基于小波粗糙集算法的图像拼接研究

李宏升，张 健

（黄淮学院 信息工程学院，河南 驻马店463000）

1 引 言

将多幅在不同时刻、从不同视域的图像经过对齐无缝地融合，得到一幅大视域、各图像序列信息高分辨率的图像［1］，同时压缩了信息存储量，以满足人们观察、浏览大范围场景的需要。比如将360°所拍摄的多张图片合成一张图片可观察到周围的全部情况，因此对红外预警、遥感图像处理、虚拟漫游系统、计算机图形全景浏览等领域有着广泛的应用价值［2］。

目前图像拼接研究中：基于多重投影拼接，通过中心投影的射影变换，防止了视觉差出现［3］，无法适应大数据量图像的融合；基于仿射变换的拼接，水平视角不受限制［4］，但是垂直方向上的视场有限制；基于图像检索的图像拼接，通过划分图像小块与数据库图像替换为新图像，不受视觉限制［5］，但是使用的时候需要大规模图像数据库支持；基于区域相关的拼接算法，以灰度值的差异化进行图像拼接，实现简单［6］，但是如果图像亮度、对比度的变化则导致拼接失败；基于特征相关的拼接算法，以图像特征对重叠部分进行搜索匹配，具有较高的健壮性和鲁棒性［7］，但是不同图像的相似度测量比较复杂。

本文采用基于小波粗糙集算法对图像拼接，首先基于自适应小波变换对图像分解，小波方向的对比度设定阈值平衡图像内各个对象的差异；然后对分解图像特征点的粗糙决策属性来划分重叠区域，比较计算参考图像与输入图像特征向量因数集的欧氏距离约简规则选择特征点，通过平均值法消除拼接缝隙；……