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1、lw 《计量与测试技术》2005年第32卷第1期基于十字形区域搜索法的图像拼接方法ANewImageMosaicMethodBasedonCrossLineScanning孙 瀚 黄大贵(电子科技大学机械电子工程学院,四川成都610054)摘 要:通过对传统图像拼接方法的研究,结合纸张厚度测量的实际项目,在此基础上提出了一种新的算法思想:在搜索区域内分别进 行水平和竖直方向线条色度值比对,寻找匹配点。通过对传统算法的改进,提高了拼接运算速度和准确率,
2、克服了旋转误差的影响。关键词:图像拼接;十字形特征;旋转误差1 引言算,并求出所有点的D平均值,平均值越小表明两个色在利用电荷耦合器件(CCD)摄像机等图像采集装置块的图案越相似。假设A块图像有i×j个点,B块有p对图像进行采集和测量时,常常遇到被测目标面积比×q个点。让B块在A块内从左到右、从上到下逐行逐CCD摄像机视场大、所采集的每一幅图像都不能反映目列地移动,每移动一个点,就在A块中切取大小与B块标全貌的情况。要实现高精度、大范围、多参数测量,单相等的一块与B块进行D平均值比较,如图2,现在移动纯提高CCD性能会受
3、到很多限制。图像拼接技术能够到(x,y)点,算出的D平均值为:实现上述测量目的p-1q-1,达到较高的性价比。2D(x,y)=∑∑[(RA(x+s,y+t)-RB(s,t))+s=0t=0图像拼接基本思想:在待拼接的两幅图像上存在相122重叠的部分,只要判断出重叠位置并完成相似判形就可(GA(x+s,y+t)-GB(s,t))+(BA(x+s,y+t)-BB(s,t))]2实现两个图像的拼接(重叠部分可以是任意形状的图DŠ(x,y)=D(x,y)/(p3q)案)。对于图1中图像1、图像2,由像素匹配算法定位景其中:x∈[
4、0,i-p],y∈[0,j-q]。物重合部分,并通过公共特征将图像2数据统一到图像如果D(x0,y0)=minD(x,y),记录下点(x0,y0)。1所参考的坐标系下,即合并成一张图像。算法的主要这样就找到了A块中包含的与B块图案最接近的区域任务是寻找重合部分的精确位置。的位置,即两图案相重叠的位置,得出两图像的相互位置2 图像拼接原理关系。2.1配准点搜索2.2配准点搜索方法改进2.2.1 引入交互式重合区域定位方法在文档视图程序中打开要拼接的图像。首先观察确定大致的重合区域,在重合区域内选择源特征区域,以保证源特征区
5、域在重合区域内,以避免搜索的盲目性;在另一幅图像中的重叠区域内,选择一个面积较大的矩形区域,确保源特征区域中的景物包含在这个区域里,然后在图1 相邻图像拼接原理 图2 图像拼接区域搜索过程这个区域中搜索,这样会大大减少搜索的范围。对于拼在图1中,图像1和图像2是从同一幅图案扫描得接图像中存在的如平面或大面积纯色之类比较单调的景到两幅相邻图像,两图像具有重叠部分,只要判断出两个物,采用交互式方法选择源特征区域和搜索区域,可以选圆为原始图像中的同一个圆,则可以实现两幅图像的拼择误差敏感的区域即像素值变化大的区域作为源
6、特征区接。如图2,A块包含B块且明显大于B块。只要测定域,从而减少拼错的可能。出B块在A块中的准确位置,就可进行两个图像的拼2.2.2 采用十字形区域搜索法接。下面从色度学的角度讨论两个色块相似性的判断。由于拍摄时会产生绕相机光轴的旋转,所以拍摄的采用RGB色度空间方法:计算颜色M(R0,G0,B0)、N图像会产生旋转误差。这样就增加了拼错的可能,或者(R1,G1,B1),若这两个颜色在RGB空间的距离Dmn=无法计算出正确的匹配位置。而十字形特征区域法可以222(R0-R1)+(G0-G1)+(B0-B1)越小,则两个
7、像大大减小旋转误差对拼接结果的影响。因为图像中的十素点颜色越接近。对两个色块的每一点都进行比较计字形区域的水平方向对竖直方向上的误差不敏感,而竖 孙瀚等:基于十字形区域搜索法的图像拼接方法 lx直方向对水平方向的误差不敏感。设A块图像有i×j如图4所示,有A,B两幅图像,它们有共同的重叠个点,B块有p×q个点。在B块内各取一条色度值变部分。假设在重叠部分中,图像A中的点P(x1,y1),P化最剧烈的水平方向和竖直方向的线段,称作参照特征(x2,y2)与图像
8、B中的点P(x3,y3),P(x4,y4)在实际线。在A块内取一与B块等大小的区域A′,设此时(x,物空间中分别是两组不同的特征对应点,图像匹配拼接y)=(xk,yk),如图3所示。方法为:用竖直线段在(1)首先计算图像A,B之间的旋转角度:设P(x1,水平方向遍历整个y1)和P(x2,y2)连线长度为l1,与水平向
