图像拼接模型及算法.docx

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图像拼接模型及算法

图像拼接模型及算法

　　论文摘要：

图像拼接（imagemosaic）技术是将一组相互间重叠局部的图像序列进展空间匹配对准,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根底。

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根底上,提出一种稳健的基于特征点的配准算法。

首先改良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（normalizedcrosscorrelation——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（RandomSampleConsensus）剔除伪特征点对,实现特征点对的准确匹配。

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：

Imagemosaicisatechnologythatcarriesonthespatialmatchingtoaseriesofimagewhichareoverlappedwitheachother,andfinallybuildsaseamlessandhighqualityimagewhichhashighresolutionandbigeyeshot.Imagemosaichaswidelyapplicationsinthefieldsofphotogrammetry,putervision,remotesensingimageprocessing,medicalimageanalysis,putergraphicandsoon.。

Ingeneral,theprocessofimagemosaicbytheimageacquisition,imageregistration,imagesynthesisofthreesteps,oneofimageregistrationarethebasisoftheentireimagemosaic.Inthispaper,twoimageregistrationalgorithm:

Basedonthecharacteristicsandtransformdomain-basedimageregistrationalgorithm.Infeature-basedregistrationalgorithmbasedonarobustfeature-basedregistrationalgorithmpoints.Firstofall,toimprovetheHarriscornerdetectionalgorithm,effectivelyimprovetheextractionoffeaturepointsofthespeedandaccuracy.AndtheuseofasimilarmeasureofNCC（normalizedcrosscorrelation-Normalizedcross-correlation）,throughthelargestcorrelationcoefficientwithtwo-waymatchingtoextractthefeaturepointsouttheinitialright,usingrandomsamplingmethodRANSAC（RandomSampleConsensus）excludingpseudo-featurepointsright,featurepointsontheimplementationoftheexactmatch.Finallywiththecorrectfeaturepointmatchingforimageregistrationimplementation.Inthispaper,thealgorithmadapted,intherepetitivetexture,suchasrelativelylargerotationmoredifficulttoautomaticallymatchoccasionscanstillachieveanaccurateimageregistration.

　　Keywords:

imagemosaic,imageregistration,imagefusion,panorama

　　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（imagemosaic）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开展，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〔VisualSceneRepresentaions〕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度所拍摄的很多图片合成一图片，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展分析后，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展拼接，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工程中，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围的俯视和仰视，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展诊视，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展比较，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一样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，由此得到待拼接图像重叠区域的围和位置，从而实现图像拼接。

也可以通过FFT变换将图像由时域变换到频域，然后再进展配准。

对位移量比较大的图像，可以先校正图像的旋转，然后建立两幅图像之间的映射关系。

当以两块区域像素点灰度值的差异作为判别标准时，最简单的一种方法是直接把各点灰度的差值累计起来。

这种方法效果不是很好，常常由于亮度、比照度的变化及其它原因导致拼接失败。

另一种方法是计算两块区域的对应像素点灰度值的相关系数，相关系数越大，那么两块图像的匹配程度越高。

该方法的拼接效果要好一些，成功率有所提高。

（2）基于特征相关的拼接算法。

    基于特征的配准方法不是直接利用图像的像素值，而是通过像素导出图像的特征，然后以图像特征为标准，对图像重叠局部的对应特征区域进展搜索匹配，该类拼接算法有比较高的强健性和鲁棒性。

