基于特征点的图像拼接算法

基于特征点的图像拼接算法

摘要：通过对常用图像拼接算法的研究，提出一种

基于图像特征点的拼接算法，利用梯度方向特征点的数据，确定一组最合理的特征匹配，利用这一数据给出两幅图像间矩阵变换的初值，再利用迭代的方法校正，最终得到精确值，通过仿真结果验证算法的有效性。

关键词：特征点；图像拼接；迭代；匹配

中图分类号：TP391.41 文献标识码：A 文章编号：1671－7597（2011）0710182－02

0 引言

图像拼接是图像融合领域里的重要内容，图像拼接（image mosaic）是指将一组相互间存在连接关系的图像进

行无缝拼合连接，生成一张具有较宽视角的高分辨率图像，图像拼接技术已经广泛应用于空间探索、遥感图像处理、医学图像分析等领域[1]。要实现图像拼接，其关键是图像的匹配。图像匹配的方法主要有两大类：特征匹配和区域匹配。区域匹配是利用图像区域之间的像素的相关性进行匹配；特征匹配是利用图像中的纹理、边缘、特征点等特征来确定匹配位置，本文基于特征点来进行图象匹配。

应用最广泛的一类拼接算法是柱面与球面图像的拼接[4，

5]，经过球面与柱面变换后，问题就归结为确定每幅图像的平移量。两幅图像经过平移、旋转和缩放的组合变换。设，为两幅图像的对应点，由下式可确定二者的对应关系本文给出一种确定参数的方法。首先确定一定数量的特征点，利用特征点的匹配给出图像变换矩阵，最后通过递归算法得到最后的变换。对比最佳缝合线的方法，提取特征点的方法更适合航空影像。

1 特征提取

图像特征点提取范围在模板图像和匹配图像中是不同的，一般来说，图像序列中模板图像和匹配图像间的重叠范围约在30%-50%之间，为不丢失特征信息，图像特征点提取范围至少应限定为50%。图像中的边缘和拐点是图像中显著的特征，其中包含了许多重要的信息。准确的提取图像中的特征是算法鲁棒性的前提和保障。本文首先提取图像的边缘信息，再从边缘点中抽取特征较强的点，即拐点，作为最后的特征点。

1.1 边缘信息提取

本文需要用到的边缘信息包括，边缘点的位置、梯度方向及梯度值。首先利用Canny算法[6]提取图像的边缘。

对图像中任一点，规定向左和向下为正方向，则梯度方向

1.2 边缘方向分类

1.3 提取拐点

在图像的边缘中寻找拐点，在拐点周围，检测图像的边缘方向是否发生变化较大，如折点和三叉点等。通过计算出的边缘点的梯度方向，依据梯度方向从边缘点中提取出要进行匹配的拐点。

2 计算匹配的特征

2.1 可能的匹配点

得到了两幅图像的拐点，我们就拥有了两组待匹配的特征点，每一特征点包含梯度方向和梯度值的信息。

2.2 消除误匹配

我们消除误匹配的操作基于以下的假设：旋转和缩放运动相对平移运动来说比较小。这样，连接两对匹配点的两个向量间的差别应不大。也就是说，若两对匹配点和的匹配是正确的，那么，向量与间的差别应不大，则与应很相似。

因此，向量与所有向量之均值相比较，以及与均值的偏差来判断，即可判定与是否为恰当的匹配点。这样，可有效消除匹配的误差，避免误匹配，确保所估计初值与真实值尽量靠近。

3 确定变换矩阵

为得到两图像间的变换矩阵，利用迭代的方法计算特征点与其匹配点变换后点距离的最小值，为此，本文使用

Levenberg-Marquardt方法[2]。为减小计算量，我们只对匹配点对进行计算。

若是匹配的特征点对，则首先，从所有匹配的特征对中取四对相似性最好的匹配，计这一方法会在很少的步数内即收敛到最优值，从而确定两幅图像间的变换矩阵。用这一方法对两幅图像进行了实验，结果如图1所示，说明了算法是可行的。

4 实验结果

5 总结

实验结果表明，本文的方法在卫星图像比例相同，角度相差不大时是有效的。因为给出了优化的初值，因而避免了递归算法收敛到局部最小值而非全局最优现象。

参考文献：

[1]尉朝闻、李会平，基于特征点的图像拼接算法研究[J].科学实践，177-177

[2]W.H.Press et al，Numerical Recipes in C：the Atr of Scientific Computing，2nd ed，Cambridge University Press Cambridge，1992.

[3]R. Szeliski and S. B. Kang，Direct methods for visual scene reconstruction，In IEEE Workshop on Presentation of

Visual Scenes，1995：26-33.

[4]A. Krishnan and N. Ahuja. Panoramic image acquisition.

In IEEE Conference on Computer Vision and Pattern Recognition，pages 379-384，San Fransisco，California，June，1996.

[5]L. McMillan and G. Bishop. Plenoptic modeling：An jimage-based rendering system. In SIGGRAPH，Los Angeles，California，August 1995.ACM.

[6]J. Canny. A Computational Approach to Edge Detection.

In IEEE Trans On PAMI，VOL 8，No.6.pages：679-697. Nov，1986.

