基于特征点的图像配准与拼接技术研究
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几年成为 国内外计算 机视觉 领域的热点Ｌ 。文献 ５ ］ ［］ １ 种代表性算子（ ６对 ０ 如不变矩 ， 互相关 ， ｆ等） ｓｔ ｉ
进 行 实验 和性 能 比较 ， 果表 明 ｓ ｔ 征 描述 符 对 结 ｉ特 ｆ 光 照变 化 、 图像 旋 转 、 比例缩 放 、 何 变形 、 糊 和 几 模 图像压 缩等 ６ 情况 下 的性能 最好 。为 了 降低 ｓ ｔ 种 ｉ ｆ
Ｃｌｓ ｍｂｅ ＴＰ ９ ａ ｓ Ｎｕ ｒ ３１
１ 引言
２ 基 于频域 功率谱 的匹配＿ ， 种方法计算 ） ３这 ］
速 度很 快并 且 可 以克 服相 关性 噪 声 的干 扰 ， 但要 求
图像配准与拼接技术广泛运用于医学 图像 ， 监 重 叠 区域 足够 宽 ； ３ 于 特 征 的 匹配 ［ ， 种 方 法 提 取 特 征 点 ）基 ４这 ］ 控 系统 ， 器视 觉 及 虚拟 现 实 领域 。图像 配 准 与拼 机 接的 目的是将 多 幅相互 间有 重叠 部分 的 图像序列 进 行 空间匹配 对 准 ， 经重 采 样后 最 终 形成 包 含 各 图像 序 列信息 的一幅宽视 角图像 。整个 过程 包括 以下三 步 ： ）图像 采集 ； ）图像配准 ； ）图像融合 。配准 １ ２ ３ 是 拼接 的核心 ， 到有 效 精确 快 速 的 图像 自动配 准 找 容易 ， 但算 法较 复杂 ， 间复杂 度较 高 。 时
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总第 ２ ６ ５ 期
２ １ 年第 ２ ０１ 期
计算机与数字工程
Ｃｏ ｕ ｅ ｍｐ ｔｒ＆ Ｄｉｉ ｌＥｎ ｉｅ ｒ ｇ ｇｔ ｇｎ ｅｉ ａ ｎ
Ｖｏ． ９ Ｎｏ ２ １３ ． １１ ４
基 于特 征 点 的 图像 配 准 与 拼 接 技 术 研 究
阮 芹 彭 刚 李 瑞
４０ ７ ） ３ ０ ４ （ 中科技 大学控制科学与控制工程系 武汉 华
ｒ ｓｃ ａ ａ 算法剔 除误 匹配并计 算两幅 图的变换关 系 ， ｎ 最后采用无缝拼接技 术实现 了图像的平滑镶嵌 。
关键词 图像 配准 ；ｓｒ；ｂ ｆ ａ ｓｃ 无缝拼接 ｕｆ ｂ；ｒｎ ａ ；
ＴＰ ９ ３１ 中 图分 类号
Ｓｔ ｙ ｏ ｍ ａ ｅ Ｒ ｅ ｉｔ ａ ｉ ｎ ａ ｄ ｕｄ ｎ Ｉ ｇ ｇ ｓ ｒ ｔｏ ｎ
方法是整个工作的关键。常见的配准方法有： １ 于 像 摘
要 图像 配准与拼接成功 的关键在 于特征点提取和匹配 。针对传统 的 ｓ ｔ ｉ 算法提取特征点计算 量大 、 时长的 问 ｆ 耗
题， 文章采用改进后 的 ｓｒ 算 法 先对 两 幅 图像 的重 叠 部分 提 取特 征 点 ， ｕｆ 使用 ｂ ｆｂ ｓ－ｉ ｆｓ） 找初始 匹配对 后采 用 ｂ （ ｅｔ ｎ ｉ ｔ 查 ｂ －ｒ
几年成为 国内外计算 机视觉 领域的热点Ｌ 。文献 ５ ］ ［］ １ 种代表性算子（ ６对 ０ 如不变矩 ， 互相关 ， ｆ等） ｓｔ ｉ
进 行 实验 和性 能 比较 ， 果表 明 ｓ ｔ 征 描述 符 对 结 ｉ特 ｆ 光 照变 化 、 图像 旋 转 、 比例缩 放 、 何 变形 、 糊 和 几 模 图像压 缩等 ６ 情况 下 的性能 最好 。为 了 降低 ｓ ｔ 种 ｉ ｆ
Ｃｌｓ ｍｂｅ ＴＰ ９ ａ ｓ Ｎｕ ｒ ３１
１ 引言
２ 基 于频域 功率谱 的匹配＿ ， 种方法计算 ） ３这 ］
速 度很 快并 且 可 以克 服相 关性 噪 声 的干 扰 ， 但要 求
图像配准与拼接技术广泛运用于医学 图像 ， 监 重 叠 区域 足够 宽 ； ３ 于 特 征 的 匹配 ［ ， 种 方 法 提 取 特 征 点 ）基 ４这 ］ 控 系统 ， 器视 觉 及 虚拟 现 实 领域 。图像 配 准 与拼 机 接的 目的是将 多 幅相互 间有 重叠 部分 的 图像序列 进 行 空间匹配 对 准 ， 经重 采 样后 最 终 形成 包 含 各 图像 序 列信息 的一幅宽视 角图像 。整个 过程 包括 以下三 步 ： ）图像 采集 ； ）图像配准 ； ）图像融合 。配准 １ ２ ３ 是 拼接 的核心 ， 到有 效 精确 快 速 的 图像 自动配 准 找 容易 ， 但算 法较 复杂 ， 间复杂 度较 高 。 时
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总第 ２ ６ ５ 期
２ １ 年第 ２ ０１ 期
计算机与数字工程
Ｃｏ ｕ ｅ ｍｐ ｔｒ＆ Ｄｉｉ ｌＥｎ ｉｅ ｒ ｇ ｇｔ ｇｎ ｅｉ ａ ｎ
Ｖｏ． ９ Ｎｏ ２ １３ ． １１ ４
基 于特 征 点 的 图像 配 准 与 拼 接 技 术 研 究
阮 芹 彭 刚 李 瑞
４０ ７ ） ３ ０ ４ （ 中科技 大学控制科学与控制工程系 武汉 华
ｒ ｓｃ ａ ａ 算法剔 除误 匹配并计 算两幅 图的变换关 系 ， ｎ 最后采用无缝拼接技 术实现 了图像的平滑镶嵌 。
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ＴＰ ９ ３１ 中 图分 类号
Ｓｔ ｙ ｏ ｍ ａ ｅ Ｒ ｅ ｉｔ ａ ｉ ｎ ａ ｄ ｕｄ ｎ Ｉ ｇ ｇ ｓ ｒ ｔｏ ｎ
方法是整个工作的关键。常见的配准方法有： １ 于 像 摘
要 图像 配准与拼接成功 的关键在 于特征点提取和匹配 。针对传统 的 ｓ ｔ ｉ 算法提取特征点计算 量大 、 时长的 问 ｆ 耗
题， 文章采用改进后 的 ｓｒ 算 法 先对 两 幅 图像 的重 叠 部分 提 取特 征 点 ， ｕｆ 使用 ｂ ｆｂ ｓ－ｉ ｆｓ） 找初始 匹配对 后采 用 ｂ （ ｅｔ ｎ ｉ ｔ 查 ｂ －ｒ