基于局部熵差的栅格地图拼接方法

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1、第4期华东师范大学学报(自然科学版)No.42002年12月JournalofEastChinaNormalUniversity(NaturalScience)Dec.2002文章编号:1000-5641(2002)04-0048-06基于局部熵差的栅格地图拼接方法沈建国戴永刚(华东师范大学电子科学技术系,上海200062)摘要:栅格地图识别输入系统中往往要对扫描的多块小地图进行镶嵌拼接成为大块完整地图后才作进一步处理。以往的一些图象拼接方法在图象倾斜时不能正确拼接或者有人机交互量过大、处理效率低等缺点,作者提出一种可以自动校正倾斜的拼接方法。方法先定义了局部熵的

2、概念,用熵差匹配的方法寻找到多个匹配点,然后用最小二乘法计算两幅地图的相对倾斜角以及计算出两图的对应坐标关系,经过倾斜校正快速算法处理和“拼缝”的平滑处理后最终实现拼接。搜索匹配中采用序贯检测及跳跃式策略以减少搜索时间。实验结果表明该方法在地图小角度倾斜时能正确拼接,拼接方法效率高,速度快,是栅格地图识别输入系统中地图拼接的一种新方法。关键词:栅格地图识别输入系统;图象拼接;局部熵;序贯检测;倾斜校正中图分类号:TP393.02文献标识码:A0引言方便有效地完成纸质地图的电子化制作从而快速有效地建立地理信息数据库是近几年来的研究方向之一。栅格地图扫描识别输入具有速

3、度快、投入少、易于更新等特点,逐渐受到研究人员的关注。需扫描识别的地图一般较大,而扫描仪尺寸有限,所以一整幅地图需要先进行分块扫描形成多个图象文件然后进行图象拼接(镶嵌)以便对整幅地图进行统一处理。图象的拼接需要在图象的重叠区寻找相匹配的特征模板(块或点)。常用的模板匹配法[1]有直接相关匹配法、Hausdorff距离法、不变矩法、形状特殊点法和小波变换匹配法等,显然图象拼接不只是模板匹配,图象拼接要求处理时间少、效率高、能处理图象有倾斜时的拼接。针对提高拼接效率的算法有以下几个:[2](a)基于块匹配的算法,在两幅图象的重叠区搜索两个灰度相同或相似的两个子块,[

4、3]从而实现匹配。该方法精度高但计算时间长;(b)相邻列比值最佳匹配法是在一幅图象的重叠区域中不相邻2列取出部分要素,取其比值作为模板,在另一图象中搜索最佳匹配模板。算法计算量有所减少,但图象重叠区有噪声,且大范围相同颜色时效果不理想;(c)基于[4]网格匹配的快速对准算法,从第一幅图象的重叠区取一网格,在第二幅图像搜索最佳匹配网格。算法有较好的时间特性和一定的抗干扰性,但无法解决图象倾斜时的拼接;(d)基[5]于特征点的人工拼接方法,在相邻的两幅地图上开两个包含特征点的小窗,将两个窗口作一系列图象处理后,人工(鼠标)精确选取匹配特征点,再计算旋转角度从而实现拼接

5、。收稿日期:2001-12作者简介:沈建国(1944-),男,高级工程师.第4期沈建国,等:基于局部熵差的栅格地图拼接方法49前三种方法未能解决图象有倾斜的情况,而第四种方法人机交互量过大。针对小角度倾斜的地图拼接,我们提出一种基于局部熵差的自动拼接新方法。1图象的局部熵熵已被广泛应用于信号处理、图象处理等各种领域。首先假定图象函数具有非负值,即f(x,y)>0,对于一幅M×N大小的图象,定义MNMNHf=-66pijlgpijpij=f(i,j)/66f(i,j)(1)i=1j=1i=1i=1[6]称Hf为该图象的熵。如果只对图象的某一局部定义熵,则称其为局部熵

6、。由熵的定义可知,图象的局部熵反映了该局部所含有信息量的大小,因此局部熵可以描述图象的局部性质。可见,由于熵的大小依赖于整个的局部区域,单个象素的灰度值对熵的影响很小,Pij的归一化处理具有平滑噪声的作用,局部熵对噪声和一定程度的几何失真不敏感,利用局部熵建立的匹配方法必然具有良好的抗几何失真能力,因此将它引入两幅相对有小角度倾斜的图象拼接的情况是可行的。由于前面熵定义的计算涉及对数运算,计算量比较大,为此利用泰勒展开可得如下的近似公式。由(1)式可知,Pij是一个趋于0的值,当Pij趋于0时,可得:MNHf≈-66Pij(Pij-1)(2)i=1j=1上式是比较

7、简单的代数运算,因此计算时间有所减少也利于硬件实现。2方法的原理和步骤拼接时对待拼接的两幅地图要求要有一定的重叠区,但允许有小角度的倾斜(3度以内),拼接过程分几个步骤:(1)用基于局部熵的序贯检测算法求出两幅地图的第一个匹配点;(2)在第一个匹配点所在的垂直直线上选取若干点,在第二幅图的重叠区中搜索对应的这些点,这些点大致可拟合在一条斜线上(有小角度倾斜时);(3)用最小二乘法计算第二幅图象中搜索到的斜线的角度,并计算坐标对应关系;(4)图象有小角度倾斜时,用本文后面提到的快速算法进行校正旋转;(5)拼接时图象重叠区简单相加会出现“拼缝”,作“拼缝”平滑处理;(

8、6)拼接图

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