摄时 间、分 辨率、光照强度、传感器 类型等的 差异, 待拼接的 图像往往存在平移、旋转、尺 度变化、透视 形变、色差、扭曲、运 动目标遮挡等差别, 配准的目的就是找出一种最能描述待拼接 图像之间映射关系的 变换模 型。目前常 用的一 些空间 变换模 型有平移变换、刚性变换、仿射变换以 及投影变 换等 [ 4] , 如图 2 所示。
第 25卷第 7期 2008年 7月
计算机 应用研究 Application R esearch of C om puters
V o.l 25 N o. 7 Ju.l 2008
图像拼接技术综述*
王 娟1, 师 军1, 吴宪祥 2
( 1. 陕西师范大学 计算机科学学院, 西安 710062; 2. 西安电子科技大学 机电工程学院 IC IE 研究所, 西安 710071)
根据各参数的意 义及不 同变换 模型 的特 点, 对矩阵 M 作
相应简化就可以得到 各变换 模型的 参数矩阵。 本文主 要讨论
刚性变换模型图像配准 的一些 算法, 即只 考虑平移、旋 转和尺
度缩放。
设 I1 为与 I2 具有平移、旋转和尺度关系的图 像: I1 ( x, y) = I2 [ s(x cos H0 + y sin H0 ) - $x, s( - x s in H0 + y cos H0 ) - $y ] 其中: ( $x, $y )为平移参数; H0 为旋转角; s 为尺度缩放因子。
Survey o f im age m osaics techn iques
WANG Juan1, SH I Jun1, W U X ian-x iang2 ( 1. S chool of C omputer Science, Shaanx i N orm al Un iversity, X i. an 710062, Ch ina; 2. ICIE Institute, S chool of E lectrom echan ica l Eng ineering, X id ian Un iversity, X i. an 710071, Ch ina )
e)融合重构。将带拼接图 像的重合 区域进 行融合 得到拼 接重构的平滑无 缝全景图像。
图 1给出了图像拼接的基本流 程图。
2 图像配准
图 像拼接的关 键是精确找 出相邻两 张图像中重 叠部分的
收稿日期: 2007-07- 10; 修回日期: 2007-09-19 基金项目: 国家 / 8630计划资助项目 ( 2006AA 01Z127) 作者简介: 王娟 ( 1980- ) , 女, 山东沂水人, 硕士研究生, 主要研究方向为 数字图像处理 ( h iw angjuan@ stu. snnu. edu. cn) ; 师军 ( 1957- ) , 男, 副教 授, 主要研究方向为人工智能、数字图像处理等; 吴宪祥 ( 1980-) , 男, 讲师, 博士研究生, 主要研究方向为智能信息处理、计算机视觉等.
摘 要: 给出了图像拼接的一般流程, 在此基础上将图像拼接技术分为两个关键技术 )) ) 图像配准技术和图像
融合技术, 并分别对图像配准技术和图像融合技术的经典算法及最新算法作一概述和比较。
关键词: 全景图像; 图像拼接; 图像配准; 图像融合
中图分类号: TP391
文献标志码: A
文章编号: 1001-3695( 2008) 07- 1940- 04
图像的平移关系 比较容易检测和配准, 但旋转和尺度缩放 的检测比较困难。许多 新的图像 配准算 法都是 针对这 一特点
进行算法设计的。图像 配准算法 大体可 分为基 于特征 的图像
配准和基于区域的图 像配准两类。
21 1 基于特征的图像配准 基于特征的图像 拼接是利用 图像的 明显特 征来估 计图像
