楊小青

摘要：圖像重建技術(shù)是圖像處理領(lǐng)域中的重要環(huán)節(jié)，將不同視角下的多重圖像重建為高清完整全方位目標(biāo)像需要進行圖像配準(zhǔn)、拼接以及融合，以最大限度保留原場景的完整性。本文主要研究在拼接過程中的圖像配準(zhǔn)和融合算法，應(yīng)用SIFT算法查找確定特征點、特征向量進行特征匹配，采用RANSAC算法直線擬合優(yōu)化重疊區(qū)域較多的目標(biāo)圖像，同時對連接縫進行平滑處理，以人工湖圖像拼接驗證，算法實現(xiàn)良好融合效果。

關(guān)鍵詞：圖像拼接;SIFT算法;RANSAC算法;圖像融合

中圖分類號： TP18 ? ? ? ?文獻標(biāo)識碼：A

文章編號：1009-3044（2020）34-0198-02

在圖像處理領(lǐng)域，將不同視角下的多重圖像重建為全方位目標(biāo)像是一個重要研究內(nèi)容，要對不同目標(biāo)像依次進行配準(zhǔn)、融合，以最大限度保留原場景完整性，獲得全視野圖像。圖像重建[1]技術(shù)對多種行業(yè)發(fā)展起到重要作用，對圖像拼接融合技術(shù)研究具有應(yīng)用價值。本文主要研究在拼接過程中的圖像配準(zhǔn)的算法以及圖像拼接和融合的算法，主要應(yīng)用尺度不變特征轉(zhuǎn)換SIFT（Scale Invariant Feature Transform）算法[2]查找確定特征點、特征向量進行圖像之間特征點匹配，以及隨機抽樣一致性RANSAC（Random Sample Consensus）算法[3]對重合區(qū)域較多的不同目標(biāo)像進行直線擬合，消除無關(guān)點，精簡高效實現(xiàn)圖像配準(zhǔn)與拼接。

1圖像特征向量提取

圖像配準(zhǔn)是將不同時間、視角、拍攝環(huán)境下獲取到的兩幅甚至多幅圖像進行疊加、去重、匹配等過程處理，以得到單一目標(biāo)像。在圖像數(shù)據(jù)信息中，特征點保留了圖像關(guān)鍵信息，通過掃描搜索，根據(jù)特征性質(zhì)查找提取待拼接圖像的特征點，生成特征向量表，對比待匹配圖像之間的特征集合，對提取的關(guān)鍵信息進行特征處理，同時借鑒其他信息符號，有利于提高算法匹配速度和效果，適用范圍較廣，增強了匹配準(zhǔn)確性。

SIFT算法通過描述圖像的局部性特征實現(xiàn)圖像配準(zhǔn)，其核心思想：在尺度空間中掃描搜索，尋找極值點，提取相應(yīng)尺度、位置和旋轉(zhuǎn)不變量等信息。依次比較周圍像素，在不降低準(zhǔn)確度的原則下刪減數(shù)據(jù)信息點，選取出最終關(guān)鍵點作為特征點，并生成不因圖像變化產(chǎn)生影響的特征向量，找出關(guān)鍵點的方向特征、位置及尺度，為保證尺度和方向變化無關(guān)性，選取特征點的鄰域梯度的主方向[4]。為加快算法收斂速度，提高圖像處理實效性，采用圖像歸一化[5]預(yù)處理圖像優(yōu)化算法，降低匹配誤差。選取公園人工湖顯示算法運行效果如圖1.1所示：

可以看出，該算法能較好實現(xiàn)特征向量提取，圖中箭頭所指方向為特征向量方向，箭頭長度為大小。

2特征點匹配

圖像特征匹配在提取特征向量后，根據(jù)待拼接圖像的特征點匹配程度予以匹配，采用兩幅圖像關(guān)鍵點之間的歐氏距離比作為判定準(zhǔn)則尋找相同特征點及特征向量[6]。匹配過程是找到待拼接原始圖像1中的關(guān)鍵點，遍歷搜索待拼接原始圖像2中與該點歐式距離最近的關(guān)鍵點，計算確定匹配點。

SIFT算法實現(xiàn)特征點匹配獲取到較多特征點信息，能較好滿足精確匹配，但遇到重疊部分較多的待匹配圖像時往往產(chǎn)生數(shù)量較多的特征點信息，容易影響整個算法運行的時間效率甚至造成錯誤匹配，同時，如果兩幅圖像中互相匹配的特征點位置不是一一對應(yīng)時，又容易增加計算誤差，使得在后續(xù)拼接過程中出現(xiàn)錯誤。

