图像拼接调查研究报告

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1、-图像拼接的调研报告1.图像拼接的意义和国内外研究现状1.1意义图像拼接（imagemosaic）技术是将一组相互间存在重叠部分的图像序列进行空间配准，经重采样融合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。图像拼接是数字图像处理领域的一个重要的研究方向，在摄影测量学、计算机视觉、遥感图像分析、计算机图形等领域有着广泛的应用价值。图像拼接技术一个日益流行的研究领域，是虚拟现实、计算机视觉、计算机图形学和图像处理等领域的重要研究课题，在宇宙空间探测、海底勘测、医学、气象、地质勘测、军事、视频压缩和传输、视频的索引和检索、物体的3D重建、军事侦察和公安取

2、证、数码相机的超分辨率处理等领域都有广泛的应用。因此，图像拼接技术的研究具有很好的应用前景和实际应用价值。1.2国内外研究现状。关于图像拼接的方法国内外已有不少的论文发表，其算法大致可分为基于模型的方法，基于变换域的方法，基于灰度相关的方法和基于特征的方法，而如何提高图像拼接的效率，减少处理时间和增强拼接系统的适应性一直是研究的重点。①基于模型：1996年，微软研究院的RichardSzeliski提出了一种2D空间八参数投影变换模型，采用Levenberg-Marquardt迭代非线性最小化方法（简称L-M算法）求出图像间的几何变换参数来进行图像配准。这种方法在处理具有平移、旋

3、转、仿射等多种变换的待拼接图像方面效果好，收敛速度快，因此成为图像拼接领域的经典算法，但是计算量大，拼接效果不稳定。2000年，ShmuelPeleg等人在RichardSzeliski的基础上做了进一步的改进，提出了自适应图像拼接模型，根据相机的不同运动而自适应选择拼接模型，通过把图像分成狭条进行多重投影来完成图像的拼接。这一研究成果推动了图像拼接技术的进一步的发展，从此自适应问题成为图像拼接领域新的研究热点。匹兹堡大学的SevketGumustekin对消除在固定点旋转摄像机拍摄自然景物时形成的透视变形和全景图像的拼接进行了研究。通过标定摄像机来建立成像模型，根据成像模型将捕

4、获到的图像投影到同一的高斯球面上，从而得到拼接图像。这种方法拼接效果好、可靠性高，但是要求对摄像机进行精确的标定，同时要求摄像机透镜本身的畸形参数引起的图像变形可以忽略不计。②基于变换域：1975年，Kuglin和Hines提出了相位相关法，利用傅里叶变换将两幅带配准的图像变换频域，然后利用互功率谱直接计算出两幅图像间的平移矢量。1987年，DeCastro和Morandi提出了扩展相位相关法，利用傅里叶变换的性质能够实现具有旋转和平移变换的图像的配准。随着快速傅里叶变换算法的提出以及信号处理领域对傅里叶变换的成熟应用，Reddy和Chatterji提出了基于快速傅里叶变换（FF

5、T-based）的方法，利用极坐标变换和互功率谱，对具有平移、旋转和缩放变换的图像都能够实现精确配准。.---相位相关法计算简单精准，但要求待配准图像之间有较大重叠比例，同时计算量和适用范围与图像的大小有很大关系。除了傅里叶变换外，人们还选择更可靠、更符合人眼视觉生理特征的Gabor变换和小波变换进行图像配准。①基于灰度：基于灰度相关的方法是以两幅图像重叠部分所对应在RGB或CMY颜色系统中灰度级的相关性为准则寻找图像的配准位置。常用的算法有比值匹配法，块匹配法和网格匹配法。比值匹配法是从一幅图像的重叠区域中部分相邻的两列上取出部分像素。然后以他们的比值作为模板，在另一幅图像中搜

6、索最佳匹配，这种算法计算量小，但精度低；块匹配是以一幅图像重叠区域中的一块作为模板，在另一幅图像中搜索与此模板最相似的匹配快，这种算法精度较高，但计算量过大；网格匹配法首先进行粗匹配，每次水平或垂直移动一个步长，记录最佳匹配位置，然后再进行精确匹配，每次步长减半，循环此过程直至步长减为0，这种算法比较其前两种运算量有所减小，但如果粗匹配步长过大会造成较大的误差。②基于特征：基于特征的方法首先从待匹配图像中提取特征集，利用特征的对应关系进行匹配。基于特征的方法利用了图像的显著特征，具有计算量小，速度快的特点，对于图像的畸变，噪声，遮挡等具有一定鲁棒性，但是他的匹配性能在很大程度上取

7、决于特征提取的质量。1988年，Halris提出了HarriS兴趣点检测器。HarriS提取的兴趣点具有旋转不变性，并且抗噪声能力强，是一种很好的特征检测算子。2004年，M.BrownandD.Glowe发表了ReeognizingPanoramas文章，提出了基于尺度不变特征(SIFT)的图像拼接技术，该算法完全自动完成，并采用了多分辨率对图像进行融合，收到了理想的效果。（SIFT算法最早是由D.Gfowe在1999年提出的，2004年做的完善总结，该方法具有尺度不变性和旋转