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1、第8卷第16期2008年8月科学技术与工程Vol18No116Aug12008167121819(2008)1624536204ScienceTechnologyandEngineeringZ2008Sci1Tech1Engng1基于角点变换矩阵的图像拼接1,211曹红杏柳稼航阮萍(中国科学院西安光学精密机械研究所12,西安710119;中国科学院研究生院,北京100048)摘要图像拼接有广泛的应用领域。基于角点的图像拼接主要有角点提取、角点匹配、变换矩阵的计算和图像融合四步。先分析了平面图形的两像面的变换关系,然后以此为依据,根据匹配角点
2、对,计算变换矩阵。最终将两幅图融合。实验结果证明,该方法实用可行。关键词图像拼接角点双线性插值中图法分类号TP391141;文献标识码A[2-4]图像拼接在航天、医学、工业等诸多领域都有究。本文分析了平面图形的两像面之间的变换广泛应用。而基于特征点(尤指角点)的图像拼接关系,并以此为依据,根据匹配角点对,计算出变换方法是最受关注的一类拼接方法。角点是图像中矩阵,最后将两幅图进行融合。边界曲线上具有曲率极大值的点,或者说在该点灰[1]1平面图形的两像面之间的变换关系度值会发生剧烈的变化。它不易受光照、旋转等变换而发生改变,具有较强的稳定性,而
3、且少量的图1是两个CCD相机从不同角度进行拍摄的角点不仅能反映出图像的重要信息,还有利于提高示意图。两个像平面也就是CCD像面,Z轴和Z′图像拼接速度。因此,许多人在从事这方面的研轴是光轴方向。空间一点P在两个像面上分别成图1两相机成像示意图2008年3月26日收到16期曹红杏,等:基于角点变换矩阵的图像拼接4537′′′′′像为(xoi,yoi)和(xoi,yoi)。相机成像过程可理想化m21xoi+m22yoi+m23-m31xoiyoi-m32yoiyoi=yoi为小孔成像,可用矩阵运算表示。例如,像点(xoi,(6)yoi)与P点之
4、间满足关系:)和(x′′)都一对匹配点(即式中的(xoi,yoioi,yoixoif00xo为已知数)可建立2个方程,4对匹配点(不存在三xofyofyoi=0f0yo,即:xoi=yoi=(1)点共线)就可得到如下(7)所示方程组,解方程即得zozo1001zom11$m32等共8个参数。(1)式中,(xo,yo,zo)为P点在相机1的坐标111111xoiyoi1000-xoixoi′-yoixoi′系下的坐标,f为相机1的焦距。111111000xoiyoi1-xoiyoi′-yoiyoi′同样地,相机2的像点与P点(相机2坐标系22
5、2222下的坐标)也存在这种变换关系。而两个相机的坐xoiyoi1000-xoixoi′-yoixoi′222222标系之间也存在一个矩阵变换,经过推导,可以得000xoiyoi1-xoiyoi′-yoiyoi′×333333出:当拍摄的是平面图形(或者景深相对于物距足xoiyoi1000-xoixoi′-yoixoi′够小时),两个像面对应像点满足如下变换关系:333333000xoiyoi1-xoiyoi′-yoiyoi′x′oim11m12m13xoi444444xoiyoi1000-xoixoi′-yoixoi′y′oi=m21m2
6、2m23yoi(2)444444000xoiyoi1-xoiyoi′-yoiyoi′1m31m32111m11xoi′这种投影变换比一般平移,旋转,缩放,仿射等1变换,有更广的适用范围。平移对应于矩阵中的m12yoi′m2m11=m22=1,m12=m21=m31=m32=0的情13xoi′况,m、m为平移量;旋转对应于m,m,m,m2132313233121yoi′(7)=m32为零,左上角是一个旋转矩阵的情况;而仿射变m223xoi′换则是m31=m32=0的情况。由于本文的变换矩m233yoi′阵有更强的适应性,因此对拍摄拼接图像相机
7、的运m314动的限制减少了。xoi′m324根据式(2)可知,若要将不同角度拍摄的平面yoi′物体(或者景深相对物距较小的物体)的两幅(下文mm(7)式中xoi,yoi为图像1上第m点的横、纵坐简称这两幅图像为图像1,图像2)图像拼接在一起,m′m′标,xoi,yoi为图像2上第m点的横、纵坐标。则需要根据4对匹配点,得到变换矩阵中的方程组求解采用将系数矩阵LU分解的方法,m11-m32等共8个参数,将图像1投影到图像2平最终计算出8个参数。面上,并与之融合。3图像的变换合成2变换矩阵的计算理论上,得到m11-m328个参数后,可按式(2)
8、由(2)式可得:将图像1上的点投影到图像2的平面上,投影区域m11xoi+m12yoi+m13x′oi=(3)为S。将S与图像2合并即得到拼接图像。但如果m31xoi+m32yo
