1、Good morning,everybody,my name is xxxx ,today I’m going to talk about my paper,my paper’s topic Automatic image stitching technology based on SIFT algorithm research.
2 、I will introduce my paper from three aspects.they are what,why and how,Firstly what What is image stitching,then why Why do I study image stitching,last how The research methods of image stitching.
3、Let's see what is image stitching Image stitching technology is the number of pieces of overlap image compose a large seamless
high-resolution(高分辨率) images of technology. Attention,the image which may be different time, different Angle of view(视角) or different sensors(传感器) to obtain.Explain alone sensors You can understand for the camera,next,I explain the keywords of This sentence,overlap We deal with the image must be Share a common area;for example(看图像)，The two images,Underlined that they overlap,If there is no overlap, computer will occur stitching error.Seamless and high-resolution we get Stitching images,it is clearly and no Stitching line,for example(看图像)，In this image, we can't see any stitching marks.We know the image stitching,
4、next，Let me talk about the meaning of image stitching,Image stitching technology is widely used in many field.
In the field of remote sensing(遥感)，the digital image stitching technology deals with remote sensing images that Satellite or plane
collected.it Joined together into a completely and clearly of remote sensing images.Thus,Convenient relevant staff for further analysis of the remote sensing images;
In the field of medicine,a complete brain cells panoramic image (脑细胞全景图)can be beneficial to the doctor analysis with the lesion site of patient spread , so as to make better treatment scheme;
In addition,in the field of statistics,image stitching technology is applied in the agricultural cultivated land area and food crops statistics. Underwater detection(水底探测) and virtual tourism（虚拟旅游）and so on.one picture is worth a thousand words,let’s see()The specific application of image stitching.The five images is aerial graph of the Palace Museum,Obviously,They are the part of the Palace Museum,Put them together, make up the whole panorama of Palace Museum.
6、When we understand the meaning of image stitching ,let me take about How to complete the image stitching Usually,Image stitching includes：image acquisition(图像获取)、image preprocessing（图像预处理）、image matching（图像配准）, image fusion（图像融合）。The image matching and fusion is the key to the whole process.My design is as follows：fisrtly.... ,next...next...1 2 3is belong to image matching,linear.....is belong to image fusion.Next, I explain in detail the important method.firstly,Why choose sift algorithm.
