图像拼接技术

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1、图像拼接技术　　图像拼接技术就是将数张有重叠部分的图像(可能是不同时间、不同视角或者不同传感器获得的)拼成一幅大型的无缝高分辨率图像的技术。图像配准和图像融合是图像拼接的两个关键技术。图像配准是图像融合的基础,而且图像配准算法的计算量一般非常大,因此图像拼接技术的发展很大程度上取决于图像配准技术的创新。早期的图像配准技术主要采用点匹配法,这类方法速度慢、精度低,而且常常需要人工选取初始匹配点,无法适应大数据量图像的融合。图像拼接流程图像拼接的方法很多,不同的算法步骤会有一定差异,但大致的过程是相同的。一般来说,图像拼接主要包括以下五步:　　a)图像预处理。包括数字图

2、像处理的基本操作(如去噪、边缘提取、直方图处理等)、建立图像的匹配模板以及对图像进行某种变换(如傅里叶变换、小波变换等)等操作。　　b)图像配准。就是采用一定的匹配策略,找出待拼接图像中的模板或特征点在参考图像中对应的位置,进而确定两幅图像之间的变换关系。　　c)建立变换模型。根据模板或者图像特征之间的对应关系,计算出数学模型中的各参数值,从而建立两幅图像的数学变换模型。　　d)统一坐标变换。根据建立的数学转换模型,将待拼接图像转换到参考图像的坐标系中,完成统一坐标变换。　　e)融合重构。将带拼接图像的重合区域进行融合得到拼接重构的平滑无缝全景图像。　　下图给出了图

3、像拼接的基本流程图。　　相邻图像的配准及拼接是全景图生成技术的关键,有关图像配准技术的研究至今已有很长的历史,其主要的方法有以下两种:基于两幅图像的亮度差最小的方法和基于特征的方法。本文采用基于特征模板匹配特征点的拼接方法。该方法允许待拼接的图像有一定的倾斜和变形,克服了获取图像时轴心必须一致的问题,同时允许相邻图像之间有一定色差。全景图的拼接主要包括以下4个步骤：图像的预拼接,即确定两幅相邻图像重合的较精确位置,为特征点的搜索奠定基础。特征点的提取,即在基本重合位置确定后,找到待匹配的特征点。图像矩阵变换及拼接,即根据匹配点建立图像的变换矩阵并实现图像的拼接。最后

4、是图像的平滑处理。图像配准百科名片图像配准(Imageregistration)就是将不同时间、不同传感器(成像设备)或不同条件下(天候、照度、摄像位置和角度等)获取的两幅或多幅图像进行匹配、叠加的过程，它已经被广泛地应用于遥感数据分析、计算机视觉、图像处理等领域。目录配准技术的流程研究工作1基本方式图像配准的方式1图像配准方法1基于灰度信息的图像配准方法绪论1互相关法1序贯相似度检测匹配法1SSDA1基本思想1交互信息法1基于变换域的图像配准的方法傅氏变换方法的优点1旋转1基于特征的图像配准方法共同之处1点特征1提高匹配质量配准技术的流程研究工作1基本方式图像配准

5、的方式1图像配准方法1基于灰度信息的图像配准方法绪论1互相关法1序贯相似度检测匹配法1SSDA1基本思想1交互信息法1基于变换域的图像配准的方法傅氏变换方法的优点1旋转1基于特征的图像配准方法共同之处1点特征1提高匹配质量展开编辑本段配准技术的流程　　配准技术的流程如下：首先对两幅图像进行特征提取得到特征点；通过进行相似性度量找到匹配的特征图像配准相关书籍点对；然后通过匹配的特征点对得到图像空间坐标变换参数：最后由坐标变换参数进行图像配准。而特征提取是配准技术中的关键，准确的特征提取为特征匹配的成功进行提供了保障。因此，寻求具有良好不变性和准确性的特征提取方法，对于

6、匹配精度至关重要。编辑本段研究工作　　图像配准的方法迄今为止，在国内外的图像处理研究领域，已经报道了相当多的图像配准研究工作，产生了不少图像配准方法。总的来说，各种方法都是面向一定范围的应用领域，也具有各自的特点。比如计算机视觉中的景物匹配和飞行器定位系统中的地图匹配，依据其完成的主要功能而被称为目标检测与定位，根据其所采用的算法称之为图像相关等等。编辑本段基本方式图像配准的方式　　图像配准的方式可以概括为相对配准和绝对配准两种：相对配准是指选择多图像中的一张图像作为参考图像，将其它的相关图像与之配准，其坐标系统是任意的。绝对配准是指先定义一个控制网格，所有的图像相

7、对于这个网格来进行配准，也就是分别完成各分量图像的几何校正来实现坐标系的统一。本文主要研究大幅面多图像的相对配准，因此如何确定多图像之间的配准函数映射关系是图像配准的关键。通常通过一个适当的多项式来拟合两图像之间的平移、旋转和仿射变换，由此将图像配准函数映射关系转化为如何确定多项式的系数，最终转化为如何确定配准控制点（RCP）。图像配准方法　　目前，根据如何确定RCP的方法和图像配准中利用的图像信息区别可将图像配准方法分为三个主要类别：基于灰度信息法、变换域法和基于特征法[1]，其中基于特征法又可以根据所用的特征属性的不同而细分为若干类别。以下将根据这一分类原则