影象拼接技術論文

　　影象拼接技術是虛擬現實和影象繪製技術的一個重要研究方向，小編整理了，歡迎閱讀!

　　篇一

　　影象拼接技術研究綜述

　　摘 要：影象拼接技術是虛擬現實和影象繪製技術的一個重要研究方向，文章對影象拼接的內涵進行了闡述，提出影象拼接在虛擬現實、提高影象的解析度、增大光學系統的視場角、方便影象的檢索、編輯、分析和理解等四大方面的應用，研究分析了影象拼接演算法的流程，介紹了影象拼接的關鍵技術：即影象拼接預處理技術、影象配準技術和影象融合技術。結合影象拼接技術在現實生活中的應用，提出了影象拼接方法在實時影象拼接、自動影象拼接、彩色影象拼接、3D立體影象拼接等幾大方面的研究新進展。

　　關鍵詞：影象拼接 影象配準 影象融合 虛擬現實

　　中圖分類號：TP3 文獻標識碼：A 文章編號：1672-3791201501a-0000-00

　　1 引言

　　影象拼接是將一組已經在空間上配準的、相互之間存在重疊部分的影象序列，經過影象變換、重取樣和影象融合後形成一幅包含每個影象序列的寬視角或360度視角的全景影象的技術[1]。目前，影象拼接技術的應用方向主要包括以下四個方面：

　　1.1 虛擬現實

　　將影象拼接技術應用於虛擬現實系統中，實現動態或者互動式虛擬的3D環境，可以利用多個影象源實時合成視訊，能呈現遠端會診和手術參與的三維場景，音樂會或體育賽事，或參加遠端教育和虛擬教室等。

　　1.2 提高影象的解析度

　　利用具有重疊區域的多幅影象或者視訊影象序列可以生成超解析度影象，因為影象的重疊區域包含實際場景的很多冗餘資訊。

　　1.3 增大光學系統的視場角

　　為了有效地提高視場光學系統，多感測器可用於捕捉不同角度的影象，然後使用領域的影象拼接技術的實時拼接這些影象，形成了較大的實地檢視影象。

　　1.4 方便影象的檢索、編輯、分析和理解

　　通過獲取場景和目標更多的資訊生成大場景影象或三維立體影象，以利於影象的檢索、編輯、分析和理解。朱雲芳[2]提出通過構造視訊的全景圖，利用手工與計算機相結合的方法對全景圖進行編輯，實現對視訊內容的檢索和編輯。

　　2 影象拼接的關鍵技術

　　影象拼接的一般流程包括影象預處理、影象配準和影象融合三步：

　　2.1影象預處理

　　由於硬體裝置自身缺陷，有很多不同的噪聲使得捕獲的影象達不到影象質量的要求，因此需要對原始影象進行去噪、修正等影象預處理工作。影象預處理階段的精度對最後拼接影象的質量有著很大的影響。影象拼接預處理的主要目的就是保證影象配準的精度，簡化影象配準的難度。常見的預處理方法包括以下幾種[3]：

　　2.1.1 影象平滑與邊緣銳化處理

　　由於影象的拍攝視角不同、摺疊變換不同以及存在隨機噪聲，使得具有重疊區域的影象序列在重疊部分的細節上並不完全相同。因此，只能選取輪廓或其它主要邊緣來做特徵匹配的垂直邊緣。

　　2.1.2 相位相關演算法

　　如果影象存在平移，那麼可以將平移轉化到頻域，並且計算相位差。在平移運動座標上的脈衝就是這個相位差的傅立葉反變換，在對齊兩幅影象的位移位置後，兩幅影象的對齊點可以通過搜尋最大值的位置得到。

　　2.1.3 灰度圖投影演算法

　　如果垂直方向上的平移可以忽略，而且水平方向上平移較小的時候，可以使用灰度圖投影演算法對相鄰的兩幅影象進行粗略定位。以便在進行精確配準時，減小誤，差縮小搜尋範圍。首先，一個彩色影象轉換為灰度，然後將其轉換為二進位制影象的灰度影象，所有畫素的灰度值，然後到垂直方向，預計到積累，通過比較相鄰的曲線大致可以匹配的位置影象的投影。

