基于亮度与白平衡自动调整的图像拼接算法

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1、基于亮度与白平衡自动调整的图像拼接算法赵辉，陈辉，于泓(山东大学信息科学与工程学院,山东济南250100)摘要：针对传统图像拼接算法不能拼接具有亮度与白平衡差异的图像的问题，本文提出一种改进算法。首先将图像进行角点提取并匹配，然后使用RANSAC算法去奇异点。接下来使用MSAC算法和回归分析法根据色彩模型估算三个彩色通道的变换函数，最后进行图像融合。实验结果表明本文算法对于相机自动拍摄的存在曝光、白平衡差异的图像可以很好的拼接。关键词：图像拼接；MSAC；回归分析；光度配准ImageMosaicBasedonAutomaticBrightnessandWhiteBlanceAjustment

2、ZHAOHui,CHENHui,YUHong(SchoolofInformationScienceandEngineering,SDU.Jinan250100,China)Abstract:Thispaperpresentsanovelimagemosaicmethodbasedonbrightnessandwhiteblanceaustment.Firstly,imagecornersarematchedandoutliersarereducedbyRANSACalgorithm.Secondly,MSACandregressionanalysisareusedtofetchtheline

3、artransformparametersofthethreecolorchannels.Thenimagesareblended.Experimentsshowthatouralgorithmiseffective.KeyWords:ImageMosaic;MSAC;RegressionAnalysis;PhotometricRegistration1引言近年来全景图自动拼接技术[1]一直是计算机视觉领域的研究热点。使用普通相机对周围环境进行摇移拍摄并保证相邻图像间有一定重叠，然后可利用软件算法来对图像进行自动拼接以生成全景图像。传统的自动拼接算法在拍照时要求相机参数严格一致，而当使用普通

4、全自动相机拍摄时，由于曝光参数和白平衡都是相机根据景物自动调整的，尤其受环境光照影响较大，这样图像之间往往存在着亮度和色彩的差异，从而导致传统拼接算法失败。笔者提出了一种针对此问题的改进算法，不仅利用角点匹配信息将图像之间进行几何配准；同时利用已经几何配准的彩色信息进行光度配准，有效的解决了使用相机自动档拍摄图片的自动拼接问题。2图像几何配准首先将相机拍摄到的彩色图像转换为灰度图像，然后再利用平均法估计图像的亮度背景并在灰度图像中减去之，消除不同曝光参数、不同白平衡差别的影响。接下来采用Harris算法[2]来对图像进行角点提取。设Ix和Iy分别为图像I在水平、竖直方向的一阶偏导数，w(x,

5、y)是二维高斯平滑函数，有下面两个公式：2IxIxIyMw(x,y)2x,yIxIyIy(1)2RdetMk(traceM),k0.04~0.2(2)对图像每一点解得R，其在某一阈值之上并取得局部极大值的点即作为角点。然后采用归一化相关法进行角点匹配，其计算公式如下：(I1(xi,yi)u1)(I2(xi,yi)u2)iNCC22(I1(xi,yi)u1)(I2(xi,yi)u2)ii(3)由归一化互相关方法得到的匹配角点中往往存在极具干扰性的奇异点(outliers)，于是笔者采用文献[3]中提出的RANSAC算法对匹配点进行提纯，以去除错配。下

6、一步来估算灰度图像的变换公式。由文献[1]知相机绕近似固定点摇移拍摄的图像满足透视变换关系，图像之间的关联公式如下：xih0h1h2xiXyHXhhhyiii345iwhhhwi678i(4)这里Xi,Xi’分别为相邻两幅图像中第i组匹配点的齐次坐标向量表示，H为透视变换矩阵。矩阵H中第9个参数可以归一化为1。代入匹配点坐标到上式以求解8参数的过程是一个极小值优化求解问题。一般使用10组以上匹配点代入计算，这样方程数多于未知数，可以通过伪逆法来求解超定方程的最小二乘解。最小二乘解H往往含有较大的配准误差，如果直接用

7、其来进行图像融合将会出现较大的配准鬼影，合成图像清晰度较差，因此对其继续使用LM(Levenberg-Marquardt)算法[4]对H进行非线性优化。LM优化的起始值即为前面计算的最小二乘解。3基于MSAC和回归分析的图像光度配准至此图像已经被几何配准了，即图像点的位置具备了几何对应关系。接下来将图像的光度（包括灰度、色度）进行配准，以消除两幅图像光度上的差异。将红、绿、蓝三个色彩通道分开考虑，这样在每个颜