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图像拼接原理及方法 (2).docx
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第一章?绪论
图像拼接技术的研究背景及研究意义
图像拼接(image mosaic)是一个日益流行的研究领域,他已经成为照相绘图
学、计算机视觉、图像处理和计算机图形学研究中的热点。图像拼接解决的问
题一般式,通过对齐一系列空间重叠的图像,构成一个无缝的、高清晰的图
像,它具有比单个图像更高的分辨率和更大的视野。
早期的图像拼接研究一直用于照相绘图学,主要是对大量航拍或卫星的图
像的整合。近年来随着图像拼接技术的研究和发展,它使基于图像的绘制
(IBR)成为结合两个互补领域——计算机视觉和计算机图形学的坚决焦点,在
计算机视觉领域中,图像拼接成为对可视化场景描述(Visual Scene
Representaions)的主要研究方法:在计算机形学中,现实世界的图像过去一直
用于环境贴图,即合成静态的背景和增加合成物体真实感的贴图,图像拼接可
以使 IBR 从一系列真是图像中快速绘制具有真实感的新视图。
在军事领域网的夜视成像技术中,无论夜视微光还是红外成像设备都会由
于摄像器材的限制而无法拍摄视野宽阔的图片,更不用说 360 度的环形图片
了。但是在实际应用中,很多时候需要将 360 度所拍摄的很多张图片合成一张
图片,从而可以使观察者可以观察到周围的全部情况。使用图像拼接技术,在
根据拍摄设备和周围景物的情况进行分析后,就可以将通过转动的拍摄器材拍
摄的涵盖周围 360 度景物的多幅图像进行拼接,从而实时地得到超大视角甚至
是 360 度角的全景图像。这在红外预警中起到了很大的作用。
微小型履带式移动机器人项目中,单目视觉不能满足机器人的视觉导航需
要,并且单目视觉机器人的视野范围明显小于双目视觉机器人的视野。利用图
像拼接技术,拼接机器人双目采集的图像,可以增大机器人的视野,给机器人
的视觉导航提供方便。在虚拟现实领域中,人们可以利用图像拼接技术来得到
宽视角的图像或 360
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度全景图像,用来虚拟实际场景。这种基于全景图的虚拟现实系统,通过全景
图的深度信息抽取,恢复场景的三维信息,进而建立三维模型。这个系统允许
用户在虚拟环境中的一点作水平环视以及一定范围内的俯视和仰视,同时允许
在环视的过程中动态地改变焦距。这样的全景图像相当于人站在原地环顾四周
时看到的情形。在医学图像处理方面,显微镜或超声波的视野较小,医师无法
通过一幅图像进行诊视,同时对于大目标图像的数据测量也需要把不完整的图
像拼接为一个整体。所以把相邻的各幅图像拼接起来是实现远程数据测量和远
程会诊的关键环节圆。在遥感技术领域中,利用图像拼接技术中的图像配准技
术可以对来自同一区域的两幅或多幅图像进行比较,也可以利用图像拼接技术
将遥感卫星拍摄到的有失真地面图像拼接成比较准确的完整图像,作为进一步
研究的依据。
从以上方面可以看出,图像拼接技术的应用前景十分广阔,深入研究图像拼接
技术有着很重要的意义
图像拼接作为这些年来图像研究方面的重点之一,国内外研究人员也提出
了很多拼接算法。图像拼接的质量,主要依赖图像的配准程度,因此图像的配
准是拼接算法的核心和关键。根据图像匹配方法的不同仁阔,一般可以将图像
拼接算法分为以下两个类型:
(1) 基于区域相关的拼接算法。这是最为传统和最普遍的算法。基于区域
的配准方法是从待拼接图像的灰度值出发,对待配准图像中一块区域与参考图
像中的相同尺寸的区域使用最小二乘法或者其它数学方法计算其灰度值的差
异,对此差异比较后来判断待拼接图像重叠区域的相似程度,由此得到待拼接
图像重叠区域的范围和位置,从而实现图像拼接。也可以通过 FFT 变换将图像
由时域变换到频域,然后再进行配准。对位移量比较大的图像,可以先校正图
像的旋转,然后建立两幅图像之间的映射关系。当以两块区域像素点灰度值的
差别作为判别标准时,最简单的一种方法是直接把各点灰度的差值累计起来。
这种办法效果不是很好,常常由于亮度、对比度的变化及其它原因导致拼接失
败。另一种方法是计算两块区域的对应像素点灰度值的相关系数,相关系数越
大,则两块图像的匹配程度越高。该方法的拼接效果要好一些,成功率有所提
高。(2) 基于特征相关的拼接算法。基于特征的配准方法不是直接利用图像的像
素值,而是通过像素导出图像的特征,然后以图像特征为标准,对图像重叠部
分的对应特征区域进行搜索匹配,该类拼接算法有比较高的健壮性和鲁棒性。
基于特征的配准方法有两个过程:特征抽取和特征配准。首先从两幅图像中提
取灰度变化明显的点、线、区域等特征形成特征集冈。然后在两幅图像对应的
特征集中利用特征匹配算法尽可能地将存在对应关系的特征对选择出来。一系
列的图像分割技术都被用到特征的抽取和边界检测上。如 canny 算子、拉普拉
斯高斯算子、区域生长。抽取出来的空间特征有闭合的边界、开边界、交叉线
以及其他特征。特征匹配的算法有:交叉相关、距离变换、动态编程、结构匹
配、链码相关等算法。
本文的主要工作:(1) 总结了前人在图像拼接方面的技术发展历程和研究成果。
(2) 学习和研究了前人的图像配准算法。
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