毕业论文外文翻译-使用不变特征的全景图像自动拼接

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1、使用不变特征的全景图像自动拼接马修·布朗和戴维•洛{mbrown

2、lowe}@cs.ubc.ca计算机科学系英国哥伦比亚大学加拿大温哥华摘要本文研究全自动全景图像的拼接问题，尽管一维问题（单一旋转轴）很好研究，但二维或多行拼接却比较困难。以前的方法使用人工输入或限制图像序列，以建立匹配的图像，在这篇文章中，我们假定拼接是一个多图像匹配问题，并使用不变的局部特征来找到所有图像的匹配特征。由于以上这些，该方法对输入图像的顺序、方向、尺度和亮度变化都不敏感；它也对不属于全景图一部分的噪声图像不敏感，并可以在一个无序的

3、图像数据集中识别多个全景图。此外，为了提供更多有关的细节，本文通过引入增益补偿和自动校直步骤延伸了我们以前在该领域的工作。1.简介全景图像拼接已经有了大量的研究文献和一些商业应用。这个问题的基本几何学很好理解，对于每个图像由一个估计的3×3的摄像机矩阵或对应矩阵组成。估计处理通常由用户输入近似的校直图像或者一个固定的图像序列来初始化，例如，佳能数码相机内的图像拼接软件需要水平或垂直扫描，或图像的方阵。在自动定位进行前，第4版的REALVIZ拼接软件有一个用户界面，用鼠标在图像大致定位，而我们的研究是有新意的，因

4、为不需要提供这样的初始化。根据研究文献，图像自动对齐和拼接的方法大致可分为两类——直接的和基于特征的。直接的方法有这样的优点，它们使用所有可利用的图像数据，因此可以提供非常准确的定位，但是需要一个只有细微差别的初始化处理。基于特征的配准不需要初始化，但是缺少不变性的传统的特征匹配方法（例如，Harris角点图像修补的相关性）需要实现任意全景图像序列的可靠匹配。在本文中，我们描述了一个基于不变特征的方法实现全自动全景图像的拼接，相比以前的方法有以下几个优点。第一，不变特征的使用实现全景图像序列的可靠匹配，尽管在输

5、入图像中有旋转、缩放和光照变化。第二，通过假定图像拼接是一个多图像匹配问题，我们可以自动发现这些图像间的匹配关系，并且在无序的数据集中识别出全景图。第三，通过使用多波段融合呈现无缝输出的全景图，可以产生高质量的结果。本文通过引入增益补偿和自动校直步骤延伸了我们以前在该领域的工作，我们还描述了一个高效的捆绑调整实现并展示对任意数量波段的多个重叠图像如何进行多波段融合。本文其余部分的结构如下。第二部分说明所研究问题的几何学和我们选择不变特征的原因。第三部分介绍了图像匹配方法（RANSAC）和验证图像匹配的概率模型。

6、第四部分中，我们描述了图像对准算法（捆绑调整），即共同优化每个摄像头的参数。五到七部分描述了处理过程，包括自动校直、增益补偿和多波段融合。第九部分中，我们给出了结论和对未来工作的展望。2.特征匹配全景识别算法的第一步是在所有图像之间提取和匹配SIFT特征检测点。SIFT特征检测子位于不同尺度空间高斯插值函数的极值点处，对每一个特征点，特征尺度和方向被确定，这为测量提供了一个相似不变的结构。尽管在这个结构中简单的采样强度值是相似不变的，但是不变描述子实际上是通过对方向直方图的局部梯度值进行累积计算得到的，这样就允

7、许边缘有轻微的移动而不会改变描述子的矢量，对仿射变换提供了一定的鲁棒性。空间累积计算对平移不变性同样重要，因为感兴趣点位置通常仅在0~3个像素的范围内是精确的。为了实现亮度不变性可以使用梯度（消除偏差）和对描述子矢量归一化（消除增益）。由于SIFT特征在旋转和尺度变化时是不变的，我们可以处理具有变化的方向和大小的图像（见图8）。值得注意的是，这是传统的特征匹配技术不能实现的，例如Harris角点图像修补的相关性。传统的相关性在图像旋转时是变化的，Harris角点在改变图像尺度时也是变化的。假设相机绕光学中心旋转

8、，图像的变换群是一个对应矩阵的特殊群。由一个旋转矢量和焦距将每个摄像头参数化，就给出了成对的对应矩阵，其中（1）并且是均匀的图像坐标（，其中是二维的图像坐标）。4参数的相机模型定义为：（2）对旋转使用指数表示：（3）在这个变换群中，理想条件下将会使用不变的图像特征。可是，在图像坐标中对于小的变换表示如下：（4）或者等价于，其中，（5）是通过一个关于的对应线性化得到的仿射变换。这意味着每个小的图像修补经过一次仿射变换，并且合理利用了在仿射变换下局部不变的SIFT特征。一旦从所有n个图像中提取特征点后（线性时间内）

9、，需对特征点进行匹配。由于多个图像可能重叠在一个单一的光线上，在特征空间内每个特征点需和它最近的k个领域点匹配（k=4），通过使用k-d树算法找到近似最近的领域点，时间复杂度为O（）。k-d树是一种轴对齐的二进制空间划分，它在平均最高方差维递归划分特征空间。3.图像匹配图像匹配的目标是找到所有匹配（例如重叠）图像，稍后图像匹配连通集会成为全景图。由于每个图像可能和任意其他一个匹配，这个