多幅图像的自动拼接算法研究

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1、1522012，48（34）ComputerEngineeringandApplications计算机工程与应用⦾图形、图像、模式识别⦾多幅图像的自动拼接算法研究赵毅力ZHAOYili西南林业大学计算机与信息学院，昆明650224CollegeofComputerandInformation,SouthwestForestryUniversity,Kunming650224，ChinaZHAOYili.Automaticmultipleimagesstitchingalgorithmresearch.ComputerEngineeringandApplica-tions,2012,48（

2、34）：152-157.Abstract：Thispaperpresentsanautomaticmultipleimagesstitchingalgorithmbasedonfeaturepoints.Thealgo-rithmfirstextractstheSIFTorSURFfeaturepointsfromthescalespaceoftheimage,thenlocatesfeaturepointsonthesub-pixelcoordinates,andgivesthemainorientation.Initialfeaturepointsmatchingcanbecalcu

3、latedbyusingthek-nearestneighborsearchbasedonk-dtree,anddistanceratioofthenearestneighborfeaturepointandthenextnearestneighborfeaturepoint.ThenusingRANSAC（RandomSampleConsensus）algorithmtomatchtheinitialfeaturepointsset,whiletransformationparametersbetweenthetwoimagescanbeestimatedrobustly.Seamle

4、ssmulti-imageautomaticstitchingcanbeobtainedbyusingmulti-bandblendingalgorithm.Keywords：imagestitching;featurematching;robustestimation;imageblending摘要：提出一种基于特征点的多幅图像自动拼接算法。根据SIFT或SURF算法在图像的尺度空间中提取特征点，对特征点进行亚像素定位，并赋予主方向。根据特征点邻域信息分布计算得到特征向量后，基于k-d树进行最近邻和次最近邻搜索，利用最近邻特征点距离与次近邻特征点距离之比得到初始匹配点对。使用RANSA

5、C（RandomSampleConsensus）算法剔除错误匹配特征点对，同时对图像之间的变换参数进行鲁棒估计，使用多频带融合算法消除拼接痕迹。实验验证了该算法能够完成多幅图像的自动无缝拼接。关键词：图像拼接；特征匹配；鲁棒估计；图像融合文献标识码：A中图分类号：TP391doi：10.3778/j.issn.1002-8331.1203-05271引言算得到图像之间的变换参数。对于需要进行大量图图像配准和图像拼接在遥感图像处理[1]、医学图像匹配的应用来说，手动选取特征点变得相当繁琐，像处理[2]和计算机视觉[3]等领域有着广泛的应用。传容易出错。针对这个问题，近几年来研究者提出了统的

6、图像拼接算法主要基于图像的光亮度特征，需不同的特征点自动提取方法，常用的有Harris特征点[4]，要待匹配的图像具有相似的亮度分布，通过对像素SIFT特征点[5]和SURF特征点[6]。灰度差进行最小误差优化来计算图像之间的变换参在使用相机对场景进行拍摄时，相邻的照片在数。这类算法的主要问题是对图像之间的亮度变化光线、尺度等方面都会有变化。因此在特征提取的比较敏感。为了解决由于亮度分布不均导致图像匹时候需要选择对这些变化具有不变性的特征点。在配失败的问题，研究者又提出基于特征的图像配准当前现有的特征点中，SIFT和SURF对几何变换和光方法。这类方法一开始要求用户手动选取匹配特征亮度变

7、化具有较好的不变性。提取出特征点后，需点，然后根据手动选取的特征点进行特征匹配并计要对特征点对进行匹配，并根据匹配的结果计算图基金项目：云南省应用基础研究项目（No.2011FZ013）。作者简介：赵毅力（1978—），男，讲师，研究领域为数字图像处理，计算机图形学。E-mail：ylzhao@vip.sina.com收稿日期：2012-03-22修回日期：2012-08-31文章编号：1002-8331（2012）34-0152-