RANSAC算法可以實現(xiàn)從一組包含誤差數(shù)據(jù)點的眾多觀測數(shù)據(jù)集中，通過迭代的方式估計數(shù)學(xué)模型的參數(shù)。RANSAC算法將與擬合直線無關(guān)的局外點舍棄掉，只利用局內(nèi)點即可以完成很好的擬合，擬合效果是較為理想的直線，從而保證足夠高的參數(shù)選擇合理性概率。

圖2所示經(jīng)過SIFT算法特征提取后，采用RANSAC算法進行特征點匹配后人工湖圖像匹配效果?？梢钥闯?，本文算法能得到較好的匹配效果，算法運行穩(wěn)定。

3圖像拼接與融合

圖像拼接與融合技術(shù)是將同一場景、不同視角及拍攝環(huán)境下彼此之間存在相互重疊區(qū)域的圖像進行配準(zhǔn)、無縫拼接生成全視野圖像，過渡平滑處理拼接縫之后獲得高清完整視野圖像的技術(shù)。

3.1圖像拼接

要完成圖像拼接，仍然需要分別獲取待匹配圖像的特征點及特征向量，按照上述論述內(nèi)容，通過判定特征點匹配程度完成圖像拼接。從一個視角圖像開始采用增量的方式依次對相鄰視角圖像進行拼接，在拼接過程中，率先完成拼接的圖像保持不變，所在的坐標(biāo)也視為固定不變，已完成拼接圖像繼續(xù)作為新的視角參考圖像，將相鄰視角的圖像依次變換到這一固定坐標(biāo)系下，依次重復(fù)上述過程進行拼接直到完成配準(zhǔn)、拼接。

將后續(xù)拼接圖像轉(zhuǎn)換到當(dāng)前坐標(biāo)系時需要采用雙線性差值法[7]，進行相應(yīng)的參數(shù)變換，由于圖像的像素點一般采用固定整數(shù)描述，經(jīng)過變換會產(chǎn)生新的像素點，此時可能不是用固定整數(shù)來表示像素。因此需要對變換后的圖像重新采樣，獲取符合要求的圖像。雙線性差值法能有效查找到當(dāng)前視角待拼接圖像與下一視角待拼接圖像的特征點，求得變換參數(shù)，并完成下一視角圖像的坐標(biāo)變換，使其滿足與前一視角圖像在相同的坐標(biāo)系下。雙線性差值法具有很好的精度特性，算法耗時較短，而且在圖像邊緣處的拼接過渡性較好。

3.2圖像融合

按照上述算法過程完成圖像特征匹配拼接后，通常由于不同視角圖像的采集時間、環(huán)境和條件等因素，使得拼接后圖像連接處呈現(xiàn)出過渡不自然的現(xiàn)象，有必要采取相應(yīng)的技術(shù)手段進一步處理拼接所得圖像、平滑過渡圖片拼接縫，使得拼接后的圖像在亮度、形態(tài)上更好的融為一體，這一過程稱之為圖像融合[8]。只有充分利用描述圖像的數(shù)據(jù)信息，融合圖像多波段信息，消除拼接對抗信息才能提高圖像識別的魯棒性及精確性，實現(xiàn)高效的圖像融合。本文采用數(shù)據(jù)級的融合方式，最大限度地保持直接獲取到的目標(biāo)圖像的原有數(shù)據(jù)信息。拼接后的人工湖圖像融合效果圖如圖3所示。

可以明顯看出拼接后的完整圖像實現(xiàn)了較好無縫拼接效果，過渡流暢，拼接痕跡不明顯。

4總結(jié)

本文主要研究不同視角下多重圖像重建單一目標(biāo)像的圖像拼接和融合算法，采用SIFT算法選取灰度值明顯大于或小于周圍相鄰點的像素點作為候選關(guān)鍵點提取特征點、特征向量進行特征點匹配，RANSAC算法直線擬合刪減無關(guān)點，引入圖像歸一化方法優(yōu)化實現(xiàn)圖像拼接與配準(zhǔn)，平滑處理拼接縫，降低了提取圖像特征的匹配誤差，加快了算法收斂速度，提高了圖像處理實效性，最大限度地保留原場景的完整性。以公園人工湖圖像為例，完成了圖像拼接及融合，實驗效果表明，算法過程能夠很好地實現(xiàn)圖像拼接與融合。

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【通聯(lián)編輯：唐一東】