影象拼接方法總結 1
引言 1
1 基於網格的拼接 3
2基於塊匹配的拼接（也叫模板匹配） 4
3基於比值法拼接 6
4 基於fft的相位相關拼接 7
基於特徵的影象配準方法 9
5 harris角點檢測演算法 10
6基於sift尺度不變特徵的影象拼接 15
sift主要思想及特點 16
sift演算法詳細過程 16
sift匹配演算法實現 20
7 基於surf 的影象配準 22
surf演算法介紹 22
演算法詳細過程 23
8 基於最大互資訊的影象配準 24
9 基於小波的影象拼接 27
10 基於輪廓特徵的影象拼接技術 27
首先研究了影象拼接的基本技術，包括影象預處理、影象配準、影象融合，
影象的預處理包括：影象預處理的主要目的是為了：降低影象配準的難度，提高影象配準精度。影象
預處理包括：影象投影、影象去噪、影象修正等。
影象配準採用的演算法主要有兩類：
一類是基於區域的演算法，是指利用兩張影象間灰度的關係來確定影象間座標變化的引數，其中包括基於空間的畫素配準演算法包括（1基於塊匹配，2基於網格匹配，3基於比值匹配），基於頻域的演算法（4既是基於fft的相位相關拼接）等。
另一類是基於特徵拼接的演算法，是利用影象中的明顯特徵（點，線，邊緣，輪廓，角點）來計算影象之間的變換，而不是利用影象中全部的資訊，其中包括5 harris角點檢測演算法，6 sift（角點）尺度不變特徵轉換演算法，7 surf（角點，這種方法是sift方法的改進，速度提高）特徵演算法，
第三類是8 基於最大互資訊的拼接，9 基於小波（將拼接工作由空間域轉向小域波，即先對要拼接的影象進行二進小波變換，得到影象的低頻、水平、垂直三個分量，然後對這三個分量進行基於區域的拼接，分別得到三個分量的拼接結果，最後進行小波重構即可獲得完整的影象）。
影象的融合：1直接平均值法、2基於小波變換、3線性加權法4 最大值法 5 多元回歸演算法
優缺點：計算量大，精度高，很難選擇初始步長。
方法：可在一幅影象的重疊區域中取乙個網格，然後將網格在另一幅影象上依次移動，計算兩幅影象中所有網格點中對應畫素點的rgb值的差的平方和。找出其中的最小值，並記錄其對應的網格位置，即是最佳匹配位置。
為了減少運算量並提高匹配精度，將演算法分為兩個步驟:首先是粗匹配，網格每次水平或垂直移動乙個指定的網格間距。接著是精確匹配，演算法假設當前點為最佳匹配點並以此為中心，網格分別向上下、左右各移動乙個小步長，計算該網格點對應畫素差的平方和，將其中的最小值與當前值進行比較，如果此值比當前值優，則替換當前點，成為新的最佳點。
該步驟的初始步長定為第一步移動步長的一半，依次迴圈進行，每次迴圈步長減為當前值的一半，直到水平步長和垂直步長均減為零為止。
下面簡單說明該演算法，為了方便描述，假設兩幅影象重疊區域在50～150個畫素，網格模板數為9*9，網格水平間距和垂直間距均為10個畫素，網格上的a點與第二幅影象邊界的a點(即是邊界的中點)重合，假設第二幅影象中的a點為最佳匹配位置。經過演算法拼接後的結果如圖1(b)所示。
圖 2 網格模板匹配演算法框圖
相關文章有：
1 一種改進的變網格模板數字影象快速拼接
2 基於網格模板的最小歐氏距離準則影象自動拼接
3 一種基於網格的數位相機數位化影象糾正拼接演算法
基於畫素的演算法是在一幅影象中選取乙個模板,根據評價函式在另一幅影象中尋找與之最相似的點或區域。該演算法對影象存在大量相似區域且重疊部分較小的情況,模板塊選取的隨性會使拼接出現很大誤差.
先對兩幅相鄰影象進行特徵點提取,然後根據特徵點的位置在第一副影象確定模板塊的大小,在第二幅影象確定搜尋範圍,然後進行匹配計算,完成影象拼接。本文採用精度較高的harris角檢測運算元來提取特徵點。（下面章節詳細介紹）
基於模板匹配的影象拼接就是在影象的已知重疊區域中裁剪出一塊矩形區域作為模板,和被搜尋影象中同樣大小的一塊區域進行對比,根據兩個區域特徵的相似程度來確定最佳的
匹配位置。若模板選擇得不理想,則提取的模板可能會因為特徵不明顯而導致誤匹配。
基於模板匹配的全景影象拼接演算法可描述為:
step1:劃定模板圖;
step2:在匹配圖中設定搜尋範圍,找出與模板圖具有最大相似性的位置；
step3:調入包含圖,根據最大相似位置無縫拼接。
在拼接演算法中,第1步模板的選擇對匹配的準確度影響很大,而計算時間消耗最大的是第2步,即模板匹配。本文在已有的模板匹配理論基礎上,對這兩點不足作了改進。首先根據harris運算元提取的特徵點的位置確定模板塊的位置。
在第一幅影象重疊區域,對harris運算元提取的特徵點按i值大小進行排序,並選擇其中i值最大的3個點確定乙個模板。這3個特徵點要滿足不在一條直線上的條件,且每兩點間距離要大於某一定值p且小於q。根據此原則確定的模板大小為m×n,p和q的設定是為防止模板過小或者過大,因為模板過小會使匹配精度降低,過大則影響計算的速度。
記下所選模板中i值最大點在模板中的位置(i,j)和模板內特徵點個數t。