7\ Let's look at this picture.We guess whether they belong to the same image.In fact, they belong to the same image just photograph Angle different.In order to deal with in the process of image matching caused by the location of the image changes of error.We chose to sift.
8\SIFT algorithm is also called Scale Invariant Feature Transform (尺度不变特征转换)method, is a kind of local feature extraction https://www.doczj.com/doc/b82442784.html,ing sift algorithm can effectively resolve the error that Due to the image position changes.its principle is as follows:
9\Image matching is completed, the next is the image fusion,in image fusion I chose weighted average algorithm,why?because,this algorithm less calculation and the fusion effect is good.Its principle is as follows: Where i is the line of pixels of the image sequence (I = 1, 2, 3... I), j is the column of pixels of the image sequence (j = 1, 2, 3... j). ω1 and ω2 is weighted coefficient. If ω1=,the fusion of image1 and image2 is weighted average fusion.
11\My report finished,Thanks for your listening ! Any question!
全景拼接算法简介 罗海风 2014.12.11 目录 1.概述 (1) 2.主要步骤 (2) 2.1. 图像获取 (2) 2.2鱼眼图像矫正 (2) 2.3图片匹配 (2) 2.4 图片拼接 (2) 2.5 图像融合 (2) 2.6全景图像投射 (2) 3.算法技术点介绍 (3) 3.1图像获取 (3) 3.2鱼眼图像矫正 (4) 3.3图片匹配 (4) 3.3.1与特征无关的匹配方式 (4) 3.3.2根据特征进行匹配的方式 (5) 3.4图片拼接 (5) 3.5图像融合 (6) 3.5.1 平均叠加法 (6) 3.5.2 线性法 (7) 3.5.3 加权函数法 (7) 3.5.4 多段融合法（多分辨率样条） (7) 3.6全景图像投射 (7) 3.6.1 柱面全景图 (7) 3.6.2 球面全景图 (7) 3.6.3 多面体全景图 (8) 4.开源图像算法库OPENCV拼接模块 (8) 4.1 STITCHING_DETAIL程序运行流程 (8) 4.2 STITCHING_DETAIL程序接口介绍 (9) 4.3测试效果 (10) 5.小结 (10) 参考资料 (10) 1.概述 全景视图是指在一个固定的观察点，能够提供水平方向上方位角360度，垂直方向上180度的自由浏览（简化的全景只能提供水平方向360度的浏览）。 目前市场中的全景摄像机主要分为两种：鱼眼全景摄像机和多镜头全景摄像机。鱼眼全景摄像机是由单传感器配套特殊的超广角鱼眼镜头，并依赖图像校正技术还原图像的鱼眼全景摄像机。鱼眼全景摄像机
最终生成的全景图像即使经过校正也依然存在一定程度的失真和不自然。多镜头全景摄像机可以避免鱼眼镜头图像失真的缺点，但是或多或少也会存在融合边缘效果不真实、角度有偏差或分割融合后有"附加"感的缺撼。 本文档中根据目前所查找到的资料，对多镜头全景视图拼接算法原理进行简要的介绍。 2.主要步骤 2.1. 图像获取 通过相机取得图像。通常需要根据失真较大的鱼眼镜头和失真较小的窄视角镜头决定算法处理方式。单镜头和多镜头相机在算法处理上也会有一定差别。 2.2鱼眼图像矫正 若相机镜头为鱼眼镜头，则图像需要进行特定的畸变展开处理。 2.3图片匹配 根据素材图片中相互重叠的部分估算图片间匹配关系。主要匹配方式分两种： A．与特征无关的匹配方式。最常见的即为相关性匹配。 B．根据特征进行匹配的方式。最常见的即为根据SIFT，SURF等素材图片中局部特征点，匹配相邻图片中的特征点，估算图像间投影变换矩阵。 2.4 图片拼接 根据步骤2.3所得图片相互关系，将相邻图片拼接至一起。 2.5 图像融合 对拼接得到的全景图进行融合处理。 2.6 全景图像投射 将合成后的全景图投射至球面、柱面或立方体上并建立合适的视点，实现全方位的视图浏览。
山东大学（威海）毕业论文 毕业设计（论文）设计(论文)题目像素级图像融合方法 姓名：李桂楠 学号：201100800668 学院：机电与信息工程学院 专业：自动化 年级2011级 指导教师：孙甲冰
目录 摘要 (4) Abstract (5) 第一章绪论 (1) 1.1课题背景及来源 (1) 1.2图像融合的理论基础和研究现状 (1) 1.3图像融合的应用 (1) 1.4图像融合的分类 (1) 第二章像素级图像融合的预处理 (3) 2.1图像增强 (3) 2.2图像校正 (6) 2.3图像配准 (6) 第三章像素级图像融合的方法综述 (8) 3.1加权平均图像融合方法 (8) 3.2 HIS空间图像融合方法 (8) 3.3 主成分分析图像融合方法 (8) 3.4 伪彩色图像融合方法 (9) 第四章基于小波变换的像素级图像融合概述 (10) 4.1 小波变换的基本理论 (10) 4.2 基于小波变换的图像融合 (11) 4.3基于小波变换的图像融合性能分析 (12)
第五章像素级图像融合方法的研究总结与展望 (19) 参考文献 (20) 谢辞................................. 错误！未定义书签。
摘要 近些年，随着科学技术的飞速发展，各种各样的图像传感器出现在人们的视野前，这种样式繁多的图像传感器在不同的成像原理和不同的工作环境下具有不同功能。而因为多传感器的不断涌现，图像融合技术也越来越多的被应用于医学、勘探、海洋资源开发、生物学科等领域。 图像融合主要有像素级、决策级和特征级三个层次，而像素级图像融合作为基础能为其他层次的融合提供更准确、全面、可依赖的图像信息。本文的主要工作是针对像素级的图像融合所展开的。 关键词 图像融合理论基础、加权平均、图像融合方法、小波变换、
