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基于特征点的图像拼接算法研究
作者：尉朝闻 李会平
来源：《中小企业管理与科技·上旬》2010年第01期
摘要:在研究图像拼接理论的基础上,改进了拼接算法中的特征点匹配问题。首先利用Harris算法进行角点检测,然后利用归一化相关法进行匹配,接着利用该文中提到的方法来去除误匹配,从而得到匹配点对。实验结果证明该方法有效地提高了图像拼接的精度和速度。 关键词:特征检测 图像匹配 图像拼接 图像融合 0 引言
图像拼接技术就是将有重叠部分的图像拼接成一幅大的无缝高分辨率图像的技术。目前,图像拼接技术已经广泛应用于空间探索、遥感图像处理、医学图像分析、视频压缩和传输、虚拟现实、超分辨率重构等领域[1]。要实现图像拼接,其关键是图像的匹配。图像匹配的方法主要有两大类:特征匹配和区域匹配。区域匹配是利用图像区域之间的像素的相关性进行匹配,特征匹配是利用图像中的纹理、边缘、目标等特征来确定匹配位置[2]。
本文采用特征点来进行图像的配准,这是因为基于区域的拼接方法可能会造成图像的模糊和明显的边界,而基于特征点的拼接方法却有着很多的优点,首先图像的特征点比图像的像素点要少的多,可以大大减少匹配过程中的计算量;其次特征点的提取过程可以减少噪声的影响,对灰度变化、图像形变以及光照不均等都有较好的适应能力。
1 图像拼接关键技术
图像拼接技术一般包括3大部分,即图像的获取、特征点的检测与匹配、图像的融合。 1.1 图像的获取 目前,获得图像序列的方法主要有三种,一是将照相机固定在三脚架上,通过旋转照相机来获取图像数据;二是将照相机固定在可移动平台上,通过平行移动照相机来获取图像数据;三是手持照相机,拍摄者采用定点旋转或沿垂直于照相机光轴的方向移动的拍摄方式获取图像数据,当然不同的拍摄方式将得到不同的输入图像序列,本文采用第三种方法,因为该方法简单快捷。