　　2.1.4視訊序列子集的篩選

　　進行基於視訊的影象拼接時，需要首先對視訊序列影象進行篩選。由於視訊序列影象有很充裕的重疊資訊可以利用，因為它們相互之間的位移量很小。因此，為了既可以降低配準誤差和拼接影象的不連續性，又能減小計算量，可以只選取它的一個子集，而不使用全部的視訊序列影象。

　　2.1.5 基於模板匹配的演算法

　　基於模板匹配的過程是將一幅影象中位於重疊區域的一塊作為模板，在另一幅影象中搜索和模板具有相同或相似值的對應塊，這樣就可以確定兩幅影象的重疊範圍。通常情況下，如果模板面積越大，這種演算法的精度就越高，但是其計算複雜度也會很高。此外，也可以使用以影象的重疊在另一個為模板與影象的最佳匹配的搜尋兩個相鄰畫素的比例為模板，然後一部分，有效地降低計算量。然而，在很多的分割計算所需的比例，將減少準確性。

　　2.1.6 遺傳演算法估計碎片影象的拓撲排列

　　如果原始影象是一些碎片影象，並且相機的運動方式未知或不規則如醫學影象，海底或者太空探測影象，或者不知道它們的拓撲排列順序時可以使用對原始影象序列的拓撲排列進行估計的方法。

　　影象拼接的預處理是為下一步的精確配準做準備，許多預處理演算法和配准算法是緊密相關的。可以根據選定的影象配准算法來選擇相應地的預處理演算法，從而提高影象拼接精度和速度。此外，拼接影象變換模型的選定還可以根據原始影象的特性來，這樣就可以選擇合適的影象拼接預處理演算法和影象配准算法。

　　2.2 影象配準

　　影象配準的定義是關於同一目標的兩幅或者多幅影象在空間位置上的對準。如果對同一目標的兩個影象是相同的，即可完成影象配準並不難。影象配準是一個非常複雜的技術過程。由於捕捉到不同時刻，不同視場和不同的成像感測器隨著亮度的噪音和各種不同的成像過程的耦合，而是具有某種程度的相似性兩個影象[4]。影象配準的過程主要包括以下幾個步驟：

　　2.2.1 選擇特徵空間

　　可以根據待配準影象的各種不同特徵來實現匹配，主要包括影象本身的亮度，影象的邊緣、曲線、角點、直線交點、高曲率點，影象的不變矩、重心等。 　　2.2.2選擇相似性測度

　　影象配準中最重要的步驟是相似性測度的選擇，因為相似性測度的結果決定了兩幅影象是否匹配，而且決定了如何確定匹配位置。

　　2.2.3 選擇搜尋空間與策略

　　搜尋空間的目的是找到影象配準的最佳位置的集合。在很多情況下，減少測量的數量是很重要的，因為誤匹配位置越多，計算量就越大，問題就越嚴重。在有些情況下，可以利用一些已知資訊去掉不可能匹配的搜尋子空間，從而達到減少計算量的目的。為了減少計算量，匹配時還需要選擇合適的搜尋策略。

　　影象配准算法與影象拼接演算法的準確率、拼接精度和拼接速度直接相關，是影象拼接技術的關鍵部分。目前，學者主要從以上幾個方面進行研究，以改進影象配准算法的效能，即減少配準的時間、提高配準的精度。

　　2.3 影象融合

　　得到影象序列之間精確的空間變換關係在經過影象配準之後，為了把多幅原始影象拼合成一幅全景圖還需要進行影象融合。影象融合的主要過程包括：鄰近地區的拼接影象對齊縫合，以消除由全球累積誤差和影象失真造成的多個影象重疊區域，繪製了全景拼接影象的過程[5]。

