图像拼接方法综述

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时间:2018-04-19

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1、图像拼接方法综述罗群明施霖g,明理工大学信息工程与自动化学院概述了图像拼接的基木理论和一般过程,分类介绍了各种图像配准方法的原理和优缺点,重点分析了基于特征的图像配准技术,详细阐述了随机采样-致算法在基于特征的图像配准技术屮的应用。关键词:图像拼接;配准;特征匹配;全景图像;基金:W家自然科学基金资助项目(61368005)ReviewonimagestitchingmethodsLUOQun-mingSHILinFacultyofInformationEngineeringandAutomation,KunmingUniversityofScienceandTec

2、hnology;Abstract:Thebasictheoryandgeneralimagestitchingprocessaresummarized.Thevariousimageregistrationmethodprinciples,advantagesanddisadvantagesareintroducedandclassified,andthefeature-basedimageregistrationtechniqueareanalyzed.Applicationofrandomsamplingconsensusalgorithminfeature-b

3、asedimageregistrationaredescribedindetail.Keyword:imagestitching;registration;featurematching;panoramicimage;0引言近年来,随着摄像设备的普及,越来越多的领域应用了图像分析技术来研究和处理各种各样的问题,从而对采集的图像提出更高的要求m。由于摄像设备的物理限制,采集到的阁像总是不能满足人们的宽视角、高分辨率的耍求。而获取全景图像的硬件设备(全景和机、广角镜头等)一般比较昂贵,不适合普遍应用,于是人们提出了利用计算机进行图像拼接来获得全景图的方法。图像拼接是指将

4、一组相互之间存在重叠部分的图像,经过各种图像变换、图像配准和图像融合等形成一个宽视角(甚至是360°视角)的、高分辨率的全景图的技术,涉及计算机阁形学、计算机视觉、阁像处理和模式识别等多个学科,广泛应用于宇宙空间探测、眹学图像、视频检索、虚拟现实等多个领域[2,3]。在虚拟现实中,关键在于生产高质量的虚拟场景,利用图像拼接技术形成的全景图具有真实感强、图像生产速度快、实时性好、硬件要求低的优点以1。在医学影像学方面,大幅度的全景图像能帮助医生对病灶及其周围部位的情况进行全面、直观地观察m。在获取医学全景阁像时,通过阁像拼接技术来获得全景平面或立体图像,是一种有效的解

5、决途径。木文对图像配准方法进行分类分析并讨论其优劣。像拼接基本流程阁像拼接的基本流程包括阁像预处理、阁像配准、阁像融合等。阁像预处理的目的是增强图像的细节信息,抑制噪声,改善图像质量M。图像配准是图像拼接成功的关键m,即将不同传感器所釆集到的同一场景的多光谱、多波段或同一传感器在不同时间、不同方位、不14条件下(气候、亮度等)获得的同一场景的两幅或多幅图像进行匹配、对齐的过程,所以,图像配准方法的不同直接决定了阁像拼接的优劣m。阁像配准方法主耍分为基于区域的阁像拼接方法和基于特征的图像拼接方法。2基于区域的图像配准方法基于区域的配准方法利用阁像像素间相关性强度大小进

6、行对齐。首先,在一个阁像中选择兴趣点,然后在另一个图像中利用互和关搜索对应的像素点。基于区域的方法优点是使用所有可利用的图像数据,能提供非常精确的配准,但缺点是需要一个复杂的初始化[9]。相关性方法是传统的配准方法,该类方法直接利用图像的灰度信息计算图像的相似度,这就需要根据待配准图像的特点选择相应的度量函数,通过一种或几种最优化算法寻找一个最佳空间变换。这类方法一般不需要对图像进行复杂的预处理,实现简单,缺点是应用范围较窄,运算量大。KuglinCD和Hines提出了相位相关法XM,通过傅里叶变换将图像由空域变换到频域,利用互功率谱屮的相位信息进行图像配准。该方法

7、对亮度变化不敏感,并且可用于从不同传感器获得的阁像,但配准结果依赖于信号的特性和噪声。如果图像受到某个很窄频段内的噪声污染(低频噪声或尖刺杂声),白化过程可以有效地消除这些区域中的噪声影响。但是,如果图像中某些区域信噪比很低,闩化过程反而会恶化结果。DcCastro和MorandiC提出丫一种扩展的相位相关法Xill,用于对既有旋转又有平移变换的阁像进行配准。旋转变换本身不包含平移,但旋转和平移同吋发生,构成了一个更复杂的变换。DeCastro和MorandiC通过先确定旋转角度然后确定平移变换的方法计算。3基于特征的配准方法基于特征的配准方法通过提取阁像中明显

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