基于SIFT特征向量的图像拼接技术研究摘要 图像拼接技术是数字图像处理邻域的一个研究热点，一直是计算机视觉、模式识别、医学等领域研究的一个重要课题，图像拼接技术也是图像处理工作中的关键技术之一。所谓图像拼接就是将有重叠的图像无缝拼成一幅大宽视域图像的技术。它包含两个关键技术：图像配准和图像融合。近年来，随着技术的成熟，图像拼接技术被很好的应用到了机器人导航、无人平台战场监控、航拍图像处理等多个领域。基于特征的图像配准与拼接技术配准结果准确拼接效果良好且不易受光照、旋转等因素的影响是当前图像配准与拼接领域研究的热点。本文在深入研究和学习已有的基于SIFT的图像配准与拼接技术的基础上，详尽地分析了现有算法的不足，并提出了若干改进算法。 关键字：图像拼接，特征，线段特征，图像融合 Image splicing technology research based on SIFT feature vector abstract Image splicing technology is a research focus in the neighborhood of digital image processing, has been the computer vision, pattern recognition, an important hot topic in the field of medicine and other fields, image splicing technology is one of the key technologies of image processing work. The so-called image mosaicing is there will be overlapping images seamless Mosaic a big wide horizon image technology. It includes two key techniques: image registration and image fusion. In recent years, with mature technology, image splicing technology is very good application in robot navigation, unmanned platform battlefield monitoring, aerial image processing and other fields. Based on the characteristics of image registration and Mosaic registration results are accurate stitching effect is good and not easily influenced by factors such as illumination, rotation is the hotspot in research of image registration and Mosaic. Based on the in-depth research and study of the existing image registration based on SIFT and splicing technology, on the basis of the shortage of the existing algorithm is analyzed in detail, and puts forward some improved algorithm. The keyword：Image stitching, features, line features, image fusion 目录 第一章绪论 (2) 1.1研究背景和意义 (2) 1.2国内外研究现状 (3) 1.3研究内容 (4) 第二章图像拼接的相关理论基础 (6) 2.1图像拼接的基本流程 (6)
本文为技术简介，详细算法可以参考后面的参考资料。 1.概述 全景图像(Panorama)通常是指大于双眼正常有效视角(大约水平90度，垂直70度)或双眼余光视角(大约水平180度，垂直90度)，在一个固定的观察点，能够提供水平方向上方位角360度，垂直方向上180度的自由浏览（简化的全景只能提供水平方向360度的浏览），乃至360度完整场景范围拍摄的照片。 生成全景图的方法，通常有三种：一是利用专用照相设备，例如全景相机，带鱼眼透镜的广角相机等。其优点是容易得到全景图像且不需要复杂的建模过程，但是由于这些专用设备价格昂贵，不宜普遍适用。二是计算机绘制方法，该方法利用计算机图形学技术建立场景模型，然后绘制虚拟环境的全景图。其优点是绘制全景图的过程不需要实时控制，而且可以绘制出复杂的场景和真实感较强的光照模型，但缺点是建模过程相当繁琐和费时。三是利用普通数码相机和固定三脚架拍摄一系列的相互重叠的照片，并利用一定的算法将这些照片拼接起来，从而生成全景图。 近年来随着图像处理技术的研究和发展，图像拼接技术已经成为计算机视觉和计算机图形学的研究焦点。目前出现的关于图像拼接的商业软件主要有Ptgui、Ulead Cool 360及ArcSoft Panorama Maker等，这些商业软件多是半自动过程，需要排列好图像顺序，或手动点取特征点。 2.全景图类型： 1)柱面全景图 柱面全景图技术较为简单，发展也较为成熟，成为大多数构建全景图虚拟场景的基础。这种方式是将全景图像投影到一个以相机视点为中心的圆柱体内表面，
