攝影測量系統(tǒng)中基于SIFT算法的柱面全景圖像拼接實(shí)現(xiàn).pdf

1、隨著科學(xué)技術(shù)的進(jìn)步，人們對外界信息的要求越來越高，在很多時(shí)候，單一的局部圖像已經(jīng)不能滿足人們的需求，需要全景圖像展示更多的視覺信息。在很多領(lǐng)域，比如攝影測量、醫(yī)學(xué)影像、軍事安全和虛擬現(xiàn)實(shí)技術(shù)中，全景拼接技術(shù)更是必不可少。全景圖像能夠全方位360°展示視野范圍內(nèi)的景物特征，為觀測者提供全面的實(shí)景圖像信息，所以全景圖像拼接技術(shù)具有重要的研究意義。
　　本文圖像拼接的目的是將攝影測量系統(tǒng)所拍攝的一組有重疊區(qū)域的圖像序列拼接成360°的全

2、景圖并應(yīng)用于三維地理信息的顯示中。圖像拼接的兩個(gè)最主要技術(shù)就是圖像配準(zhǔn)與圖像融合。針對圖像配準(zhǔn)，本文選取了計(jì)算量少、效率高并且魯棒性較好的基于特征信息的圖像匹配方法。在實(shí)際操作中，由于攝像頭的運(yùn)動(dòng)，圖像序列并不在同一個(gè)坐標(biāo)系下。本文在比較了立方體全景圖、球形全景圖和圓柱體全景圖的特點(diǎn)后選取了獲取原始圖像方式簡單且圖像信息量豐富的基于圓柱面的全景圖。在圖像拼接算法中先利用柱面轉(zhuǎn)換公式將原始圖像變換成柱面圖，然后提取它們的SIFT(Scal

3、e-invariant Feature Transform，即尺度不變特征轉(zhuǎn)換)特征點(diǎn)，然后進(jìn)行特征點(diǎn)對的匹配。在文中詳細(xì)介紹了SIFT特征點(diǎn)的形成過程及其位置、尺度、方向等不變特性。特征點(diǎn)的正確匹配才能確定兩幅圖像的對應(yīng)關(guān)系，本文在匹配階段選取了K-D樹和BBF的算法對兩幅有重疊區(qū)域的圖像特征點(diǎn)對進(jìn)行初步篩選，去除掉一部分不正確的匹配對。接著利用RANSAC算法進(jìn)一步篩選特征點(diǎn)對，并生成變換矩陣。圖像在變換矩陣作用下實(shí)現(xiàn)圖像的配準(zhǔn)。這

4、樣直接生成的拼接圖在重疊區(qū)域會(huì)有明顯的接縫，并且不同圖像在不同光照下圖像的亮度也不同，這樣很容易造成明顯的色差。本文在研究了不同方法后采用加權(quán)平均的融合方法實(shí)現(xiàn)了圖像之間的平滑過渡，進(jìn)而消除接縫，生成效果較好的全景拼接圖。
　　利用本文的全景圖像拼接算法結(jié)合攝影測量系統(tǒng)對室外多處景物進(jìn)行了試驗(yàn)，均能獲得較好的拼接效果。實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明，本文算法能快速準(zhǔn)確的完成全景圖像的拼接工作，對于有亮度變化和噪聲的情況也能表現(xiàn)出很強(qiáng)的魯棒性，能夠較