基于特征的配准方法有两个过程：

特征抽取和特征配准。

首先从两幅图像中提取灰度变化明显的点、线、区域等特征形成特征集冈。

然后在两幅图像对应的特征集中利用特征匹配算法尽可能地将存在对应关系的特征对选择出来。

一系列的图像分割技术都被用到特征的抽取和边界检测上。

如canny算子、拉普拉斯高斯算子、区域生长。

抽取出来的空间特征有闭合的边界、开边界、穿插线以及其他特征。

特征匹配的算法有：

穿插相关、距离变换、动态编程、构造匹配、链码相关等算法。

　　1.3本文的主要工作和组织构造

本文的主要工作：

（1）总结了前人在图像拼接方面的技术开展历程和研究成果。

（2）学习和研究了前人的图像配准算法。

（3）学习和研究了常用的图像融合算法。

（4）用matlab实现本文中的图像拼接算法

（5）总结了图像拼接中还存在的问题，对图像拼接的开展方向和应用前景进展展望。

　　本文的组织构造：

　　第一章主要对图像拼接技术作了整体的概述，介绍了图像拼接的研究背景和应用前景，以及图像拼接技术的大致过程、图像拼接算法的分类和其技术难点。

第二章主要介绍讨论了图像预处理中的两个步骤，即图像的几何校正和噪声点的抑制。

第三章主要介绍讨论了图像配准的多种算法。

第四章主要介绍讨论了图像融合的一些算法。

第五章主要介绍图像拼接软件实现本文的算法。

第六章主要对图像拼接中还存在的问题进展总结，以及对图像拼接的开展进展展望。

　　1.4本章小结

　　本章主要对图像拼接技术作了整体的概述，介绍了图像拼接的研究背景和应用前景，以图像拼接算法的分类和其技术难点，并且对全文研究容进展了总体介绍。

　　第二章 图像拼接的根底理论及图像预处理

　　2.1图像拼接

   图像拼接技术主要有三个主要步骤：

图像预处理、图像配准、图像融合与边界平滑，

如图。

   图像拼接技术主要分为三个主要步骤：

图像预处理、图像配准、图像融合与边界平滑，图像预处理主要指对图像进展几何畸变校正和噪声点的抑制等，让参考图像和待拼接图像不存在明显的几何畸变。

在图像质量不理想的情况下进展图像拼接，如果不经过图像预处理，很容易造成一些误匹配。

图像预处理主要是为下一步图像配准做准备，让图像质量能够满足图像配准的要求。

图像配准主要指对参考图像和待拼接图像中的匹配信息进展提取，在提取出的信息中寻找最正确的匹配，完成图像间的对齐。

图像拼接的成功与否主要是图像的配准。

待拼接的图像之间，可能存在平移、旋转、缩放等多种变换或者大面积的同色区域等很难匹配的情况，一个好的图像配准算法应该能够在各种情况下准确找到图像间的对应信息，将图像对齐。

图像融合指在完成图像匹配以后，对图像进展缝合，并对缝合的边界进展平滑处理，让缝合自然过渡。

由于任何两幅相邻图像在采集条件上都不可能做到完全一样，因此，对于一些本应该一样的图像特性，如图像的光照特性等，在两幅图像中就不会表现的完全一样。

图像拼接缝隙就是从一幅图像的图像区域过渡到另一幅图像的图像区域时，由于图像中的某些相关特性发生了跃变而产生的。

图像融合就是为了让图像间的拼接缝隙不明显，拼接更自然

　　2.2图像的获取方式

　　图像拼接技术原理是根据图像重叠局部将多衔接的图像拼合成一高分辨率全景图。

这些有重叠局部的图像一般由两种方法获得:

一种是固定照相机的转轴,然后绕轴旋转所拍摄的照片;另一种是固定照相机的光心,水平摇动镜头所拍摄的照片。

其中,前者主要用于远景或遥感图像的获取,后者主要用于显微图像的获取,它们共同的特点就是获得有重叠的二维图像。

　　2.3图像的预处理

　　2.3.1图像的校正

　　当照相系统的镜头或者照相装置没有正对着待拍摄的景物时候，那么拍摄到的景物图像就会产生一定的变形。

这是几何畸变最常见的情况。

另外，由于光学成像系统或电子扫描系统的限制而产生的枕形或桶形失真，也是几何畸变的典型情况。

几何畸变会给图像拼接造成很大的问题，原本在两幅图像中一样的物体会因为畸变而变得不匹配，这会给图像的配准带来很大的问题。

因此，解决几何畸变的问题显得很重要。

　　图象校正的根本思路是，根据图像失真原因，建立相应的数学模型，从被污染或畸变的图象信号中提取所需要的信息，沿着使图象失真的逆过程恢复图象本来面貌。

实际的复原过程是设计一个滤波器，使其能从失真图象中计算得到真实图象的估值，使其根据预先规定的误差准那么，最大程度地接近真实图象。

　　2.3.2图像噪声的抑制

　　图像噪声可以理解为阻碍人的视觉感知，或阻碍系统传感器对所承受图像源信息进展理解或分析的各种因素，也可以理解成真实信号与理想信号之间存在的偏差。

一般来说，噪声是不可预测的随机信号，通常采用概率统计的方法对其进展分析。

噪声对图像处理十分重要，它影响图像处理的各个环节，特别在图像的输入、采集中的噪声抑制是十分关键的问题。

假设输入伴有较大的噪声，必然影响图像拼接的全过程及输出的结果。

根据噪声的来源，大致可以分为外部噪声和部噪声；从统计数学的观点来定义噪声，可以分为平稳噪声和非平稳噪声。

各种类型的噪声反映在图像画面上，大致可以分为两种类型。

一是噪声的幅值根本一样，但是噪声出现的位置是随机的，一般称这类噪声为椒盐噪声。

另一种是每一点都存在噪声，但噪声的幅值是随机分布的，从噪声幅值大小的分布统计来看，其密度函数有高斯型、瑞利型，分别成为高斯噪声和瑞利噪声，又如频谱均匀分布的噪声称为白噪声等。