视线的旋转运动即转化为柱面上的坐标平移运动。这种全景图可以实现水平方向360度连续旋转，而垂直方向的俯仰角度则由于圆柱体的限制要小于180度。柱面全景图有两个显著优点：一是圆柱面可以展开成一个矩形平面，所以可以把柱面全景图展开成一个矩形图像，而且直接利用其在计算机内的图像格式进行存取；二是数据的采集要比立方体和球体都简单。在大多数实际应用中，360度的环视环境即可较好地表达出空间信息，所以柱面全景图模型是较为理想的一种选择。 2)立方体全景图 立方体全景图由六个平面投影图像组成，即将全景图投影到一个立方体的内表面上。这种方式下图像的采集和相机的标定难度较大，需要使用特殊的拍摄装置，依次在水平、垂直方向每隔90度拍摄一张照片，获得六张可以无缝拼接于一个立方体的六个面上的照片。这种方法可以实现水平方向360度旋转、垂直方向180度俯仰的视线观察。 3)球面全景图 球面全景图是指将源图像拼接成一个球体的形状，以相机视点为球心，将图像投影到球体的内表面。与立方体全景图类似，球面全景图也可以实现水平方向360度旋转、垂直方向180度俯仰的视线观察。球面全景图的拼接过程及存储方式较柱面全景图大为复杂，这是因为生成球面全景图的过程中需要将平面图像投影成球面图像，而球面为不可展曲面。因此这是一个平面图像水平和垂直方向的非线性投影过程，同时也很难找到与球面对应且易于存取的数据结构来存放球面图像。目前国内外在这方面提出的研究算法较其他类型全景图少，而且在可靠性和效率方面也存在一些问题。 3.主要内容
多聚焦图像融合方法综述 摘要：本文概括了多聚焦图像融合的一些基本概念和相关知识。然后从空域和频域两方面将多聚焦图像融合方法分为两大块，并对这两块所包含的方法进行了简单介绍并对其中小波变换化法进行了详细地阐述。最后提出了一些图像融合方法的评价方法。 关键词：多聚焦图像融合；空域；频域；小波变换法；评价方法 1、引言 按数据融合的处理体系，数据融合可分为：信号级融合、像素级融合、特征级融合和符号级融合。图像融合是数据融合的一个重要分支，是20世纪70年代后期提出的概念。该技术综合了传感器、图像处理、信号处理、计算机和人工智能等现代高新技术。它在遥感图像处理、目标识别、医学、现代航天航空、机器人视觉等方面具有广阔的应用前景。 Pohl和Genderen将图像融合定义为：“图像融合是通过一种特定的方法将两幅或多幅图像合成一幅新图像”，其主要思想是采用一定的方法，把工作于不同波长范围、具有不同成像机理的各种成像传感器对同一场景成像的多幅图像信息合成一幅新的图像。 作为图像融合研究重要内容之一的多聚焦图像融合，是指把用同一个成像设备对某一场景通过改变焦距而得到的两幅或多幅图像中清晰的部分组合成一幅新的图像，便于人们观察或计算机处理。图像融合的方法大体可以分为像素级、特征级、决策级3中，其中，像素级的图像融合精度较高，能够提供其他融合方法所不具备的细节信息，多聚焦融合采用了像素级融合方法，它主要分为空域和频域两大块，即： （1）在空域中，主要是基于图像清晰部分的提取，有梯度差分法，分块法等，其优点是速度快、方法简单，不过融合精确度相对较低，边缘吃力粗糙； （2）在频域中，具有代表性的是分辨方法，其中有拉普拉斯金字塔算法、小波变换法等，多分辨率融合精度比较高，对位置信息的把握较好，不过算法比较复杂，处理速度比较慢。 2、空域中的图像融合 把图像f(x,y)看成一个二维函数，对其进行处理，它包含的算法有逻辑滤波器法、加权平均法、数学形态法、图像代数法、模拟退火法等。 2.1 逻辑滤波器法 最直观的融合方法是两个像素的值进行逻辑运算,如:两个像素的值均大于特定的门限值,
高清图像全景拼接 Company Document number：WTUT-WT88Y-W8BBGB-BWYTT-19998
全景拼接白皮书
目录
1 方案概述 1.1 市场需求 全景拼接系统，是以画面拼接技术为基础，将周围相邻的若干个摄像机画面拼接成一幅画面。传统视频监控系统，用户如果要实时监控一片连续的大范围区域，最常见的做法是，安装多个摄像机，每个负责一小片区域，该方案的主要缺陷是，用户没有画面整体感，很难连续追踪整个区域内的某个目标。全景拼接系统，能很好的解决上述问题。 传统意义上的全景拼接系统，虽然解决了“看的广”、“看的画面连续”的问题，但并没有解决“看的清”的问题。因此宇视的全景拼接系统中，增加了球机联动功能，以解决“看的清”的问题，一台10倍以上光学放大的球机可以看清100米甚至更远的目标。球机联动功能，是以枪球映射技术为基础，将全景画面坐标系和球机画面坐标系关联映射起来，用户只要在全景画面中拉框，球机就自动转动和变倍到指定位置，对用户来说这是一个设备，而不是孤立的两个设备。 全景拼接系统，主要应用于大范围监控，如广场、公园、景区、机场停机坪、机场大厅、物流仓库、大型生产车间、交通枢纽等。 1.2 方案特点 ●画面拼接：支持3个高清相机（最高1080P）的拼接。 ●画面拼接：拼接后最高分辨率可以达到5760×1080。 ●球机联动：支持1个球机（最高1080P）的联动。 ●球机联动：支持在全景画面中拉框放大，自动联动球机转动和变倍到指定位置。 2 组网模型 2.1 全景拼接 2.1.1 逻辑框图（或拓扑图） 2.1.2 原理描述 拼接原理： 拼接前提：用于拼接的摄像机，在图像内容上，两两相交。
基于经验模态分解的图像融合研究 图像融合是对不同渠道摄取的同一景物的多幅图像进行处理,以得到更清晰更实用的图像的过程。它是图像处理过程中的一个重要环节,比如图像拼接就离不开图像融合,因而研究图像融合具有一定的现实和理论意义。目前,以小波分析为代表的多分辨率图像融合技术是一个研究热点,但小波基函数的选取是小波分析的难点,也是小波分析这种信号分析方法的最大瓶颈。经验模态分解则能突破这种障碍,它根据自身的特性自适应的进行信号分解,显示出极大的优越性。把经 验模态分解用于图像融合,取得了良好的效果。 标签：图像融合;多分辨率分析;经验模态分解;固有模态函数 1 引言 数字图像融合(Digital Image Fusion)是以图像为主要研究内容的数据融合技术,是把来自不同时刻或不同成像设备对同一目标检测的多幅图像数据采用某种方法进行处理,生成一幅能够有效表示出该图像检测信息的图像的过程。由于不同模式的图像传感器的成像机理不同,工作电磁波的波长不同,所以不同图像传感器获得的同一场景的多幅图像之间具有信息的冗余性和互补性,经图像融合技术处理后可以获取对同一场景的更为精确、更为全面、更为可靠的图像描述。正是由于这一特点,图像融合作为信息融合的一种有力工具,已广泛地应用于军事、遥 感、机器人视觉和医学图像处理等领域。 图像融合包含图像配准和无缝合成两个部分。由于成像时受到各种变形因素的影响,得到的各幅图像间存在着相对的几何差异,所以需要对待融合的图像进行配准。图像配准是通过数学模拟来对图像间存在着的几何差异进行校正,把相邻两幅图像合成到同一坐标系下,并使得相同景物在不同的局部图像中对应起来,以便于图像无缝合成。图像配准之后,在某些情况下,由于拍摄时光照、环境条件(如噪声、云、烟雾、雨等)、视野、地点的差异,两幅待拼接图像地重叠区域可能会有较大的差别。如果直接对这样的图像进行简单的叠加拼合,得到的拼接图在拼接位置上会存在明显的接缝以及重叠区域的模糊和失真现象。因此需要一种技术 修正待拼接图像拼接缝附近的颜色值,使之平滑过渡,实现无缝合成。 根据图像的表征层来划分,图像融合可分为三类:像素级融合、特征级融合和决策级融合。常用的融合方法有HIS融合法、KL变换融合法、高通滤波融合法、样条变换融合法、金字塔变换融合法、小波变换融合法等,尤其是多分辨率分析方法(金字塔变换,小波变换等)具有明显的优势。小波变换融合算法主要是利用人眼对局部对比度的变化比较敏感这一事实,根据一定的融合规则,在多幅原