全景拼接算法简介

全景拼接算法简介 罗海风 2014.12.11 目录 1.概述 (1) 2.主要步骤 (2) 2.1. 图像获取 (2) 2.2鱼眼图像矫正 (2) 2.3图片匹配 (2) 2.4 图片拼接 (2) 2.5 图像融合 (2) 2.6全景图像投射 (2) 3.算法技术点介绍 (3) 3.1图像获取 (3) 3.2鱼眼图像矫正 (4) 3.3图片匹配 (4) 3.3.1与特征无关的匹配方式 (4) 3.3.2根据特征进行匹配的方式 (5) 3.4图片拼接 (5) 3.5图像融合 (6) 3.5.1 平均叠加法 (6) 3.5.2 线性法 (7) 3.5.3 加权函数法 (7) 3.5.4 多段融合法（多分辨率样条） (7) 3.6全景图像投射 (7) 3.6.1 柱面全景图 (7) 3.6.2 球面全景图 (7) 3.6.3 多面体全景图 (8) 4.开源图像算法库OPENCV拼接模块 (8) 4.1 STITCHING_DETAIL程序运行流程 (8) 4.2 STITCHING_DETAIL程序接口介绍 (9) 4.3测试效果 (10) 5.小结 (10) 参考资料 (10) 1.概述 全景视图是指在一个固定的观察点，能够提供水平方向上方位角360度，垂直方向上180度的自由浏览（简化的全景只能提供水平方向360度的浏览）。 目前市场中的全景摄像机主要分为两种：鱼眼全景摄像机和多镜头全景摄像机。鱼眼全景摄像机是由单传感器配套特殊的超广角鱼眼镜头，并依赖图像校正技术还原图像的鱼眼全景摄像机。鱼眼全景摄像机

最终生成的全景图像即使经过校正也依然存在一定程度的失真和不自然。多镜头全景摄像机可以避免鱼眼镜头图像失真的缺点，但是或多或少也会存在融合边缘效果不真实、角度有偏差或分割融合后有"附加"感的缺撼。 本文档中根据目前所查找到的资料，对多镜头全景视图拼接算法原理进行简要的介绍。 2.主要步骤 2.1. 图像获取 通过相机取得图像。通常需要根据失真较大的鱼眼镜头和失真较小的窄视角镜头决定算法处理方式。单镜头和多镜头相机在算法处理上也会有一定差别。 2.2鱼眼图像矫正 若相机镜头为鱼眼镜头，则图像需要进行特定的畸变展开处理。 2.3图片匹配 根据素材图片中相互重叠的部分估算图片间匹配关系。主要匹配方式分两种： A．与特征无关的匹配方式。最常见的即为相关性匹配。 B．根据特征进行匹配的方式。最常见的即为根据SIFT，SURF等素材图片中局部特征点，匹配相邻图片中的特征点，估算图像间投影变换矩阵。 2.4 图片拼接 根据步骤2.3所得图片相互关系，将相邻图片拼接至一起。 2.5 图像融合 对拼接得到的全景图进行融合处理。 2.6 全景图像投射 将合成后的全景图投射至球面、柱面或立方体上并建立合适的视点，实现全方位的视图浏览。

图像拼接原理及方法

第一章绪论 1.1图像拼接技术的研究背景及研究意义 图像拼接(image mosaic)是一个日益流行的研究领域，他已经成为照相绘图学、计算机视觉、图像处理和计算机图形学研究中的热点。图像拼接解决的问题一般式，通过对齐一系 列空间重叠的图像，构成一个无缝的、高清晰的图像，它具有比单个图像更高的分辨率和更大的视野。 早期的图像拼接研究一直用于照相绘图学，主要是对大量航拍或卫星的图像的整合。近年来随着图像拼接技术的研究和发展，它使基于图像的绘制( IBR )成为结合两个互补领域 ――计算机视觉和计算机图形学的坚决焦点，在计算机视觉领域中，图像拼接成为对可视化 场景描述(Visual Seene Representaions)的主要研究方法：在计算机形学中，现实世界的图像过去一直用于环境贴图，即合成静态的背景和增加合成物体真实感的贴图，图像拼接可以 使IBR从一系列真是图像中快速绘制具有真实感的新视图。 在军事领域网的夜视成像技术中，无论夜视微光还是红外成像设备都会由于摄像器材的限制而无法拍摄视野宽阔的图片，更不用说360度的环形图片了。但是在实际应用中，很 多时候需要将360度所拍摄的很多张图片合成一张图片，从而可以使观察者可以观察到周围的全部情况。使用图像拼接技术，在根据拍摄设备和周围景物的情况进行分析后，就可以将通过转动的拍摄器材拍摄的涵盖周围360度景物的多幅图像进行拼接，从而实时地得到 超大视角甚至是360度角的全景图像。这在红外预警中起到了很大的作用。 微小型履带式移动机器人项目中，单目视觉不能满足机器人的视觉导航需要，并且单目 视觉机器人的视野范围明显小于双目视觉机器人的视野。利用图像拼接技术，拼接机器人双 目采集的图像，可以增大机器人的视野，给机器人的视觉导航提供方便。在虚拟现实领域中，人们可以利用图像拼接技术来得到宽视角的图像或360度全景图像，用来虚拟实际场景。 这种基于全景图的虚拟现实系统，通过全景图的深度信息抽取，恢复场景的三维信息，进而建立三维模型。这个系统允许用户在虚拟环境中的一点作水平环视以及一定范围内的俯视和仰视，同时允许在环视的过程中动态地改变焦距。这样的全景图像相当于人站在原地环顾四 周时看到的情形。在医学图像处理方面，显微镜或超声波的视野较小，医师无法通过一幅图 像进行诊视，同时对于大目标图像的数据测量也需要把不完整的图像拼接为一个整体。所以把相邻的各幅图像拼接起来是实现远程数据测量和远程会诊的关键环节圆。在遥感技术领域中，利用图像拼接技术中的图像配准技术可以对来自同一区域的两幅或多幅图像进行比较，也可以利用图像拼接技术将遥感卫星拍摄到的有失真地面图像拼接成比较准确的完整图像，作为进一步研究的依据。 从以上方面可以看出，图像拼接技术的应用前景十分广阔，深入研究图像拼接技术有着很重 要的意义 1.2图像拼接算法的分类 图像拼接作为这些年来图像研究方面的重点之一，国内外研究人员也提出了很多拼接算 法。图像拼接的质量，主要依赖图像的配准程度，因此图像的配准是拼接算法的核心和关键。根据图像匹配方法的不同仁阔，一般可以将图像拼接算法分为以下两个类型： (1) 基于区域相关的拼接算法。 这是最为传统和最普遍的算法。基于区域的配准方法是从待拼接图像的灰度值出发，对 待配准图像中一块区域与参考图像中的相同尺寸的区域使用最小二乘法或者其它数学方法 计算其灰度值的差异，对此差异比较后来判断待拼接图像重叠区域的相似程度，由此得到待