　　1.均值滤波

   所谓均值滤波实际上就是用均值替代原图像中的各个像素值。

均值滤波的方法是，对将处理的当前像素，选择一个模板，该模板为其邻近的假设干像素组成，用模板中像素的均值来替代原像素的值。

如图2.4所示，序号为0是当前像素，序号为1至8是邻近像素。

求模板中所有像素的均值，再把该均值赋予当前像素点（（x,y），作为处理后图像在该点上的灰度g（x,y），即

 g（x,y）=

                                                     （2-2-2-1）

其中，s为模板，M为该模板中包含像素的总个数。

图2.2.2.1模板示意图

　　2.中值滤波

　　中值滤波是基于排序统计理论的一种能有效抑制噪声的非线性信号处理技术。

它的核心算法是将模板中的数据进展排序，这样，如果一个亮点〔暗点〕的噪声，就会在排序过程中被排在数据序列的最右侧或者最左侧，因此，最终选择的数据序列中见位置上的值一般不是噪声点值，由此便可以到达抑制噪声的目的。

取某种构造的二维滑动模板，将模板像素按照像素值的大小进展排序，生成单调上升〔或下降〕的二维数据序列。

二维德中值滤波输出为

                                （2-2-2-2）                            

其中，f（x,y），g（x,y）分别为原图像和处理后的图像，w二维模板,k,l为模板的长宽，Med为取中间值操作，模板通常为3 3、55区域，也可以有不同形状，如线状、圆形、十字形、圆环形。

　　2.4本章小结

　　本章主要介绍了图像几何畸变校正和图像噪声抑制两种图像预处理.

　　第三章 图像配准算法

　　3.1图像配准的概念

   图像配准简而言之就是图像之间的对齐。

图像配准定义为:

对从不同传感器或不同时间或不同角度所获得的两幅或多幅图像进展最正确匹配的处理过程。

为了更清楚图像配准的任务，我们将图像配准问题用更准确的数学语言描述出来。

配准可以用描述为如下的问题:

给定同一景物的从不同的视角或在不同的时间获取的两个图像I,I和两个图像间的相似度量S（I,I）,找出I,I中的同名点，确定图像间的最优变换T,使得S（T（I）,I）到达最大值。

   图像配准总是相对于多幅图像来讲的，在实际工作中，通常取其中的一幅图像作为配准的基准,称它为参考图,另一幅图像,为搜索图。

图像配准的一般做法是，首先在参考图上选取以某一目标点为中心的图像子块，并称它为图像配准的模板，然后让模板在搜索图上有秩序地移动，每移到一个位置，把模板与搜索图中的对应局部进展相关比较，直到找到配准位置为止。

   如果在模板的围，同一目标的两幅图像完全一样，那么完成图像配准并不困难。

然而，实际上图像配准中所遇到的同一目标的两幅图像常常是在不同条件下获得的，如不同的成像时间、不同的成像位置、甚至不同的成像系统等，再加上成像中各种噪声的影响，使同一目标的两幅图像不可能完全一样，只能做到某种程度的相似，因此图像配准是一个相当复杂的技术过程。

　　3.2基于区域的配准

　　3.2.1逐一比较法

设搜索图为s待配准模板为T，如图3.1所示，S大小为MN，T大小为UV,如下图。

             图3.1搜索图S与模板T示意图

 逐一比较法的配准思想是:

   在搜索图S中以某点为基点（i,j），截取一个与模板T大小一样的分块图像，这样的基点有（M-U+1）

（N-V+1）个，配准的目标就是在（M-U+1）

（N-V+1）个分块图像中找一个与待配准图像最相似的图像，这样得到的基准点就是最正确配准点。

   设模板T在搜索图s上移动，模板覆盖下的那块搜索图叫子图S,（i,j）为这块子图的左上角点在S图中的坐标，叫做参考点。

然后比较T和S

的容。

假设两者一致，那么T和S

之差为零。

在现实图像中，两幅图像完全一致是很少见的，一般的判断是在满足一定条件下，T和S

之差最小。

根据以上原理，可采用以下两种测度之一来衡量T和S的相似程度。

D（i,j）的值越小，那么该窗口越匹配。

         D（i,j）= 

 [S

（m,n）-T（m,n）]