实验目的： 图像拼接的目的是将有衔接重叠的图像拼成一张高分辨率全景图像，它是计 算机视觉、图像处理和计算机图形学等多学科的综合应用技术。图像拼接技术是指将对同一场景、不同角度之间存在相互重叠的图像序列进行图像配准，然后再把图像融合成一张包含各图像信息的高清图像的技术。本实验是根据输入的只有旋转的一系列图像序列，经过匹配，融合后生成一张360度的全景图像。 实验步骤： 下图是实验的流程图，实验大体上分为以下几个步骤： ①特征点提取和sift 描述： 角点检测，即通过查看一个小窗口，即可简单的识别角点在角点上，向任何一个方向移动窗口，都会产生灰度的较大变化， 2 1212()R k λλλλ=-+，通过R 的值的大小来判断是否为角点。H=22x x y y x y I I I I I I ????????，1λ， 输入图像序列 特征点检测 Sift 描述 RANSAC 特征匹配 根据两两匹配求出焦距f 投影到圆柱表面 图像融合 输出图像
为矩阵的两个特征值。实验中的SIFT描述子是对每个角点周围进行4个区域2 进行描述，分别是上下左右四个区域，每个方块大小为5*5，然后对每个方块的每个点求其梯度方向。SIFT方向共有8个方向，将每个点的梯度方向做统计，最后归为8个方向中的一个，得到分别得到sift（k,0），sift（k，1）···sift(k,8)，k为方块序列，0-8为方向，共有四个方块，所以生成32维的向量，然后按幅值大小对这32维向量进行排序，并找出最大的作为主方向。 图为角点检测和sift描述后的图 ②．如果直接根据描述子32维向量进行匹配的话，因为噪声的影响，角点检测的 不准确，会导致找出一些错误的匹配对，如何去掉这些错误的匹配呢？RANSAC 算法是基于特征的图像配准算法中的典型算法，其优点是：可靠、稳定、精度高， 对图像噪声和特征点提取不准确，有强健的承受能力，鲁棒性强，并且具有较好 的剔出误匹配点的能力，经常被使用在图像特征匹配中。RANSAC的基础是大多 数的点是正确的，然后在这些正确的点的基础上找出模型，算出其他点和这模型
－2083－ 0引言 图像拼接是计算机视觉领域的一个重要分支。它是一种将多幅相关的重叠图像进行无缝拼接从而获得宽视角全景图像的技术。近年来，国内外对于图像拼接各细节的研究已取得了一些成果[1~3]，但对于尺度、视差及光照变化较大的图像序列的拼接效果还有待提高。此外，目前对于完整的全自动无缝图像拼接技术的研究还较少。针对以上现状，本文给出了一种基于特征点的全自动无缝图像拼接方法。该方法依据图像拼接过程中各阶段涉及的理论与技术，利用RANSAC (ran-dom sample consensus )算法、引导互匹配、加权平滑算法等技术克服了传统图像拼接技术中的局限性(如光照、尺度变化的影响等)，实现了光照和尺度变化条件下的多视角无缝图像拼接。 1拼接方法的总体设计 文中的图像拼接技术包括4大部分：图像获取；特征点提 取与匹配；图像配准；图像融合。各部分均采用了当前图像处理领域的先进算法，并使用相应的精炼技术对各部分的处理结果进行优化，以达到较理想的拼接效果。整个技术的实现 流程如图1所示。 2图像获取 图像获取是实现图像拼接的前提条件。不同的图像获取 方法会得到不同的输入图像序列，并产生不同的图像拼接效果。目前，获得图像序列的方法主要有3种[4]：①照相机被固定在三脚架上，通过旋转照相机获取图像数据；②照相机固定在可移动平台上，通过平行移动照相机获取图像数据；③手持 收稿日期：2006-04-20E-mail ：lihan409@https://www.doczj.com/doc/b82442784.html, 作者简介：李寒(1981－)，女，辽宁沈阳人，硕士研究生，研究方向为数字图像处理；牛纪桢，女，副教授，研究方向为计算机应用；郭禾，男，副教授，研究方向为数字图像处理、计算机应用。 基于特征点的全自动无缝图像拼接方法 李 寒，牛纪桢，郭禾 (大连理工大学计算机科学与工程系，辽宁大连116023) 摘 要：提出了一种基于特征点的全自动无缝图像拼接方法。该方法采用对于尺度具有鲁棒性的SIFT 算法进行特征点的提取与匹配，并通过引导互匹配及投票过滤的方法提高特征点的匹配精确度，使用稳健的RANSAC 算法求出图像间变换矩阵H 的初值并使用LM 非线性迭代算法精炼H ，最终使用加权平滑算法完成了图像的无缝拼接。整个处理过程完全自动地实现了对一组图像的无缝拼接，克服了传统图像拼接方法在尺度和光照变化条件下的局限性。实验结果验证了方法的有效性。关键词：图像拼接;SIFT 特征点;引导互匹配;随机抽样一致算法;变换矩阵中图法分类号：TP391 文献标识码：A 文章编号：1000-7024(2007)09-2083-03 Automatic seamless image mosaic method based on feature points LI Han, NIU Ji-zhen, GUO He (Department of Computer Science and Engineering,Dalian University of Technology,Dalian 116023,China ) Abstract ：An automatic seamless image mosaic method based on feature points is proposed.First a scale-invariant feature extracting algorithm SIFT is used for feature extraction and matching.In order to improve the accuracy of matching,guided complementary matching and voting filter is used.Then,the transforming matrix H is computed with RANSAC algorithm and LM algorithm.And finally