图像记忆的原理和方法[图像拼接原理及方法]

图像记忆的原理和方法[图像拼接原理及方法] 第一章绪论 1.1 图像拼接技术的研究背景及研究意义 图像拼接(image mosaic)是一个日益流行的研究领域，他已经成为照相绘图学、计算机视觉、图像处理和计算机图形学研究中的热点。图像拼接解决的问题一般式，通过对齐一系列空间重叠的图像，构成一个无缝的、高清晰的图像，它具有比单个图像更高的分辨率和更大的视野。 早期的图像拼接研究一直用于照相绘图学，主要是对大量航拍或卫星的图像的整合。近年来随着图像拼接技术的研究和发展，它使基于图像的绘制（IBR ）成为结合两个互补领域——计算机视觉和计算机图形学的坚决焦点，在计算机视觉领域中，图像拼接成为对可视化场景描述（Visual Scene Representaions）的主要研究方法：在计算机形学中，现实世界的图像过去一直用于环境贴图，即合成静态的背景和增加合成物体真实感的贴图，图像拼接可以使IBR 从一系列真是图像中快速绘制具有真实感的新视图。 在军事领域网的夜视成像技术中，无论夜视微光还是红外成像设备都会由于摄像器材的限制而无法拍摄视野宽阔的图片，更不用说

360 度的环形图片了。但是在实际应用中，很多时候需要将360 度所拍摄的很多张图片合成一张图片，从而可以使观察者可以观察到周围的全部情况。使用图像拼接技术，在根据拍摄设备和周围景物的情况进行分析后，就可以将通过转动的拍摄器材拍摄的涵盖周围360 度景物的多幅图像进行拼接，从而实时地得到超大视角甚至是360 度角的全景图像。这在红外预警中起到了很大的作用。 微小型履带式移动机器人项目中，单目视觉不能满足机器人的视觉导航需要，并且单目视觉机器人的视野范围明显小于双目视觉机器人的视野。利用图像拼接技术，拼接机器人双目采集的图像，可以增大机器人的视野，给机器人的视觉导航提供方便。在虚拟现实领域中，人们可以利用图像拼接技术来得到宽视角的图像或360 度全景图像，用来虚拟实际场景。这种基于全景图的虚拟现实系统，通过全景图的深度信息抽取，恢复场景的三维信息，进而建立三维模型。这个系统允许用户在虚拟环境中的一点作水平环视以及一定范围内的俯视和 仰视，同时允许在环视的过程中动态地改变焦距。这样的全景图像相当于人站在原地环顾四周时看到的情形。在医学图像处理方面，显微镜或超声波的视野较小，医师无法通过一幅图像进行诊视，同时对于大目标图像的数据测量也需要把不完整的图像拼接为一个整体。所以把相邻的各幅图像拼接起来是实现远程数据测量和远程会诊的关键 环节圆。在遥感技术领域中，利用图像拼接技术中的图像配准技术可以对同一区域的两幅或多幅图像进行比较，也可以利用图像拼接技术