圖1匹配流程圖
然後在第二幅影象內進行由粗到精的模板匹配。在第二幅影象重疊區域內以每個特徵點作為待搜尋模板中的位置(i,j),以此來確定大小為m×n的模板,並統計各搜尋模板內特徵點個數
ni。當ni與第一幅影象中所確定模板內的特徵點個數t相差很大時,可將該模板區域直接刪除,不進行下一步的精確匹配,即互相關運算,僅對滿足條件的幾個搜尋待匹配模板,進行相關運算,確定精確匹配,即:當為設定個數),則在此搜尋模板內不與確定模板進行相關運算;當時,該搜尋模板與確定模板進行相關運算,尋找最優匹配塊。
本文利用互相關係數法來確定與模板塊最為相似的匹配塊:
式中, 為確定模板影象上點的灰度值, 為待匹配模板影象上點的灰度值,
c為互相關係數,當c=0時,表示不相關,當c=1時,表示完全相關。在進行相關運算中,最大相關係數的地方即為目標影象所在的位置。最後比較幾次相關運算得到的c值,確定兩幅影象最佳配準點的位置。
參考文章：
1 特徵提取與模板匹配結合的影象拼接方法
2 邊緣重疊影象拼接中的特徵選取
3 基於塊匹配和特徵點匹配的影象拼接演算法研究
4 基於roi塊匹配的全景影象拼接魯棒性方法
5 影象拼接技術及其在眼底攝像中的應用
6 影象模板匹配快速演算法研究
優缺點：計算量大，精度高，利用影象資訊少，只利用2條豎直的平行特徵線段，對影象採集提出了較高要求，不適用於旋轉或者紋理特徵較多的影象。
方法：演算法的思路是選取一幅影象重疊部分中間隔的一定距離的2列的比值作模板,在第二幅影象中對應重疊區域搜尋最佳匹配,找到與第一幅影象索取模板對應的2列,實現拼接.
如圖1所示,圖1a為(w1×h)畫素的影象,圖1b為(w2×h)畫素的影象, w1和w2可以相等,也可以不等.圖1a和圖1b為左右重疊關係,圖1a在圖1b的左邊,本文暫不考慮垂直方向重疊的問題,垂直方向重疊與水平方向類似.在圖1a的重疊區域選取間隔為span的2列畫素(第j列和第j+span列),計算其對應畫素比值,即為a模板,a(i)=p1(i,j)/p1(i,(j+span)),其中i∈(1,h),j為選定的列.
在第二幅影象中從第一列起依次取間隔為span的2列,計算其對應畫素的比值即為b模板,b(i,j)=p21(i,j)/p22(i,j),其中p21(i,j)=p2(i,j),(i∈(1,h),j∈(1, w2-span))p22(i,j)=p2(i,j),(i∈(1,h),j∈(span+1,w2)).計算a模板與b模板差值,即為c模板.c(i,j)=(a(i,j)-b(i,j))2,其中(i∈(1,h),j∈(1, w2-span)).
c為二維陣列,計算c對應的列向量求和,就得到sum,sum(j)=∑hi=1c(i,j),sum(j)的大小就反映了兩幅影象選定畫素對應的列的差異,sum(j)的最小值summin對應的列座標collablemin即為最佳匹配.
相關文章：
1基於比值法影象拼接演算法研究
優缺點：影象的旋轉，平移，比例變換都能在傅利葉變換域中反映出來，利用變換域
方法還有可能獲得一定程度的抵抗雜訊的魯棒性，同時傅利葉變換可以採用fft
的方法提高執行的速度，另外，傅氏變換由於有成熟的快速演算法和易於硬體實現，
方法：首先在參考影象中心處擷取乙個小區域影象,然後在待配準影象中尋找乙個同樣大小的區域,使得在對數極座標表示下,這兩個小區域影象的互功率譜經傅利葉反變換後是乙個二維脈衝訊號。所要尋找的小區域中心點在待配準影象中的位置即為所要估計的平移引數,二維脈衝
訊號中脈衝的位置與縮放因子和旋轉角度有關,由此而得到影象配準引數。
相位相關是用於配準影象的平移變換的典型方法,其依據是傅利葉變換的特性.設f1(x,y)和f2
(x,y)是兩幅影象.(x0,y0)是兩幅影象間的平移量,則有
則它們之間的傅利葉變換f1(u,v)和f2(u,v)滿足下式:
這就是說,兩幅影象具有相同的傅利葉變換和不同的相位關係,而相位關係式由兩者之間的平移直接決定的.定義兩幅影象的互能量譜如下:設g(u,v)是f1(x,y)和f2(x,y)的互能量譜,
這裡f*(u,v)是f(u,v)的共軛.如果兩影象間僅有平移變化,則
對式(4)取傅利葉反變換,就會得到乙個衝擊函式,該函式在其它各處為零,只在平移的位置上不為零.這個位置就是兩影象間的平移量.旋轉在傅利葉變換中是乙個不變數.根據傅立
葉變換的旋轉性質,旋轉一幅影象,在頻域相當於對其傅利葉變換做相同角度的旋轉.如果兩影象f1(x,y)和f2(x,y)間有平移,旋轉和尺度變換,設平移量為(x0,y0),旋轉角度為θ,尺度變換為r[1],則有
則它們的傅利葉變換滿足
模,對上式取模得到
當r=1時,兩影象間僅有平移和旋轉變換.此時可以看出兩個頻譜的幅度是一樣的,只是有乙個旋轉關係.通過對其中乙個頻譜幅度進行旋轉,用最優化方法尋找最匹配的旋轉角度就可以確定.
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