image mosaic is completed with smoothing algorithm.The method implements automatically and avoids the disadvantages of tra-ditional image mosaic method under different scale and illumination conditions.Experimental results show that the image mosaic method is stable and effective. Key words ：image mosaic;SIFT features;guided complementary matching;RANSAC algorithm;transforming matrix 图1图像拼接技术流程 图像融合图像配准(计算H )特征点提取与匹配 图像获取 H=
全景图像拼接融合算法研究 1 引言 随着计算机视觉、计算机图形学、多媒体通信等技术的发展，各类虚拟现实系统都力图构建具有高度真实感的虚拟场景，因此在背景图像及三维模型纹理图像方面都会选择真实图像作为素材，通过将不同角度的图像进行拼接融合获得广视角图像。因此，无缝平滑的图像拼接融合是构建逼真的模拟训练环境的重要基础。 本文对图像拼接融合算法进行了深入研究，力图构建可以满足各类虚拟现实系统需求的广视角图像。经验证，本文方法可以稳定高效得对多幅图像实现拼接融合，具有较高的实际应用价值。 2 图像拼接融合算法原理 2.1 图像拼接 为了实现相邻间有部分重叠的图像序列的拼接，需要首先确定这些图像序列之间的空间对应关系，这一步工作称之为图像配准。为了确定图像之间的对应关系，需要知道其相应的对应关系模型，一旦确定了图像之间的关系模型，则图像之间的配准问题就转化成确定该模型的参数问题。目前常用的一些关系模型有平移变换模型、刚性变换模型、仿射变换模型以及投影变换模型等。其中，刚体变换是平移变换、旋转变换与缩放变换的组合，仿射变换是较刚体变换更为一般的变换。仿射变换和刚体变换模型则又是投影变换模型的特例。投影变换关系模型可以用齐次坐标表示为： ????????????????????=??????????111~~76543210y x m m m m m m m m y x ……………………………………(1) ???? ??????=176543 210m m m m m m m m M ………………………………………… (2) 其中，投影变换矩阵M 中各参数的意义如下：0m 、1m 、3m 、4m 表示尺度和旋转量；2m 、5m 表示水平和垂直方向位移；6m 、7m 表示水平和垂直方向的变形量。图像配准的实质便是求解投影变换阵M 中的参数。目前对M 求解的典型方法有：模板匹配法、基于图像灰度的配准法、基于图像特征的方法[1]等。 2.2 图像融合 求得两幅图像的最优投影变换矩阵M 之后就确定了它们之间的变换关系。为了得到合成图像，还需要选择合适的图像融合方法来完成图像的拼接。图像融合的任务就是把配准后的两幅图像拼接成一幅无缝图像。一般分两步进行融合，第一步是图像的合并，将两幅图像拼接到同一个坐标空间内，使两幅图像成为一幅图像；第二步是拼缝的消除，去除拼接缝使两幅图像真正能融合成一幅图像。
１引言 传统的航空遥感图像镶嵌是先将一系列具有重叠区域的图像进行手工镶嵌，去除多余的重叠部分，再进行大幅区域的判读识别。随着航空航天遥感手段的不断进步，数字传感器大量应用于航空航天遥感图像的拍摄，获得的数字图像数量日益增多，依靠传统的人工镶嵌已不能满足“实时性”的需要。因此，依靠计算机技术的数字图像自动镶嵌技术应运而生。数字图像镶嵌技术就是通过计算机将一系列具有重叠区域的图像集合拼接成一幅大型的无缝的图像。通过图像镶嵌技术，可以剔除冗余信息，压缩信息存储量，从而更加有效地表达信息量。 图像镶嵌技术在宇宙空间探测、海底勘测、医学、气象、地质勘测、军事、视频压缩和传输，档案的数字化保存，视频的索引和检索，物体的３－Ｄ重建，军事侦察和公安取证等领域都有广泛的应用。主要表现为： （１）全景图和超宽视角图像的合成： 将普通图像或视频图像进行无缝镶嵌，得到超宽视角甚至３６０度全景图，这样就可以用普通相机实现场面宏大的景物拍摄。 （２）碎片图像的组合： 将医学和科研的显微碎片图像或者空间、海底探测得到的局部图像合成大幅的整体图像。 （３）虚拟现实： 图像镶嵌是虚拟现实领域里场景绘制（Ｉｍａｇｅ—ｂａｓｅｄＲｅｎｄｅｒｉ－ｎｇ，ＩＢＲ）方法中的一项基本技术。利用图像镶嵌技术可以生成全方位图像，用全景图表示实景可代替３Ｄ场景建模和绘制。 数字图像镶嵌技术综述 王志强，程红 （中国人民解放军空军航空大学，长春１３００２２） 摘要：图像镶嵌技术可分为图像预处理、图像配准和图像缝合三个基本步骤，在现实生活中有着广泛的应用。 本文综述了国内外研究数字图像镶嵌的几类经典算法，对各步骤中所使用的算法进行了分析比较，总结了在不同情况下使用不同方法的优缺点，并对图像镶嵌技术的发展进行了展望。 关键词：图像镶嵌；几何校正；图像配准 中图分类号：ＴＰ７５１．１文献标识码：Ａ文章编号：１００１－０２７０（２００８）０２－００１１－０４ ＡＲｅｖｉｅｗｏｎＤｉｇｉｔａｌＩｍａｇｅＭｏｓａｉｃＴｅｃｈｎｉｑｕｅ ＷＡＮＧＺｈｉ－ｑｉａｎｇ，ＣＨＥＮＧＨｏｎｇ （ＰＬＡＡｉｒＦｏｒｃｅＡｖｉａｔｉｏｎＵｎｉｖｅｒｓｉｔｙ，Ｃｈａｎｇｃｈｕｎ１３００２２） Ａｂｓｔｒａｃｔ：Ｔｈｅｂａｓｉｃｉｍａｇｅｍｏｓａｉｃｔｅｃｈｎｉｑｕｅｉｎｃｌｕｄｅｓｔｈｒｅｅｓｔｅｐｓ：ｉｍａｇｅｐｒｅｔｒｅａｔｍｅｎｔ，ｒｅｇｉｓｔｒａｔｉｏｎａｎｄｓｔｉｔｃｈｉｎｇａｎｄｉｓｖｅｒｙｕｓｅｆｕｌｉｎｒｅａｌｌｉｆｅ．Ｉｎｔｈｉｓｐａｐｅｒ，ｓｏｍｅｔｙｐｉｃａｌｄｏｍｅｓｔｉｃａｎｄｏｖｅｒｓｅａｓａｌｇｏｒｉｔｈｍｓｗｅｒｅｒｅｖｉｅｗｅｄａｎｄｃｏｍｐａｒｅｄｂｙｅａｃｈｓｔｅｐ．Ｔｈｅａｄｖａｎｔａｇｅｓａｎｄｓｈｏｒｔｃｏｍｉｎｇｓｏｆｕｓｉｎｇｄｉｆｆｅｒｅｎｔｍｅｔｈｏｄｓｉｎｄｉｆｆｅｒｅｎｔｃｏｎｄｉｔｉｏｎｓｗｅｒｅｓｕｍｍａｒｉｚｅｄ；ｔｈｅｐｒｏｓｐｅｃｔｓｏｆｔｈｅｄｅｖｅｌｏｐｍｅｎｔｏｆｉｍａｇｅｍｏｓａｉｃｔｅｃｈｎｉｑｕｅｗｅｒｅａｌｓｏｐｕｔｆｏｒｗａｒｄ． ＫｅｙＷｏｒｄｓ：ｉｍａｇｅｍｏｓａｉｃ；ｇｅｏｍｅｔｒｉｃｒｅｃｔｉｆｉｃａｔｉｏｎ；ｉｍａｇｅｒｅｇｉｓｔｒａｔｉｏｎ 作者简介：王志强，男（１９８２－），空军航空大学军事情报学专业在读研究生。 程红，女（１９６９－），硕士生导师、教授，主要从事遥感图像信息处理。 收稿日期：２００７－０６－１４