360°全景拼接技术简介

本文为技术简介，详细算法可以参考后面的参考资料。 1.概述 全景图像(Panorama)通常是指大于双眼正常有效视角(大约水平90度，垂直70度)或双眼余光视角(大约水平180度，垂直90度)，在一个固定的观察点，能够提供水平方向上方位角360度，垂直方向上180度的自由浏览（简化的全景只能提供水平方向360度的浏览），乃至360度完整场景范围拍摄的照片。 生成全景图的方法，通常有三种：一是利用专用照相设备，例如全景相机，带鱼眼透镜的广角相机等。其优点是容易得到全景图像且不需要复杂的建模过程，但是由于这些专用设备价格昂贵，不宜普遍适用。二是计算机绘制方法，该方法利用计算机图形学技术建立场景模型，然后绘制虚拟环境的全景图。其优点是绘制全景图的过程不需要实时控制，而且可以绘制出复杂的场景和真实感较强的光照模型，但缺点是建模过程相当繁琐和费时。三是利用普通数码相机和固定三脚架拍摄一系列的相互重叠的照片，并利用一定的算法将这些照片拼接起来，从而生成全景图。 近年来随着图像处理技术的研究和发展，图像拼接技术已经成为计算机视觉和计算机图形学的研究焦点。目前出现的关于图像拼接的商业软件主要有Ptgui、Ulead Cool 360及ArcSoft Panorama Maker等，这些商业软件多是半自动过程，需要排列好图像顺序，或手动点取特征点。 2.全景图类型： 1)柱面全景图 柱面全景图技术较为简单，发展也较为成熟，成为大多数构建全景图虚拟场景的基础。这种方式是将全景图像投影到一个以相机视点为中心的圆柱体内表面，

视线的旋转运动即转化为柱面上的坐标平移运动。这种全景图可以实现水平方向360度连续旋转，而垂直方向的俯仰角度则由于圆柱体的限制要小于180度。柱面全景图有两个显著优点：一是圆柱面可以展开成一个矩形平面，所以可以把柱面全景图展开成一个矩形图像，而且直接利用其在计算机内的图像格式进行存取；二是数据的采集要比立方体和球体都简单。在大多数实际应用中，360度的环视环境即可较好地表达出空间信息，所以柱面全景图模型是较为理想的一种选择。 2)立方体全景图 立方体全景图由六个平面投影图像组成，即将全景图投影到一个立方体的内表面上。这种方式下图像的采集和相机的标定难度较大，需要使用特殊的拍摄装置，依次在水平、垂直方向每隔90度拍摄一张照片，获得六张可以无缝拼接于一个立方体的六个面上的照片。这种方法可以实现水平方向360度旋转、垂直方向180度俯仰的视线观察。 3)球面全景图 球面全景图是指将源图像拼接成一个球体的形状，以相机视点为球心，将图像投影到球体的内表面。与立方体全景图类似，球面全景图也可以实现水平方向360度旋转、垂直方向180度俯仰的视线观察。球面全景图的拼接过程及存储方式较柱面全景图大为复杂，这是因为生成球面全景图的过程中需要将平面图像投影成球面图像，而球面为不可展曲面。因此这是一个平面图像水平和垂直方向的非线性投影过程，同时也很难找到与球面对应且易于存取的数据结构来存放球面图像。目前国内外在这方面提出的研究算法较其他类型全景图少，而且在可靠性和效率方面也存在一些问题。 3.主要内容

图像拼接论文

基于特征点的图像拼接算法研究指导教师： 学生姓名：学号： 专业：计算机技术 院（系）：信息工程学院 完成时间：2013年11月

摘要: 图像拼接(image mosaic)技术是将一组相互间重叠部分的图像序列进行空间匹配对准，经重采样合成后形成一幅包含各图像序列信息的宽视角场景的、完整的、高清晰的新图像的技术。图像拼接的过程由图像获取，图像配准，图像合成三步骤组成。其中图像配准是整个图像拼接的基础。本文研究了基于特征图像配准算法。 利用基于特征Harris角点检测算法提取出初始特征点对，实现实现特征点对的精确匹配。最后用加权平均对实现图像融合。实验证明该算法适应性较强，在重复性纹理、旋转角度比较大等较难自动匹配场合下仍可以准确实现图像配准。同时该算法准确率高，鲁棒性强，具有较高的使用价值。 关键词：：图像拼接图像配准特征点图像合成

Abstract: Image mosaic is a technology that carries on the spatial matching to a series of image which are overlapped with each other,and finally builds a seamless and high quality image which has high resolution and big eyeshot．The image mosaic process consists of the following steps．Image acquisition,image registration,image fusion．fusion．Image registration is the important foundation of image mosaic．This article has studied a image registration algorithrm feature-based image registration algorithm． Firstly,corners are extracted using improved Harris operator to extract the initial feature point pairs.Then,the correct matching feature point pairs are used to realize the image registration．Finally,use the Weighted Average Fusion Rule to fuse the images.The experiment results indicate this algorithmhas better registration results under a variety of conditions such as different light,bigger rotation and repetitive texture.At the same time,this algorithm has good effect in image registration,high accurate rate,strong robustness，higher use value． Key words:Image mosaic Image registration Feature points Image fusion

图像拼接算法及实现(一).

