基于特征线段的图像快速拼接算法

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1、总第233期计算机与数字工程Vo1．37No．32009年第3期Computer＆DigitalEngineering75基于特征线段的图像快速拼接算法汤旭涛赵俊逸(华东师范大学信息学院计算中心上海200062)摘要在讨论图像拼接的模板匹配法的基础上，针对计算量太大的问题，提出了一种提高效率的改进算法。选取四条特征线段做为模板，并利用相邻图像之间的颜色信息进行图像拼接。试验结果表明，改进算法不但降低了计算复杂度，还很好的保证了拼接质量。关键词图像拼接模板匹配特征线段中图分类号TP751．1ARapidlyAlgori

2、thmofPanoramicImagesBasedonSpecialColumnTangXutaoZhaoJunyi(ComputerCenterofEastChinaNormalUniversity，Shanghai200062)AbstractWhendiscussingimagemosaicbasedontemplatematchingmethod，theelapsedtimeseemsquitemuch．Inthepaper，animprovedalgorithmbasedonspecialcolumnisp

3、resented，whichalsoneedsthecolorinformationtomosaicimages．Theexperimentsshowthatthealgorithmcanmosaicimagesexactlyandmorevalidlythantemplatematchingmethod．Keywordsimagemosaic，templatematching，specialcolumnCIassNumberTP75】．1种特征，采用如小波等工具，进行边界、熵、能量等1引言特征提取，然后根据相似性原

4、则进行图像间的特征现有的图像拼接算法主要可以分成三类：基于匹配。但是由于需要对图像进行预处理以判断并相位相关的方法、基于特征无关的方法和基于特征提取特征区域，因而很繁琐复杂。此类方法匹配效的方法。果很好，受光照等影响小，但计算时间过长，很难达基于相位的方法l_】]先对图像进行变换，然后再到实时要求。在第一幅图像里寻找特征物进行定位、匹配。这种针对上述分析，本文提出了一种特征线段的匹方法对于没有明显曝光差异和边缘扭曲的图像处配算法。它实际上还是属于模板匹配的一种，不理效果很好，但对于有诸如上类问题的图像却很难过，选取的

5、特征集比较简单，利用线段构成特征集正确拼接。作为匹配模板，并通过大量的实验研究，用Matlab基于特征无关的方法通过参数矩阵来描述两进行仿真验证，证明了该改进算法的有效性、准确幅图像之间的颜色变换关系，并估计改矩阵，如果性。参数过多的话，就不太容易解出方程。基于特征的方法就是从一幅图像中提取一定2图像匹配算法的特征，比如点、线、边缘等作为匹配模板，并在第2．1柱面投影变换二幅图像中搜索。特征匹配算法着眼于图像的各采集到的图像是相机在不同角度下拍摄的，它*收稿日期：2008年12月1日，修回日期：2008年12月16日

6、作者简介：汤旭涛，男，硕士，研究方向：嵌入式系统应用技术。汤旭涛等：基于特征线段的图像快速拼接算法第37卷们并不在同一个投影平面上，如果对重叠的图像直接进行拼接，将会破坏实际场景中的视觉一致性。我们必须将拍照得到的反映各自投影平面的各重叠图像映射到一个标准投影一以相机焦距为半径的柱面投影上，得到柱面图像后，才能进行拼接得到没有图像畸变的图像。文献[2]给出了焦距的估计方法和进行图像柱面投影的公式，柱面投影如图1所示。图3特征线段示意图Span一1"／*2OSpeColumn2一SpeColumnl一_Span_H—m

7、*20改进的算法步骤如下：1)在第二幅图像的重叠区域选取2．~tJ像素点，然后距离第一列像素间隔为Span，再连续选取两列像素点，计算前两列和后两列对应的像素灰度值一一的差值作为模板Mb，即为2列像素差值构成的模板。投影至4柱面的图像aa(580480)投影到柱面的图像bb(580480)2)接着在第一幅图像上，从重叠区域的左边第图1柱面投影示例一列起，选取连续两列像素点以及和第一列像素相2．2图像拼接算法距为Span的两列，计算其对应像素灰度值的差值2．2．1传统的模板匹配算法得到模板]Vial。模板匹配l3]就是

8、在Image2中选取一个方形网3)计算模板Mb和Ma的差值得到模板Mc1，格作为初始模板丁，丁在Image1上遍历。通过一Mc为2列像素差值，对Mc的2列向量求平方和定的算法可以在图Image1中找到目标坐标，并能Sum。确定坐标位置。常用下列两种测度：4)考虑到图像可能有上下的抖动，使模板Ma上下移动H个单位，得到2*H个模板，重复(3)，得