第一章绪论 1.1图像拼接技术的研究背景及研究意义 图像拼接(image mosaic)是一个日益流行的研究领域，他已经成为照相绘图学、计算机视觉、图像处理和计算机图形学研究中的热点。图像拼接解决的问题一般式，通过对齐一系 列空间重叠的图像，构成一个无缝的、高清晰的图像，它具有比单个图像更高的分辨率和更大的视野。 早期的图像拼接研究一直用于照相绘图学，主要是对大量航拍或卫星的图像的整合。近年来随着图像拼接技术的研究和发展，它使基于图像的绘制( IBR )成为结合两个互补领域 ――计算机视觉和计算机图形学的坚决焦点，在计算机视觉领域中，图像拼接成为对可视化 场景描述(Visual Seene Representaions)的主要研究方法：在计算机形学中，现实世界的图像过去一直用于环境贴图，即合成静态的背景和增加合成物体真实感的贴图，图像拼接可以 使IBR从一系列真是图像中快速绘制具有真实感的新视图。 在军事领域网的夜视成像技术中，无论夜视微光还是红外成像设备都会由于摄像器材的限制而无法拍摄视野宽阔的图片，更不用说360度的环形图片了。但是在实际应用中，很 多时候需要将360度所拍摄的很多张图片合成一张图片，从而可以使观察者可以观察到周围的全部情况。使用图像拼接技术，在根据拍摄设备和周围景物的情况进行分析后，就可以将通过转动的拍摄器材拍摄的涵盖周围360度景物的多幅图像进行拼接，从而实时地得到 超大视角甚至是360度角的全景图像。这在红外预警中起到了很大的作用。 微小型履带式移动机器人项目中，单目视觉不能满足机器人的视觉导航需要，并且单目 视觉机器人的视野范围明显小于双目视觉机器人的视野。利用图像拼接技术，拼接机器人双 目采集的图像，可以增大机器人的视野，给机器人的视觉导航提供方便。在虚拟现实领域中，人们可以利用图像拼接技术来得到宽视角的图像或360度全景图像，用来虚拟实际场景。 这种基于全景图的虚拟现实系统，通过全景图的深度信息抽取，恢复场景的三维信息，进而建立三维模型。这个系统允许用户在虚拟环境中的一点作水平环视以及一定范围内的俯视和仰视，同时允许在环视的过程中动态地改变焦距。这样的全景图像相当于人站在原地环顾四 周时看到的情形。在医学图像处理方面，显微镜或超声波的视野较小，医师无法通过一幅图 像进行诊视，同时对于大目标图像的数据测量也需要把不完整的图像拼接为一个整体。所以把相邻的各幅图像拼接起来是实现远程数据测量和远程会诊的关键环节圆。在遥感技术领域中，利用图像拼接技术中的图像配准技术可以对来自同一区域的两幅或多幅图像进行比较，也可以利用图像拼接技术将遥感卫星拍摄到的有失真地面图像拼接成比较准确的完整图像，作为进一步研究的依据。 从以上方面可以看出，图像拼接技术的应用前景十分广阔，深入研究图像拼接技术有着很重 要的意义 1.2图像拼接算法的分类 图像拼接作为这些年来图像研究方面的重点之一，国内外研究人员也提出了很多拼接算 法。图像拼接的质量，主要依赖图像的配准程度，因此图像的配准是拼接算法的核心和关键。根据图像匹配方法的不同仁阔，一般可以将图像拼接算法分为以下两个类型： (1) 基于区域相关的拼接算法。 这是最为传统和最普遍的算法。基于区域的配准方法是从待拼接图像的灰度值出发，对 待配准图像中一块区域与参考图像中的相同尺寸的区域使用最小二乘法或者其它数学方法 计算其灰度值的差异，对此差异比较后来判断待拼接图像重叠区域的相似程度，由此得到待
图像融合算法概述 摘要：详细介绍了像素级图像融合的原理,着重分析总结了目前常用的像素级图像融合的方法和质量评价标准,指出了像素级图像融合技术的最新进展,探讨了像素级图像融合技术的发展趋势。 关键词：图像融合; 多尺度变换; 评价标准 Abstract:This paper introduced the principles based on image fusion at pixel level in detail, analysed synthetically and summed up the present routine algorithm of image fusion at pixel level and evaluation criteria of its quality. It pointed out the recent development of image fusion at pixel level, and discussed the development tendency of technique of image fusion at pixel level. Key words:image fusion; multi-scale transform; evaluation criteria 1.引言： 图像融合是通过一个数学模型把来自不同传感器的多幅图像综合成一幅满足特定应用需求的图像的过程, 从而可以有效地把不同图像传感器的优点结合起来, 提高对图像信息分析和提取的能力[ 1] 。近年来, 图像融合技术广泛地应用于自动目标识别、计算机视觉、遥感、机器人、医学图像处理以及军事应用等领域。图像融合的主要目的是通过对多幅图像间冗余数据的处理来提高图像的可靠性; 通过对多幅图像间互补信息的处理来提高图像的清晰度。根据融合处理所处的阶段不同,图像融合通常可以划分为像素级、特征级和决策级。融合的层次不同, 所采用的算法、适用的范围也不相同。在融合的三个级别中, 像素级作为各级图像融合的基础, 尽可能多地保留了场景的原始信息, 提供其他融合层次所不能提供的丰富、精确、可靠的信息, 有利于图像的进一步分析、处理与理解, 进而提供最优的决策和识别性能. 2.图像融合算法概述 2.1 图像融合算法基本理论
图像拼接报告 学院（系）：软件学院 专业：软件工程（日强） 班级： 0809 学号： 6 姓名：师慧波 大连理工大学 Dalian University of Technology