图像拼接算法及实现（一） 论文关键词：图像拼接图像配准图像融合全景图 论文摘要：图像拼接(image mosaic)技术是将一组相互间重叠部分的图像序列进行空间匹配对准,经重采样合成后形成一幅包含各图像序列信息的宽视角场景的、完整的、高清晰的新图像的技术。图像拼接在摄影测量学、计算机视觉、遥感图像处理、医学图像分析、计算机图形学等领域有着广泛的应用价值。一般来说,图像拼接的过程由图像获取,图像配准,图像合成三步骤组成,其中图像配准是整个图像拼接的基础。本文研究了两种图像配准算法:基于特征和基于变换域的图像配准算法。在基于特征的配准算法的基础上,提出一种稳健的基于特征点的配准算法。首先改进Harris角点检测算法,有效提高所提取特征点的速度和精度。然后利用相似测度NCC(normalized cross correlation——归一化互相关),通过用双向最大相关系数匹配的方法提取出初始特征点对,用随机采样法RANSAC(Random Sample Consensus)剔除伪特征点对,实现特征点对的精确匹配。最后用正确的特征点匹配对实现图像的配准。本文提出的算法适应性较强,在重复性纹理、旋转角度比较大等较难自动匹配场合下仍可以准确实现图像配准。 Abstract：Image mosaic is a technology that carries on the spatial matching to a series of image which are overlapped with each other, and finally builds a seamless and high quality image which has high resolution and big eyeshot. Image mosaic has widely applications in the fields of photogrammetry, computer vision, remote sensing image processing, medical image analysis, computer graphic and so on. 。In general, the process of image mosaic by the image acquisition, image registration, image synthesis of three steps, one of image registration are the basis of the entire image mosaic. In this paper, two image registration algorithm: Based on the characteristics and transform domain-based image registration algorithm. In feature-based registration algorithm based on a robust feature-based registration algorithm points. First of all, to improve the Harris corner detection algorithm, effectively improve the extraction of feature points of the speed and accuracy. And the use of a similar measure of NCC (normalized cross correlation - Normalized cross-correlation), through the largest correlation coefficient with two-way matching to extract the feature points out the initial right, using random sampling method RANSAC (Random Sample Consensus) excluding pseudo-feature points right, feature points on the implementation of the exact match. Finally with the correct feature point matching for image registration implementation. In this

图像拼接原理及方法

第一章绪论 1.1 图像拼接技术的研究背景及研究意义 图像拼接(image mosaic)是一个日益流行的研究领域，他已经成为照相绘图学、计算机视觉、图像处理和计算机图形学研究中的热点。图像拼接解决的问题一般式，通过对齐一系列空间重叠的图像，构成一个无缝的、高清晰的图像，它具有比单个图像更高的分辨率和更大的视野。 早期的图像拼接研究一直用于照相绘图学，主要是对大量航拍或卫星的图像的整合。近年来随着图像拼接技术的研究和发展，它使基于图像的绘制（IBR）成为结合两个互补领域——计算机视觉和计算机图形学的坚决焦点，在计算机视觉领域中，图像拼接成为对可视化场景描述（Visual Scene Representaions）的主要研究方法：在计算机形学中，现实世界的图像过去一直用于环境贴图，即合成静态的背景和增加合成物体真实感的贴图，图像拼接可以使IBR从一系列真是图像中快速绘制具有真实感的新视图。 在军事领域网的夜视成像技术中，无论夜视微光还是红外成像设备都会由于摄像器材的限制而无法拍摄视野宽阔的图片，更不用说360 度的环形图片了。但是在实际应用中，很多时候需要将360 度所拍摄的很多张图片合成一张图片，从而可以使观察者可以观察到周围的全部情况。使用图像拼接技术，在根据拍摄设备和周围景物的情况进行分析后，就可以将通过转动的拍摄器材拍摄的涵盖周围360 度景物的多幅图像进行拼接，从而实时地得到超大视角甚至是360 度角的全景图像。这在红外预警中起到了很大的作用。 微小型履带式移动机器人项目中，单目视觉不能满足机器人的视觉导航需要，并且单目视觉机器人的视野范围明显小于双目视觉机器人的视野。利用图像拼接技术，拼接机器人双目采集的图像，可以增大机器人的视野，给机器人的视觉导航提供方便。在虚拟现实领域中，人们可以利用图像拼接技术来得到宽视角的图像或360 度全景图像，用来虚拟实际场景。这种基于全景图的虚拟现实系统，通过全景图的深度信息抽取，恢复场景的三维信息，进而建立三维模型。这个系统允许用户在虚拟环境中的一点作水平环视以及一定范围内的俯视和仰视，同时允许在环视的过程中动态地改变焦距。这样的全景图像相当于人站在原地环顾四周时看到的情形。在医学图像处理方面，显微镜或超声波的视野较小，医师无法通过一幅图像进行诊视，同时对于大目标图像的数据测量也需要把不完整的图像拼接为一个整体。所以把相邻的各幅图像拼接起来是实现远程数据测量和远程会诊的关键环节圆。在遥感技术领域中，利用图像拼接技术中的图像配准技术可以对来自同一区域的两幅或多幅图像进行比较，也可以利用图像拼接技术将遥感卫星拍摄到的有失真地面图像拼接成比较准确的完整图像，作为进一步研究的依据。 从以上方面可以看出，图像拼接技术的应用前景十分广阔，深入研究图像拼接技术有着很重要的意义 1.2图像拼接算法的分类 图像拼接作为这些年来图像研究方面的重点之一，国内外研究人员也提出了很多拼接算法。图像拼接的质量，主要依赖图像的配准程度，因此图像的配准是拼接算法的核心和关键。根据图像匹配方法的不同仁阔，一般可以将图像拼接算法分为以下两个类型：（1) 基于区域相关的拼接算法。 这是最为传统和最普遍的算法。基于区域的配准方法是从待拼接图像的灰度值出发，对

