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图像拼接方法总结.docx
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图像拼接方法总结
图像拼接方法总结...........................................................................................................................1
引言...................................................................................................................................1
1 基于网格的拼接...................................................................................................................3
2 基于块匹配的拼接(也叫模板匹配)................................................................................4
3 基于比值法拼接....................................................................................................................6
4 基于 FFT 的相位相关拼接..................................................................................................7
基于特征的图像配准方法...............................................................................................................9
5 Harris 角点检测算法...........................................................................................................10
6 基于 SIFT 尺度不变特征的图像拼接................................................................................15
SIFT 主要思想及特点....................................................................................................16
SIFT 算法详细过程........................................................................................................16
SIFT 匹配算法实现........................................................................................................20
7 基于 surf 的图像配准 .......................................................................................................22
SURF 算法介绍........................................................................................................................22
算法详细过程.........................................................................................................................23
8 基于最大互信息的图像配准.............................................................................................24
9 基于小波的图像拼接.........................................................................................................27
10 基于轮廓特征的图像拼接技术.......................................................................................27
引言
首先研究了图像拼接的基本技术,包括图像预处理、图像配准、图像融合,
图像的预处理包括:图像预处理的主要目的是为了:降低图像配准的难度,提高图像配准精
度。图像
预处理包括:图像投影、图像去噪、图像修正等。
图像配准采用的算法主要有两类:
一类是基于区域的算法,是指利用两张图像间灰度的关系来确定图像间坐标变化的参
数,其中包括基于空间的像素配准算法包括(1 基于块匹配,2 基于网格匹配,3 基于比值
匹配),基于频域的算法(4 既是基于 FFT 的相位相关拼接)等。
另一类是基于特征拼接的算法,是利用图像中的明显特征(点,线,边缘,轮廓,角
点)来计算图像之间的变换,而不是利用图像中全部的信息,其中包括5 Harris 角点检测算
法,6 SIFT(角点)尺度不变特征转换算法,7 surf(角点,这种方法是sift 方法的改进,
速度提高)特征算法,
第三类是 8 基于最大互信息的拼接,9 基于小波(将拼接工作由空间域转向小域波,
即先对要拼接的图像进行二进小波变换,得到图像的低频、水平、垂直三个分量,然后对这
三个分量进行基于区域的拼接,分别得到三个分量的拼接结果,最后进行小波重构即可获得
完整的图像)。
图像的融合:1 直接平均值法、2 基于小波变换、3 线性加权法 4 最大值法 5 多元回归算法
1 基于网格的拼接
优缺点:计算量大,精度高,很难选择初始步长。
方法:
可在一幅图像的重叠区域中取一个网格,然后将网格在另一幅图像上依次移动,计算两
幅图像中所有网格点中对应像素点的 RGB 值的差的平方和。找出其中的最小值,并记录其
对应的网格位置,即是最佳匹配位置。为了减少运算量并提高匹配精度,将算法分为两个步
骤:首先是粗匹配,网格每次水平或垂直移动一个指定的网格间距。接着是精确匹配,算法
假设当前点为最佳匹配点并以此为中心,网格分别向上下、左右各移动一个小步长,计算该
网格点对应像素差的平方和,将其中的最小值与当前值进行比较,如果此值比当前值优,则
替换当前点,成为新的最佳点。该步骤的初始步长定为第一步移动步长的一半,依次循环进
行,每次循环步长减为当前值的一半,直到水平步长和垂直步长均减为零为止。
下面简单说明该算法,为了方便描述,假设两幅图像重叠区域在 50~150 个像素,网格模板
数为 9*9,网格水平间距和垂直间距均为 10 个像素,网格上的 A 点与第二幅图像边界的 A
点(即是边界的中点)重合,假设第二幅图像中的 A 点为最佳匹配位置。经过算法拼接后的结
果如图 1(b)所示。
图 2 网格模板匹配算法框图
相关文章有:
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2 基于块匹配的拼接(也叫模板匹配)
基于像素的算法是在一幅图像中选取一个模板 ,根据评价函数在另一幅图像中寻找与之
最相似的点或区域。该算法对图像存在大量相似区域且重叠部分较小的情况,模板块选取的
随性会使拼接出现很大误差.
先对两幅相邻图像进行特征点提取 ,然后根据特征点的位置在第一副图像确定模板块的
大小,在第二幅图像确定搜索范围 ,然后进行匹配计算,完成图像拼接。本文采用精度较高的
Harris 角检测算子来提取特征点。(下面章节详细介绍)
基于模板匹配的图像拼接就是在图像的已知重叠区域中裁剪出一块矩形区域作为模板 ,
和被搜索图像中同样大小的一块区域进行对比,根据两个区域特征的相似程度来确定最佳的
匹配位置。若模板选择得不理想,则提取的模板可能会因为特征不明显而导致误匹配。
基于模板匹配的全景图像拼接算法可描述为:
Step1:划定模板图;
Step2:在匹配图中设定搜索范围,找出与模板图具有最大相似性的位置;
Step3:调入包含图,根据最大相似位置无缝拼接。
在拼接算法中,第 1 步模板的选择对匹配的准确度影响很大,而计算时间消耗最大的是
第 2 步,即模板匹配。本文在已有的模板匹配理论基础上,对这两点不足作了改进。首先根据
Harris 算子提取的特征点的位置确定模板块的位置。在第一幅图像重叠区域,对 Harris 算子提
取的特征点按 I 值大小进行排序,并选择其中 I 值最大的 3 个点确定一个模板。这 3 个特征点
要满足不在一条直线上的条件,且每两点间距离要大于某一定值 p 且小于 q。根据此原则确定
的模板大小为 M×N,p 和 q 的设定是为防止模板过小或者过大,因为模板过小会使匹配精度
降低,过大则影响计算的速度。记下所选模板中I 值最大点在模板中的位置(i,j)和模板内特征
点个数 T。
图 1 匹配流程图
然后在第二幅图像内进行由粗到精的模板匹配。在第二幅图像重叠区域内以每个特征点作为
待搜索模板中的位置(i,j),以此来确定大小为 M×N 的模板,并统计各搜索模板内特征点个数
Ni。当 Ni 与第一幅图像中所确定模板内的特征点个数T 相差很大时,可将该模板区域直接删
除,不进行下一步的精确匹配,即互相关运算,仅对满足条件的几个搜索待匹配模板,进行相关
运算,确定精确匹配,即:当
为设定个数),则在此搜索模板内不与确定模板
进行相关运算;当
时,该搜索模板与确定模板进行相关运算,寻找最优匹配块。本
文利用互相关系数法来确定与模板块最为相似的匹配块:
式中,
值,
为确定模板图像上点的灰度值 ,
为待匹配模板图像上点的灰度
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苦茶子12138
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