具体的配准 步骤为: a)利用角点检测算子检测图像中的角点; b)利用控制点 匹配 算法 对检 测到 的角 点进 行匹 配, 找出 角点匹配对; c)剔除伪匹配对, 得到 正确匹 配对, 根据这 些匹配 对计算 出变换参数; d)进行拼接融合得到全 景图像。 基于特征点 的配准算法量 较小, 配准精 度高, 缺点是 边缘 信息少的图像、大旋转和大尺度缩放的图像和多光谱图像不能 很好地进行配准 。 21 11 3 基于轮廓特征的配准算法 基于轮廓特 征的配准算法 首先对图 像进行 直方图 均衡和 去噪处理, 再对图像进行轮 廓提取, 然后 对提取 的轮廓 进行配 准, 进而确定重叠区域。轮廓的匹配准则可以选取链码相关或 者其他一些相似 性准则, 如主轴 和不变矩等。文 献 [ 7] 利用两 幅图像中分割得 到的较大轮廓 的质心进 行匹配 估计出 变换参 数, 从而达到配准的目的。 基于轮廓特 征的配准算法适用于光照不一致、存在尺度关 系及旋转的图像 。该方法 需要准确提取出明显的轮廓特征, 对 于数据的缺失 比较 敏感, 要 求两 幅图 像的 对应 轮廓 要比 较完 整。对于轮廓特征不 明显或 噪声干 扰较大 的图像不 适用。文 献 [ 8]给出了两 种基于轮廓的配准方 法: 一种 基本的基 于轮廓 的配准方法适于配准轮 廓明显、噪 声小的 可见光图 像; 另一种 弹性的基于轮廓 的配准方法可以用来处理轮廓特征不明显、噪 声大的 SAR 图像。 21 11 4 基于 SIFT (尺度不变 特征变换 )的配准算法 SIFT ( sca le inva riant feature transform ) 配准算 法由 Low e于 1999年提出, 2004 年完善 总结 [ 9, 10] 。该算 法利 用图 像关 键点 的 S IFT 特征向量进行匹 配, 是 目前国 内外特 征点 配准领 域的 研究热点。 基于 S IFT 的配准算法主要步骤如下: a)检测尺度空 间极 值点, 初 步确 定关 键点 的位 置和 所在 尺度。 图像 I ( x, y )在不同尺度下的 尺度空间可 表示为图 像与高 斯核的卷积:
图像配准和图像 融合是图 像拼接 的两个 关键技 术。图像 配准是图像融合的基 础, 而且图像配准算法的计算量一般非常 大, 因此图像拼接技术的发展很大程度上取决于图像配准技术 的创新。早期的图像配准技术 主要采用点匹配法, 这类方法速 度慢、精度低, 而且常常需要人 工选取初始匹配点, 无法适应大 数据量图像的融合。近十年来 , 许多图像自动拼接技术被提出 并实现。 1992年, 剑桥 大 学的 B rown概 述 了图 像配 准技 术的 基本理论以及主要方 法 [ 1]。 2003年, Z itov等人综述了随后十 年的图像配 准领域 的相 关方法 [ 2]。 2004年, 国 内关 于图 像拼 接技术的综述性文献 [ 3]把图像拼 接技术 分为基 于自适 应流形 和基于人工确定流形 两类进行论述, 但是一些较新的技术没有 介绍。
Ab stract: F irstly, this paper presen ted the flow of the mi ag e mosaics. T hen, introduced and d iscussed the recent a lgor ithm s as w ell as the classical a lgor ithms o f the mi age reg istration techniques and the mi ag e fus ion techn iques, as tw o key techn iques o f the mi age m osa ics. K ey words: panoram ic mi ag e; mi age m osa ics; mi age reg istration; mi ag e fus ion
可以用矩阵的形 式来描述上述关系模型 ( 8参数模型 ):
x^
m0 m1 m2
y^ = m 3 m 4 m 5
1
m6 m7 1
x
x
y =M y
1
1
其中: 参数矩阵 M 中各参数的作用如表 1所示。
表 1 投影变换矩阵 M 中各参数作用
参数
m2 m5 m0 m 1 m 3 m 4 m6 m7
作用 水平方向位移 垂直方向位移 尺度和旋转量 水平与垂直方向的变形量
之间的变换, 而不是利用图像全部的信息。这些明显特征如图 像的特征点 (角点或关键点 )、轮廓和一些不变矩等。 21 11 1 控制点配准算法
根据前面提到的 8参数模型, 图像的配准问题可以归结为 求解对应点集。在待配准的图 像中选取一些特征点, 对准了这 些特征点, 两幅图像也就配准了。控制点法往往要借助人工选 取初始匹配点 [ 4], 这 大大 降低 了算 法的 速度 和适 用范 围。因 此有必要采 用 一些 数 学方 法 自 动实 现 图像 间 对应 控 制 点的 选取。 21 11 2 自动角点检测配准算法