图像拼接算法及实现.doc

图像拼接算法及实现（一） 来源：中国论文下载中心 [ 09-06-03 16:36:00 ] 作者：陈挺编辑：studa090420 论文关键词：图像拼接图像配准图像融合全景图 论文摘要：图像拼接(image mosaic)技术是将一组相互间重叠部分的图像序列进行空间匹配对准,经重采样合成后形成一幅包含各图像序列信息的宽视角场景的、完整的、高清晰的新图像的技术。图像拼接在摄影测量学、计算机视觉、遥感图像处理、医学图像分析、计算机图形学等领域有着广泛的应用价值。一般来说,图像拼接的过程由图像获取,图像配准,图像合成三步骤组成,其中图像配准是整个图像拼接的基础。本文研究了两种图像配准算法:基于特征和基于变换域的图像配准算法。在基于特征的配准算法的基础上,提出一种稳健的基于特征点的配准算法。首先改进Harris角点检测算法,有效提高所提取特征点的速度和精度。然后利用相似测度NCC(normalized cross correlation——归一化互相关),通过用双向最大相关系数匹配的方法提取出初始特征点对,用随机采样法RANSAC(Random Sample Consensus)剔除伪特征点对,实现特征点对的精确匹配。最后用正确的特征点匹配对实现图像的配准。本文提出的算法适应性较强,在重复性纹理、旋转角度比较大等较难自动匹配场合下仍可以准确实现图像配准。 Abstract：Image mosaic is a technology that carries on the spatial matching to a series of image which are overlapped with each other, and finally builds a seamless and high quality image which has high resolution and big eyeshot. Image mosaic has widely applications in the fields of photogrammetry, computer vision, remote sensing image processing, medical image analysis, computer graphic and so on. 。In general, the process of image mosaic by the image acquisition, image registration, image synthesis of three steps, one of image registration are the basis of the entire image mosaic. In this paper, two image registration algorithm: Based on the characteristics and transform domain-based image registration algorithm. In feature-based registration algorithm based on a robust feature-based registration algorithm points. First of all, to improve the Harris corner detection algorithm, effectively improve the extraction of feature points of the speed and accuracy. And the use of a similar measure of NCC (normalized cross correlation - Normalized cross-correlation), through the largest correlation coefficient with two-way matching to extract the feature points out the initial right, using random sampling method RANSAC (Random Sample Consensus) excluding pseudo-feature points right, feature points on the implementation of the exact match. Finally with the correct feature point matching for image registration implementation. In this paper, the algorithm adapted, in the repetitive texture, such as relatively large rotation more difficult to automatically match occasions can still achieve an accurate image registration. Key words: image mosaic, image registration, image fusion, panorama 第一章绪论

全景图像拼接

实验目的： 图像拼接的目的是将有衔接重叠的图像拼成一张高分辨率全景图像，它是计 算机视觉、图像处理和计算机图形学等多学科的综合应用技术。图像拼接技术是指将对同一场景、不同角度之间存在相互重叠的图像序列进行图像配准，然后再把图像融合成一张包含各图像信息的高清图像的技术。本实验是根据输入的只有旋转的一系列图像序列，经过匹配，融合后生成一张360度的全景图像。 实验步骤： 下图是实验的流程图，实验大体上分为以下几个步骤： ①特征点提取和sift 描述： 角点检测，即通过查看一个小窗口，即可简单的识别角点在角点上，向任何一个方向移动窗口，都会产生灰度的较大变化， 2 1212()R k λλλλ=-+，通过R 的值的大小来判断是否为角点。H=22x x y y x y I I I I I I ????????，1λ， 输入图像序列 特征点检测 Sift 描述 RANSAC 特征匹配 根据两两匹配求出焦距f 投影到圆柱表面 图像融合 输出图像

为矩阵的两个特征值。实验中的SIFT描述子是对每个角点周围进行4个区域2 进行描述，分别是上下左右四个区域，每个方块大小为5*5，然后对每个方块的每个点求其梯度方向。SIFT方向共有8个方向，将每个点的梯度方向做统计，最后归为8个方向中的一个，得到分别得到sift（k,0），sift（k，1）···sift(k,8)，k为方块序列，0-8为方向，共有四个方块，所以生成32维的向量，然后按幅值大小对这32维向量进行排序，并找出最大的作为主方向。 图为角点检测和sift描述后的图 ②．如果直接根据描述子32维向量进行匹配的话，因为噪声的影响，角点检测的 不准确，会导致找出一些错误的匹配对，如何去掉这些错误的匹配呢？RANSAC 算法是基于特征的图像配准算法中的典型算法，其优点是：可靠、稳定、精度高， 对图像噪声和特征点提取不准确，有强健的承受能力，鲁棒性强，并且具有较好 的剔出误匹配点的能力，经常被使用在图像特征匹配中。RANSAC的基础是大多 数的点是正确的，然后在这些正确的点的基础上找出模型，算出其他点和这模型