             （3-1）

或

         D（i,j）=

[S

（m,n）-T（m,n）

             （3-2）

或者利用归一化相关函数。

将式（3-1）展开可得:

D（i,j）=

 [S（m,n）]-2 

S（m,n）*T（m,n）+

 [T（m,n）] （3-3）

   式中等号右边第三项表示模板总能量，是一常数，与（i,j）无关;第一项为哪一项与模板匹配区域的能量，它随（（i,j）的改变而改变，当T和S匹配时的取最大值。

因此相

关函数为:

R（i,j）=

                                            （3-4）

当R（i,j）越大时，D（i,j）越小，归一化后为:

 R（i,j）=

                     （3-5）

根据Cauchy-Schwarz不等式可知式（3-5）中0

R（i,j）

1，并且仅当值S（m,n）/T（m,n）=常数时，R（i,j）取极大值。

   该算法的优点:

（1）算法思路比较简单，容易理解，易于编程实现。

（2）选用的模板越大，包含的信息就越多，匹配结果的可信度也会提高，同时能够对参考图像进展全面的扫描。

   该算法的缺点:

（1）很难选择待配准图像分块。

因为一个如果分块选择的不正确，缺少信息量，那么不容易正确的匹配，即发生伪匹配。

同时，如果分块过大那么降低匹配速度，如果分块过小那么容易降低匹配精度。

（2）对图像的旋转变形不能很好的处理。

算法本身只是把待配准图像分块在标准参考图像中移动比较，选择一个最相似的匹配块，但是并不能够对图像的旋转变形进展处理，因此对照片的拍摄有严格的要求。

　　3.2.2分层比较法

　　图像处理的塔形（或称金字塔:

Pyramid）分解方法是由Burt和Adelson首先提出的，其早期主要用于图像的压缩处理及机器人的视觉特性研究。

该方法把原始图像分解成许多不同空间分辨率的子图像，高分辨率（尺寸较大）的子图像放在下层，低分辨率（尺寸较小）的图像放在上层，从而形成一个金字塔形状。

   在逐一比较法的思想上，为减少运算量，引入了塔形处理的思想，提出了分层比较法。

利用图像的塔形分解，可以分析图像中不同大小的物体。

同时，通过对低分辨率、尺寸较小的上层进展分析所得到的信息还可以用来指导对高分辨率、尺寸较大的下层进展分析，从而大大简化分析和计算。

在搜索过程中，首先进展粗略匹配，每次水平或垂直移动一个步长，计算对应像素点灰度差的平方和，记录最小值的网格位置。

其次，以此位置为中心进展准确匹配。

每次步长减半，搜索当前最小值，循环这个过程，直到步长为零，最后确定出最正确匹配位置。

   算法的具体实现步骤如下:

   〔1〕将待匹配的两幅图像中2

2邻域的像素点的像素值分别取平均，作为这一区域（2

2）像素值，得到分辨率低一级的图像。

然后，将此分辨率低一级的图像再作同样的处理，也就是将低一级的图像4

4邻域的像素点的像素值分别取平均，作为这一区域（4

 4）点的像素值，得到分辨率更低一级的图像。

依次处理，得到一组分辨率依次降低的图像。

（2）从待匹配的两幅图像中分辨率最低的开场进展匹配搜索，由于这两幅图像像素点的数目少，图像信息也被消除一局部，因此，此匹配位置是不准确的。

所以，在分辨率更高一级的图像中搜索时，应该在上一次匹配位置的附近进展搜索。

依次进展下去，直到在原始图像中寻找到准确的匹配位置。

   算法的优点:

（1）该算法思路简单，容易理解，易于编程实现。

（2）该算法的搜索空间比逐一比较要少，在运算速度较逐一比较法有所提高。

   算法的缺点:

（1）算法的精度不高。

在是在粗略匹配过程中，移动的步长较大，很有可能将第一幅图像上所取的网格划分开，这样将造成匹配中无法取出与第一幅图像网格完全匹配的最正确网格，很难到达准确匹配。

（2）对图像的旋转变形仍然不能很好的处理。

与逐一比较法一样，该算法只是对其运算速度有所改良，让搜索空间变小，并无本质变化，因此对图像的旋转变形并不能进展相应处理。

　　3.2.3