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1、第卷增刊大连海事大学学报年月,文幼号一增一一基于特征点’匹配的图像拼接算法,,尹丽华安居白夏妍妍大,连海事大学计算机科学与技术学院辽宁大连摘,,要针对海洋图像的特点对海上滋油航空遥感监侧中的图像拼接方法进行研究采用特征点匹配的方法在待,匹配的图像上人工选取三个特征点以对两幅有重盈区域的图像进行拼接并构造一个图像拼接系统数据处理结果表明,该方法能够得到较理想的拼接效果关挂询图像拼接特征点配准融合中圈分类号文献标志码,海洋场景难于确定模型参数并且不像人工场景引言,,如城市街区等线条特征很少基于上述因素图像拼接是将两幅以上的具有部
2、分重叠的图本文选择基于特征点匹配方法对海上滋油图像进像进行无缝拼接从而得到较高分辨率或宽视角的行拼接,图像图像拼接技术最早应用于航空领域现已广、、、图像配准泛应用于数字视频运动分析虚拟现实技术遥、〔’〕感图像处理医学图像分析等领域本文研究在,照相机在连续拍摄景物时其运动是不受任,,特定海域内使用机载摄像机得到一组连续图像,这个过,,何限制的程十分复杂设,其中每张图像搜盖一个小区域相临图像间有部‘’,,‘、了为两幅连续图像中拍摄的同,,分重盈通过对重叠区域的处理把整个海域的场,一点则二者关系可由下式确定景恢复出来。,〕,关于图
3、像拼接的研究有很多一般来说这类,问题重要的是图像对应模型的选择目前关于对‘,应模型参数的研究主要分为两大类基于特征的‘‘,其中了是,方法和基于无特征的方法基于特征的方法中首’,,,,两点的齐次坐标是两图像间参数变先要处理图像提取满足特定应用要求的特征然,换矩阵若确定则两幅图像的变换关系即后利用特征对应关系确定模型参数该方法的主,,可确定图像的拼接过程就是精确求得变换矩阵要困难在于选择什么样的特征以及如何对特征,的过程对于式中变换模型需要准确配准、、进行匹配跟踪常用的图像特征有点直线曲线,组匹配点才可以求解出变换矩阵从参数矩等
4、,,阵中各参数的作用分析和表示两图的平基于无特征的方法则是定义刻画域相似性,。、、、‘,。,移量表示尺度和旋转和的代价函数将问题转化为求解关于模型参数的,,,,表示水平与垂直方向的变形量通常由于图优化问题针对本研究课题图像为海洋场景颜,。、,,‘,色值分布整体上具有很强的相似性如选用无特像的参数作用较小一般取,,,征的方法根据颜色值构造代价函数进行优化将投影变换模型可简化为仿射变换模型和刚性·一一收稿日期,,,作者简介尹丽华一女辽宁鞍山人硕士研究生抓飞大连海事大学学报第卷此时矩阵的参数由个缩减为个在实际拍用两幅来自黄海海域有
5、重盛区域的紫外滋油图像,,,,摄过程中相临两幅图像间的变形失真很小两幅进行实验首先人工在图中选取三个特征点图像的变换由参数到参数的简化对于初值简自动在图中找到相应的匹配点并用圈标记出、,,化预测来说是可行的当准确地匹配出对点来再根据所选特征点对两幅图像进行拼接图时,就,可以确定出这个参数正是基于这一点是对两幅滋油图像和拼接后的结果图本文采用选取个特征点来对图像进行匹配,同时由式可看出‘户、,一,一个匹配点可构成两个线性方程三个匹配点可,构成六元线性方程组可以通过全选主元圈侍拼接滋油圈像《消,去法进行求解方程进而推出在待匹配的
6、图像上选取三个特征点进行两幅连续图像间的配准是可行的图像融合图像融合是指将图像进行空间叠加从而增加圈待拼接滋油圈像《信息的过程一般情况下两幅图像由于采样时间,和采样角度等因素的不同重益部分呈现出明暗强度及变形程度的差异为使融合后的图像具有视觉,一致性而且没有明显的接缝本文采用‘提出的融合算法袱采用一种、加权平均的方法进行图像平滑过渡设是圈拼接结果圈‘‘,,,两幅待拼接图像将图像人和几在空间登加则从拼接结果图可看出该算法对上述两幅有,融合后的图像像素可表示为重益区域的紫外滋油图像实现了无缝拼接图像,,〔五间的过渡自然,达到了一
7、定精度,二,,,嵘,二,夕门乃,八,任几结论、,式中表示权重值一般与重益区域的宽度,,实验结果表明通过上面的方法对两幅有重,、二,、,有关且在重益区,叠区域的图像进行拼接能够得到比较理想的效,,由渐变,域中由渐变至至由此实果系统在特征点的选取方面选用手工方式进行现,了在重亚区域中由人缓慢平滑过渡到人选取大大降低了系统的效率采用计算机自动提,取特征点的方式是本文今后要研究的重点图像拼接结果用语言编程实现上述算法本文选参考文献,田清,张利欣,等,,一〔徐正光图像拼接方法探讨〔徽计算机信息,,,,·〔幻件建宁邻宝龙冯宗哲一种荃于兴
8、趣点匹配的图像拼接方法【〕计算机应用,张建奇荃,,一〔刘德连于点匹配的图像拼接算法【计算机工程,,马小明基于特征点,,一【朱正明姜明匹配的图像拼接系统【森林科学转第页大连海事大学学报第卷,、、,以、护包括共享信息管理共享模型管理数据操作有提出的徽软和联合〔’管理等提出的一等标准工作流引攀结