基于比值法图像拼接的等比例改进算法

收稿日期:2009-06-26;修回日期:2009-09-10 作者简介:冉柯柯(1982-),女,河南人,硕士研究生,研究方向为数字图像处理和模式识别;王继成,教授,研究员,研究方向为模式识别与智能系统、数字图像和语音处理。 基于比值法图像拼接的等比例改进算法 冉柯柯,王继成 (同济大学电子与信息工程学院,上海201804) 摘　要:图像拼接技术是通过将一组具有部分重叠的图像或视频图像进行无缝拼接后而得到的具有高分辨率的图像或全景图,是图像处理技术的一个重要内容。主要介绍了图像拼接技术的主要步骤、比值匹配法的基本原理和优缺点,然后针对此算法容易出现误匹配的问题,提出了一种改进的算法。通过引用等比例数列的思想增加区域像素信息,与传统方法相比,这种方法可以更快更准地找到最佳匹配位置,从而提高了算法的准确性。实验结果证明了此算法可以有效的消除误匹配。 关键词:图像拼接;图像匹配;比值匹配法;图像融合 中图分类号:TP391 文献标识码:A 文章编号:1673-629X (2010)02-0005-04 An Improved Mosaic Algorithm B ased on R atio Matching Using G eometric Proportion RAN Ke 2ke ,WAN G Ji 2cheng (Department of Electronics and Information Engineering ,Tongji University ,Shanghai 201804,China ) Abstract :Image stitching is normally used to make up a seamless and high resolution with a set of the overlap parts of images and videos.It is one of important technologies for image processing.Presented the main step of the image mosaics ,basic principle and advantages and disadvantages of the ration matching algorithm ,based on the ratio matching algorithm ,an improved algorithm of image stitching is pre 2sented in order to resolve the pseudo https://www.docsj.com/doc/299101797.html,ing the theory of geometric proportion ,comparing with traditional methods ,the algo 2rithm can find the optimal position more quickly and more exactly.The experiments show that this method can eliminate false matches validly. K ey w ords :image stitching ;image registration ;ratio matching ;image fusion 0　引　言 随着数码照相设备的广泛普及,越来越多的数码图像被应用于各个方面的研究中。在实际的科学研究和工程项目中,经常会用到超过人眼视角的高分辨率图像。为了得到大视角的高分辨率图像,人们往往利用广角镜头和扫描式相机来解决部分问题。但这些设备都有价格昂贵和使用复杂等缺点,另外,在一幅低分辨率的图像中得到超宽视角会损失景物中物体的分辨率,而且,广角镜头的图像边缘会产生难以避免的扭曲变形。所以为了在不降低图像分辨率的条件下获取大视野范围的场景照片,人们采用了图像拼接技术来将多幅照片拼接成一幅大的照片。 研究图像拼接技术的目的就是利用计算机进行自 动匹配,将具有重叠区域的多幅图片合成为一幅宽角度图片,以此来扩大视区的范围。现在图像拼接技术已经成为数字图像处理领域的一个研究热点,被广泛应用于虚拟现实、计算机视觉、遥感图像处理、医学图像分析、计算机图形学、视频的索引和检索以及数字视频压缩等领域。 图像拼接技术主要包括图像配准和图像融合两个关键环节。图像配准是图像拼接的核心部分,它直接关系到图像拼接算法的成功率和执行速度。图像配准算法大体可分为基于特征的图像配准和基于区域的图像配准两类[1]。基于特征的图像拼接是利用图像的明显特征(角点或轮廓等)来估算图像之间的变换,从而确定匹配位置。基于区域的方法是利用图像的像素值之间的相关性来寻找最佳匹配点的。常用的方法[2]有点匹配法、线匹配法、面积匹配法[3]、网格匹配法[4]和比值匹配法[5]。比值匹配法具有计算速度快等特点,广泛应用于图像拼接技术中。但是这种方法由于其自 第20卷　第2期2010年2月 计算机技术与发展COMPU TER TECHNOLO GY AND DEV ELOPMEN T Vol.20　No.2Feb.　2010

全景图像拼接融合

全景图像拼接融合算法研究 1 引言 随着计算机视觉、计算机图形学、多媒体通信等技术的发展，各类虚拟现实系统都力图构建具有高度真实感的虚拟场景，因此在背景图像及三维模型纹理图像方面都会选择真实图像作为素材，通过将不同角度的图像进行拼接融合获得广视角图像。因此，无缝平滑的图像拼接融合是构建逼真的模拟训练环境的重要基础。 本文对图像拼接融合算法进行了深入研究，力图构建可以满足各类虚拟现实系统需求的广视角图像。经验证，本文方法可以稳定高效得对多幅图像实现拼接融合，具有较高的实际应用价值。 2 图像拼接融合算法原理 2.1 图像拼接 为了实现相邻间有部分重叠的图像序列的拼接，需要首先确定这些图像序列之间的空间对应关系，这一步工作称之为图像配准。为了确定图像之间的对应关系，需要知道其相应的对应关系模型，一旦确定了图像之间的关系模型，则图像之间的配准问题就转化成确定该模型的参数问题。目前常用的一些关系模型有平移变换模型、刚性变换模型、仿射变换模型以及投影变换模型等。其中，刚体变换是平移变换、旋转变换与缩放变换的组合，仿射变换是较刚体变换更为一般的变换。仿射变换和刚体变换模型则又是投影变换模型的特例。投影变换关系模型可以用齐次坐标表示为： ????????????????????=??????????111~~76543210y x m m m m m m m m y x ……………………………………(1) ???? ??????=176543 210m m m m m m m m M ………………………………………… (2) 其中，投影变换矩阵M 中各参数的意义如下：0m 、1m 、3m 、4m 表示尺度和旋转量；2m 、5m 表示水平和垂直方向位移；6m 、7m 表示水平和垂直方向的变形量。图像配准的实质便是求解投影变换阵M 中的参数。目前对M 求解的典型方法有：模板匹配法、基于图像灰度的配准法、基于图像特征的方法[1]等。 2.2 图像融合 求得两幅图像的最优投影变换矩阵M 之后就确定了它们之间的变换关系。为了得到合成图像，还需要选择合适的图像融合方法来完成图像的拼接。图像融合的任务就是把配准后的两幅图像拼接成一幅无缝图像。一般分两步进行融合，第一步是图像的合并，将两幅图像拼接到同一个坐标空间内，使两幅图像成为一幅图像；第二步是拼缝的消除，去除拼接缝使两幅图像真正能融合成一幅图像。

