一种图像拼接算法研究

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1、一种图像拼接算法研究姚中原信息工程学院2011级201112172004摘要：本文主要研究一种图像拼接算法。文章首先提出了图像拼接技术的研究现状及主要问题，其次在文章中介绍了图像拼接的关键技术和一般图像拼接的过程。最后，给出了一种图像拼接的算法。关键词：图像拼接；图像拼接算法；拼接技术；基于动态规划TheresearchaboutonealgorithmoftheimagemosaicYaoZhongyuanTheinformationengineeringacademy201112172004Abstract：Inthispage,weresearc

2、hedoneofthealgorithmsaboutimagemosaic.Weputtheproblemsandstudystatusofthetechniquesoftheimagemosaicasthefirstpartofourpage.Andthen,wetalkedaboutthekeytechniquesoftheimagemosaicandalsothegeneralprocessoftheimagemosaic.Finally,weintroducedanalgorithmoftheimagemosaicindetail.Keywor

3、ds:Imagemosaic；Thealgorithmofimagemosaic；Techniquesofimagemosaic0引言图像的拼接问题是基于图像绘制（ImagebaseRendering，IBR）领域研究的一个重要课题，也是虚拟环境重建的主要技术手段。它要解决的问题是如何把小视域的照片拼接成一张大视域的图像，以满足人们观察、浏览大范围场景的需要。场景图像的拼接是伴随着虚拟现实（VirtualReality，VR）技术的飞速发展和虚拟环境实时绘制的需求应允而生的。由于每一幅图像都反映了客观事物或某个场景在空间、时间上的局部信息，采用图像拼接

4、技术可以提供一种有效且完整的场景表示方法，使人们能更加客观、形象地认识事物和理解真实世界。因此，图像拼接技术是摄影测量学、计算机图形学、图像处理和计算机视觉等学科的重要研究内容，并得到广泛的应用。1图像拼接技术的研究现状及主要问题目前，图像拼接作为计算机图形、图像和计算机视觉领域的研究热点，吸引了国内外许多学者进行广泛且深入的研究。但是由于涉及到众多交叉学科的理论和技术，图像拼接仍然处于研究和发展阶段，目前还没有形成完备的理论和成熟的技术，因此限制了图像拼接的快速推广和应用。近十余年间，为了不断提高图像拼接的质量和鲁棒性，国内外学者开展了大量的基础性研

5、究和实际系统的开发工作，取得了丰硕的研究成果。首先，图像拼接作为基于图像绘制技术的关键环节，是随着计算机图形学应用的不断深入得到不断发展的。在图形学领域，人们一直致力于生成与真实场景非常逼近的虚拟场景。在1980年，Lippmann和Miller首先提出了IBR的概念，它是以摄像机在现场拍摄的有限幅实景图像为样本，利用图像处理技术和视觉计算的方法，直接构建三维虚拟场景的技术。IBR方法最大的优点在于生成的环境是图像所反映的真实场景，因此特别适合于基于自然场景的仿真研究。目前IBR技术主要分为全光函数技术（PlenopticFunction）、视图插值技

6、术(ViewInterpolation)、光流场技术（Lumigraph）和全景图像技术(Full-View-MosaicorPanorama)等四种类型。2图像拼接中的关键技术2.1图像配准当需要对多幅图像进行拼接时，其图像配准过程可以分成两个步骤：局部配准和全局配准。局部配准是求解相邻两幅图像间的变换关系，即求解二维平面运动关系的变换矩阵，再根据变换矩阵进行图像的重采样和插值运算从而实现相邻图像的拼接。全局配准是消除多幅图像拼接到一起的误差累积以实现全景图像的精确拼接。由于图像配准技术在医学图像分析、虚拟环境构建、遥感图像配准、环境监测等领域有着广

7、泛的应用，国内外许多学者对此进行了大量的研究工作，针对不同的应用领域，提出了不同的图像配准方法，虽然算法各异，但都可以归纳为特征空间、相似性度量、搜索空间及搜索算法的不同组合。1、特征空间特征空间的选择决定了图像的哪些特征参与配准，哪些特征将被忽略，选择合理的特征空间可以提高配准算法的性能，减少配准算法的计算量。根据特征空间的划分，一般可以分为基于图像灰度和基于特征的两种配准算法。2、相似性度量相似性度量是两个图像达到配准的衡量标准。对于特征配准算法，一般采用各种距离函数作为特征的相似性度量，如欧氏距离、Hausdorff距离等。对于区域相关算法，一般

8、采用相关作为相似性度量，如互相关、相关系数、相位相关等；最近，提出的互信息方法用于图像配准引起