　　影象拼接預處理是為影象配準做準備的，以提高影象配準的精度和速度，在一些情況下可以省略預處理過程;影象配準是影象拼接的核心和關鍵技術;影象融合是為了保證拼接影象的質量，消除影象的亮度差異、拼接縫隙和鬼影問題等。

　　3 影象拼接的研究進展

　　目前，影象拼接技術已經被廣泛應用於軍事和民用領域，如虛擬現實、衛星遙感、海底勘探、機器人視覺、無人機監視和搜尋、視訊監控、醫學探查等 [6]。

　　3.1 實時影象拼接

　　實時影象拼接系統能夠實時進行影象採集、實時完成影象拼接和拼接影象的輸出、顯示。為了提高系統處理影象資料的速度，實時拼接在低層次的語言在影象拼接演算法的核心處理單元的嵌入式影象拼接的形式在運算速度用於滿足實時應用的要求演算法，甚至是硬體影象系統要求。

　　實時影象拼接技術的巨大推動力來源於眾多的實際應用需求，影象拼接演算法，人們深入研究和微電子技術的飛速發展，使得具體應用的發展，影象處理的影象拼接演算法的效率和穩健進入高速處理單元，在可能的核嵌入式實時影象馬賽克鑲嵌影象系統及其應用的熱點技術。

　　3.2 自動影象拼接

　　雖然人類獲取和儲存影象資料的能力在不斷增強，並且巨大的資料倉庫已經形成，但是還很欠缺高效地處理這些資料的能力。例如：由無人機採集的視訊仍然需要人類實時監視，並以回放的方式進行分析。因為影象分析人員數量很少，而且這種工作非常的艱難，於是要求計算機能夠自動進行影象拼接，並且能夠跟蹤影象中使用者感興趣的目標，並進行標記和註釋。

　　關於自動影象拼接的研究主要包括兩個方面：①自動判斷參考影象與待拼接影象是否能夠進行拼接。②根據待拼接影象的型別自動選擇合適的拼接演算法，然後自動進行影象配準和融合，最後採用客觀的影象質量評價方法，自動判斷拼接後的影象質量是否滿足使用者的要求。

　　3.3 彩色影象拼接

　　彩色影象比灰度影象更能夠滿足人類視覺感知要求，因為它能夠提供更多的影象資訊。而且，更有利於影象的彩色影象分析和目標識別與跟蹤，彩色影象拼接技術已成為一個重要方面。

　　3.4 3D立體影象拼接

　　如果不同觀看影像或三維立體的影象拼接大量冗餘資訊的視訊序列的使用，可以使影象瀏覽，分析和理解更加容易。由於影象拼接技術與很多學科的理論和技術相關聯，使得影象拼接技術的研究和發展不是那麼迅速。近些年來，國內外學者進行了大量的研究和開發工作，並取得了豐碩的成果，有效地提高影象拼接的質量和魯棒性。

　　4 結語

　　影象拼接技術是虛擬現實和影象繪製技術研究重點，隨著影象拼接技術的不斷髮展，其在工作和生活中的應用將會越來越廣泛，將會對經濟社會發展產生較大影響。

　　參考文獻

　　[1] 強贊霞，彭嘉雄，王洪群.基於傅立葉變換的遙感影象配准算法[J].紅外與鐳射工程，2004，334：385-387.

　　[2] 朱雲芳.基於影象拼接的視訊編輯[D].浙江：浙江大學博士論文，2006.

　　[3] 張朝偉，周焰，吳思勵，等.基於SIFT特徵匹配的監控影象自動拼接[J].計算機應用，2008，281：191-194.

　　[4] 王建東，羅軍.基於影象拼接的全幀視訊穩定演算法[J].紅外技術，2007，298：435-439.

　　[5] 漆馳，劉強，孫家廣.攝像機影象序列的全景圖拼接[J].計算機輔助設計與影象學報，2001，137：605-609.

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