基于MATLAB的图像拼接技术

基于MATLAB的图像拼接技术 基于MATLAB的图像拼接技术实验报告 学院:数信学院 专业班级: 12级信息工程1班 姓名学号: 一、实验名称:基于MATLAB的图像拼接技术 二、实验目的:利用图像拼接技术得到超宽视角的图像，用来虚拟实际场景。 三、实验原理: 基于相位相关的图像拼接技术是一种基于频域的方法，通过求得图像在频 域上是相位相关特点来找到特征位置，从而进行图像拼接。其基本原理是 基于傅氏功率谱的相关技术。该方法仅利用互功率谱中的相位信息进行图 像配准，对图像间的亮度变化不敏感，而且所获得的相关峰尖突出，具有 一定的鲁棒性和较高的配准精度。 基于相位相关法进行图像拼接的基本原理如下:假设f(x，y)表示尺寸为MN的图像，该函数的二维离散傅里叶变换(DFT)为: ， MN,,111,,，juxMvyN2(//) Fuvfxye,(,)(,),,MN，xy,,00 其中，F(u，v)是复变函数;u、v是频率变量，u=0，1，…，M-1，v=0，1，…，N-1;x、y是空间或图像变量。 二维离散傅里叶逆变换(IDFT)为: N,1M,1,，juxMvyN2(//),fuve(,) Fxy(,),,,y,0x,0 ，…，M-1;y=0，1，…，N-1。其中，x=0，1 设两幅图像、的重叠位置为(，)，则图像、的互功率谱为:IIxyII112002 *II(,)(,),,,,，,，jxy,,,2()1200 ,eII(,)(,)，,,,,12

其中，*为共轭符号，对上式两边进行傅里叶逆变换将在(x，y)处产生一00个函数。因此，只要检测上式傅里叶逆变换结果最大值的位置，就可以获得两xy幅图像间的评议量(，。具体算法步骤如下: 00 II?读入两幅图片、(函数输入)，并转换为灰度图像; 12 II?分别对、做二维傅里叶变换，即: 12 fftIfftI A=() B=() 1222 C则通过A、B的简单的矩阵运算得到另一矩阵，即: 3 C =B*.conj(A)/norm(B*.conj(A)，1) 3 矩阵的二维傅里叶逆变换C在(，)处取得最大，可通过遍历比较C(i，Cxy300 j)大小即可找到该位置，并作为函数返回值。 四实验程序 tic x=[1 2;0 1]; a=imread('7.jpg'); %读取图片 b=imread('8.jpg'); figure imshow(a); figure imshow(b); imwrite(b,'160.jpg'); IMG={a,b}; %将图片存为元胞结构 num=size(IMG,2); %计算图片个数 move_ht=0; %累计平移量初值 move_wd=0; for count=1:num-1 input1=IMG{count}; %读取图象 input11=imresize(rgb2gray(input1),[300,200]);

高清图像全景拼接

高清图像全景拼接 Company Document number：WTUT-WT88Y-W8BBGB-BWYTT-19998

全景拼接白皮书

目录

1 方案概述 1.1 市场需求 全景拼接系统，是以画面拼接技术为基础，将周围相邻的若干个摄像机画面拼接成一幅画面。传统视频监控系统，用户如果要实时监控一片连续的大范围区域，最常见的做法是，安装多个摄像机，每个负责一小片区域，该方案的主要缺陷是，用户没有画面整体感，很难连续追踪整个区域内的某个目标。全景拼接系统，能很好的解决上述问题。 传统意义上的全景拼接系统，虽然解决了“看的广”、“看的画面连续”的问题，但并没有解决“看的清”的问题。因此宇视的全景拼接系统中，增加了球机联动功能，以解决“看的清”的问题，一台10倍以上光学放大的球机可以看清100米甚至更远的目标。球机联动功能，是以枪球映射技术为基础，将全景画面坐标系和球机画面坐标系关联映射起来，用户只要在全景画面中拉框，球机就自动转动和变倍到指定位置，对用户来说这是一个设备，而不是孤立的两个设备。 全景拼接系统，主要应用于大范围监控，如广场、公园、景区、机场停机坪、机场大厅、物流仓库、大型生产车间、交通枢纽等。 1.2 方案特点 ●画面拼接：支持3个高清相机（最高1080P）的拼接。 ●画面拼接：拼接后最高分辨率可以达到5760×1080。 ●球机联动：支持1个球机（最高1080P）的联动。 ●球机联动：支持在全景画面中拉框放大，自动联动球机转动和变倍到指定位置。 2 组网模型 2.1 全景拼接 2.1.1 逻辑框图（或拓扑图） 2.1.2 原理描述 拼接原理： 拼接前提：用于拼接的摄像机，在图像内容上，两两相交。