图像拼接技术研究的背景及意义 在实际应用中，经常会用到超过人眼视野范围甚至是全方位的高分辨率图像，普通数码相机的视野范围往往难以满足要求。为了得到大视野范围的图像，人们使用广角镜头和扫描式相机进行拍摄。但这些设备往往价格昂贵、使用复杂，而且在一幅低分辨率的图像中得到超宽视角会损失景物中物体的分辨率，所以，使用广角镜头和扫描式相机只能部分的解决这一问题。此外，广角镜头的图像边缘会难以避免的产生扭曲变形，不利于一些场合的应用。为了在不降低图像分辨率的条件下获取大视野范围的图像，人们提出了图像拼接技术，将普通图像或视频图像进行无缝拼接，得到超宽视角甚至360度的全景图，这样就可以用普通数码相机实现场面宏大的景物拍摄。利用计算机进行匹配，将多幅具有重叠关系的图像拼合成为一幅具有更大视野范围的图像，这就是图像拼接的目的。 本文的研究内容与组织结构 本文研究的重点是使用数码相机或手机手持拍摄的图像的全自动拼接。算法的基本流程如下： (1)读取n 副连续有重叠部分的图像，在n 副图像中检测SIFT 特征，并用SIFT 特征描述子对其进行描述。 (2)匹配相邻图像的特征点，并根据特征点向量消除误匹配。 (3)使用RANSAC 方法，确定变换参数。 (4)图像融合 简介 对手持相机拍摄得到的照片，即相机运动不受限制，两幅图像的关系可近似归结为初等坐标变换，即平移、旋转和缩放的组合。设)','('),,(y x p y x p ，为两幅图像 ',I I 的对应点，则二者关系由下式确定 ??? ? ? ??==1M '7 6 543 210 m m m m m m m m MX X （1） 其中()()'''1,1T T X x y X x y ==是两点的齐次坐标， M 是两图像间的变换矩阵，含有八个参数。一旦M 确定，则两幅图像的变换关系即可确定。
图像拼接技术的研究历史悠久。早期用于航空遥感照片合成，由于飞机或卫星上相机和地面景物之间距离很远，这种图像配准采用简单的模板匹配法。这种方法在现在也有广泛应用，可应用于航空图片合成、大文档扫描合成，视频压缩。在20世纪90年代随全视函数、全景建模、光场与光照图、同心拼图、全景图概念的提出，模型维数不断下降。自1994年Chen等人提出全景图拼接技术，国内外出现很多关于全景图生成技术的文章。 全景图生成技术的基本思想是通过普通相机或摄像机对场景信息进行照片图像或视频图像采样，在固定的视点，使相机在水平面内旋转一周拍摄场景，得到一组具有重叠区域的连续环视图像序列:将图像由相机坐标投影到空间坐标:利用图像配准方法寻找将环绕一周的这组图像中，两两相邻的图像间的重叠的区域;将确定的重叠区域利用图像融合方法进行图像序列的无缝拼合，得到一幅全景图像。全景图像根据其选取视点空间的不同可分为:平面、柱面、球表面、立方体表面。 目前图像配准的研究方法主要集中为基于灰度相关的方法、相位相关法、基于特征的方法。基于灰度相关方法的计算量较大，很多力求缩小模版配准计算量的改进算法被提出来。国防科大开发的HVS系统,采用的是一种基于特征线段的图像匹配算法。封静波提出相似曲线的拼接算法通过匹配两幅图像重叠区域每列梯度最大值曲线完成拼接，大大减少了传统模板匹配方法的计算量。薛峰综合基于灰度相关和特征相关算法的优点提出了基于最大梯度和灰度相关的两步配接方法。于乱采用形状模板对模板内图像的边缘点与模板边界的最短距离统计实现特征点匹配。李文辉提出采用基于粒子群优化(POS)的多分辨率算法。 1975年相位相关法由Kuglin和Hines提出，具有场景无关性，能够对纯粹二维平移的图像精确地对齐。DeCastro和Morandi发现用傅立叶变换确定旋转对齐就像平移对齐一样。Reddy和Chatterji改进了Decastro的算法，大大减少了需要转换的数量。张世阳采用了基于2幂子图像的FFT对齐方法，从而减小了FFT的计算量加快图像对齐速度和减小图像间重叠率。吴飞采用基于快速傅立叶变换的图像配准算法求取两相邻视频帧之间的配准系数。 基于特征的图像对齐典型的是基于图像几何特征的对齐方法。几何特征分为低级的 学硕士学位论文基于特征点的嘴卜任曰生成执术的研究 特征，如边、角和高级特征如物体的识别、特征之间的关系。文(34)通过二维高斯模 糊过滤可以得到一些低级特征模型，如边模型、角模型和顶点模型。因为角模型提供了 比坐标点更多的信息，文〔35)中基于几何角模型提出了图像对齐算法，文〔36〕中基 于几何点特征优化匹配和文(37)中利用小波变换提取保留边(。dge一preserving)的视 觉模型进行图像对齐。基于高级特征的图像对齐利用低级特征之间的关系或者通过识别 出的物体实现对齐。文(38)利用特征图像关系图进行图像对齐。而如何选择特征是其 中的关键技术，许多研究人员也在从事这方面的究，如提取特征点算子:Morave。算子〔3，，、Forstner算子〔‘0，、susan算子〔“，、HarriS算子〔‘，，，sIFT算子〔‘3，等。边缘检测算 子:Canny算子〔44]、LoG〔46]算子等。此外用于提高特征点配准精度的算法很多，赵炫利用 概率模型理论精确特征点的匹配〔46]。胡社教提出利用KLT跟踪算法精确确定角点位置，提高变换矩阵的求解精度〔4v]。李寒通过引导互匹配及投票过滤方法提高特征点的检测精度〔#8]。赵辉采用相位相关法进行自动排序的特征角点匹配算法〔49]。
视频拼接全景摄像机综述 作者：上海凯视力成信息科技有限公司 随着摄像机从模拟走向网络，“高清”日渐成为市场关注的热点，它的出现让人们可以看得更清楚，获得更多的细节。但是，客户在从之前“只能看见人脸”到现在“能看清人脸”的同时，又提出了另一方面的要求，那就是“看得更广”，即在同一个场景中能看到更多的东西。对此，原来是通过用几只摄像头覆盖一个区域，或用快球来回巡航扫描去解决。但在某些场合，这些方案还不能完全满足客户的要求，比如客户需要在同一个画面里确定人的移动，或需要用同一个场景中监看到的事物去说明一些问题，这个时候就需要全景摄像机，本文试图对全景摄像机做一综述。作者：上海凯视力成信息科技有限公司 1．全景摄像机的好处 全景摄像机可以带来如下好处： （1）超宽监控视角。一枚鱼眼镜头尽收360度全景，四周的影像一次尽收眼底，完全消灭死角。 （2）降低成本。一台好的全景摄像机可以替代多台传统摄像机的应用，这种360度实时全景监控能力，使得无需为涵盖整个监控区域而安装多台摄像机，因 而节省了摄像机硬件投资。监控摄像机路数大大减少，可以节省配套设备， 如镜头、防护罩、布线、电源、录像、显示等相应配件和设备的成本，还可 降低施工布线难度，节省安装时间、人工费用以及后续维护费用。 （3）虚拟PTZ技术。采用虚拟PTZ技术，可以放大或移动监控视野内的图像区域，当转变方向观察另一个图像区域时，不会发出任何噪音，隐秘且不易察觉。 由于没有机械移动部件，不需要时刻的进行机械化运转，全景摄像机不会发 生任何磨损，产品结实耐用，使用寿命大大延长。全景环视的图像失真矫正 可对多个图像区进行，这样，与机械PTZ摄像机不同，全景摄像机能同时观 察和摄录多个不同的区域。作者：上海凯视力成信息科技有限公司