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1、第28卷第9期计算机工程与设计2007年5月Vol.28No.9ComputerEngineeringandDesignMay2007基于特征点的全自动无缝图像拼接方法李寒,牛纪桢,郭禾(大连理工大学计算机科学与工程系,辽宁大连116023)摘要:提出了一种基于特征点的全自动无缝图像拼接方法。该方法采用对于尺度具有鲁棒性的SIFT算法进行特征点的提取与匹配,并通过引导互匹配及投票过滤的方法提高特征点的匹配精确度,使用稳健的RANSAC算法求出图像间变换矩阵H的初值并使用LM非线性迭代算法精炼H,最终使用加权
2、平滑算法完成了图像的无缝拼接。整个处理过程完全自动地实现了对一组图像的无缝拼接,克服了传统图像拼接方法在尺度和光照变化条件下的局限性。实验结果验证了方法的有效性。关键词:图像拼接;SIFT特征点;引导互匹配;随机抽样一致算法;变换矩阵中图法分类号:TP391文献标识码:A文章编号:1000-7024(2007)09-2083-03AutomaticseamlessimagemosaicmethodbasedonfeaturepointsLIHan,NIUJi-zhen,GUOHe(DepartmentofC
3、omputerScienceandEngineering,DalianUniversityofTechnology,Dalian116023,China)Abstract:Anautomaticseamlessimagemosaicmethodbasedonfeaturepointsisproposed.Firstascale-invariantfeatureextractingalgorithmSIFTisusedforfeatureextractionandmatching.Inordertoimpro
4、vetheaccuracyofmatching,guidedcomplementarymatchingandvotingfilterisused.Then,thetransformingmatrixHiscomputedwithRANSACalgorithmandLMalgorithm.Andfinallyimagemosaiciscompletedwithsmoothingalgorithm.Themethodimplementsautomaticallyandavoidsthedisadvantages
5、oftra-ditionalimagemosaicmethodunderdifferentscaleandilluminationconditions.Experimentalresultsshowthattheimagemosaicmethodisstableandeffective.Keywords:imagemosaic;SIFTfeatures;guidedcomplementarymatching;RANSACalgorithm;transformingmatrix流程如图1所示。0引言图像拼接是
6、计算机视觉领域的一个重要分支。它是一种图像获取将多幅相关的重叠图像进行无缝拼接从而获得宽视角全景图像的技术。近年来,国内外对于图像拼接各细节的研究已取特征点提取与匹配得了一些成果[1~3],但对于尺度、视差及光照变化较大的图像序列的拼接效果还有待提高。此外,目前对于完整的全自动无h0h1h2图像配准(计算H)H=h3h4h5缝图像拼接技术的研究还较少。针对以上现状,本文给出了h6h71一种基于特征点的全自动无缝图像拼接方法。该方法依据图图像融合像拼接过程中各阶段涉及的理论与技术,利用RANSAC(ran-d
7、omsampleconsensus)算法、引导互匹配、加权平滑算法等技术图1图像拼接技术流程克服了传统图像拼接技术中的局限性(如光照、尺度变化的影响等),实现了光照和尺度变化条件下的多视角无缝图像拼接。2图像获取1拼接方法的总体设计图像获取是实现图像拼接的前提条件。不同的图像获取文中的图像拼接技术包括4大部分:图像获取;特征点提方法会得到不同的输入图像序列,并产生不同的图像拼接效取与匹配;图像配准;图像融合。各部分均采用了当前图像处果。目前,获得图像序列的方法主要有3种[4]:①照相机被固理领域的先进算法,
8、并使用相应的精炼技术对各部分的处理定在三脚架上,通过旋转照相机获取图像数据;②照相机固定结果进行优化,以达到较理想的拼接效果。整个技术的实现在可移动平台上,通过平行移动照相机获取图像数据;③手持收稿日期:2006-04-20E-mail:lihan409@hotmail.com作者简介:李寒(1981-),女,辽宁沈阳人,硕士研究生,研究方向为数字图像处理;牛纪桢,女,副教授,研究方向为计算机应用;郭禾,男,副教
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