圖像快速拼接方法的研究與實(shí)現(xiàn).pdf

1、將一系列圖片合成一幅大圖有多種實(shí)現(xiàn)方式，圖像快速拼接是其中最好的選擇，它主要將一定數(shù)量的小區(qū)域圖像通過(guò)軟件技術(shù)手段快速拼接成一幅大圖像。圖像快速拼接主要應(yīng)用于高實(shí)時(shí)性和突發(fā)緊急情況的場(chǎng)景，對(duì)算法實(shí)用性要求較高。比如災(zāi)害發(fā)生后了解受災(zāi)現(xiàn)場(chǎng)情況、航拍地面查看大致地貌、自然災(zāi)害預(yù)警等。諸多的應(yīng)用表明：對(duì)圖像快速拼接開展研究，不僅可以完善拼接理論，還能夠解決實(shí)際問(wèn)題。
　　圖像快速拼接技術(shù)的目的是快速而又較為精準(zhǔn)的獲得拼接圖像，它的技術(shù)難

2、點(diǎn)在于如何精確的配準(zhǔn)圖像和減小拼接誤差。本文通過(guò)對(duì)現(xiàn)有快速拼接算法進(jìn)行研究，對(duì)當(dāng)前算法存在的拼接實(shí)時(shí)性不強(qiáng)、拼接質(zhì)量不佳、實(shí)用性較差等問(wèn)題，進(jìn)行了特征二值描述子、快速精確配準(zhǔn)、實(shí)用性拼接等相關(guān)技術(shù)研究。主要研究?jī)?nèi)容和成果貢獻(xiàn)如下：
　　1、針對(duì)SURF特征點(diǎn)主方向和特征描述符計(jì)算復(fù)雜耗時(shí)、特征描述子占用內(nèi)存空間較大而二值型特征計(jì)算效率高的現(xiàn)狀，本文采用了一種二值特征提取算法(Binary SURF,BSURF)，首先在多尺度圖像上

3、提取特征，然后將利用灰度信息得到的方向賦予特征點(diǎn)，并用二值描述子代替浮點(diǎn)型描述子。經(jīng)實(shí)驗(yàn)驗(yàn)證，對(duì)不同場(chǎng)景下有較大差異的圖像，本文算法都能得到性能良好的特征，且耗時(shí)更少效率更高。
　　2、拼接的誤差主要來(lái)源于配準(zhǔn)階段，針對(duì)傳統(tǒng)配準(zhǔn)方法耗時(shí)且配準(zhǔn)效果不盡如人意的缺點(diǎn)，本文通過(guò)挑選最優(yōu)匹配點(diǎn)來(lái)改進(jìn)配準(zhǔn)模型。算法使用一種“雙向比值法”和改進(jìn)的RANSAC算法雙重篩選，計(jì)算出配準(zhǔn)模型，并使用非線性優(yōu)化算法優(yōu)化該模型。經(jīng)實(shí)驗(yàn)驗(yàn)證，對(duì)不同環(huán)境下

4、的目標(biāo)對(duì)象，本文算法配準(zhǔn)時(shí)間明顯減少，匹配點(diǎn)更為合理準(zhǔn)確。
　　3、在拼接后對(duì)圖像進(jìn)行直接融合，會(huì)留下明顯拼接痕跡，導(dǎo)致融合效果不佳。對(duì)此，本文采用了一種復(fù)合型融合方法，將亮度均衡手段與基于Laplacian金字塔的多分辨率融合法相結(jié)合，發(fā)揮二者優(yōu)勢(shì)，共同致力于改善融合效果。在對(duì)不同光源下不同對(duì)象的對(duì)比實(shí)驗(yàn)中，本文算法優(yōu)勢(shì)明顯，結(jié)果圖像畫面無(wú)縫色彩連續(xù)，實(shí)現(xiàn)了自然過(guò)渡融合。
　　4、針對(duì)傳統(tǒng)拼接實(shí)現(xiàn)方式實(shí)用性較差的缺點(diǎn)，本文

5、提出了一種基于拼接縫的“流水”式拼接瓦片圖輸出的拼接方式，實(shí)現(xiàn)了在輸入圖像的同時(shí)能夠輸出拼接好的瓦片圖，提高了算法的實(shí)用性。經(jīng)實(shí)驗(yàn)對(duì)比，相同拼接條件下，本文方法效率遠(yuǎn)高于傳統(tǒng)算法，使用條件也更加寬松，實(shí)用性更高。
　　綜上，本文通過(guò)對(duì)圖像快速拼接方法進(jìn)行深入研究，在特征提取階段，采用BSURF特征提取算法；在特征配準(zhǔn)時(shí)，使用改進(jìn)的配準(zhǔn)算法減少獲得配準(zhǔn)模型的時(shí)間，減小與理想模型的誤差；在圖像融合時(shí)，將亮度均衡策略引入多分辨率融合進(jìn)行