基于逐一比对法的图像拼接系统设计

周美丽,白宗文

(延安大学 陕西 延安716000)

基于逐一比对法的图像拼接系统设计

周美丽,白宗文

(延安大学 陕西 延安716000)

图像拼接技术就是将一组相关的图像序列按照一定的步骤进行拼接使其形成一幅完整的图像技术。文中研究了基于逐一比对法的图像拼接技术,用MATALAB语言实现了图像拼接系统的设计,通过仿真实验验证了系统的可行性与精确性。这一系统可推广到实际生活中,具有一定的应用价值。

图像拼接；图像配准；图像融合；图像分割

近年来对于图像拼接（image mosaic）技术的研究已经日益的完善与成熟,应用也越来越广泛。尤其在计算机视觉和计算机图形学领域中,图像拼接技术就像一个枢纽把这两个领域紧密结合在一起。在计算机视觉领域中,图像拼接技术可以实现可视化场景描述；在计算机图形学领域中,它可以实现静态背景与真实物体的完美合成。不止如此,图像拼接技术也可广泛应用于军事领域和实际生活中,无论在军事方面还是在现实生活中,很多时候都需要全方位的立体场景图片,只有通过全方位的立体场景图片才能使观察者可以作细致的观察分析或宏观掌控。利用图像拼接技术就可以得到360度全方位无死角的全景图像。这一技术也可用于红外预警中。综上图像拼接技术已经深入军事、航空、生活等各大领域,是一项值得深入研究课题。本文对图像拼接技术进行了研究并设计了图像拼接软件系统。

1 图像拼接流程

图像拼接技系统的设计涉及到3个主要技术环节分别是图像预处理、图像配准和图像融合。如图1所示。

图1 图像拼接步骤图Fig.1 The chart of Image mosaic step

图像预处理主要是把待拼接图像和参考图像进行对比,如果待拼接图像与参考图像存在明显的几何畸变或噪声的影响等,则图像预处理就要纠正几何畸变同时抑制噪声等情况。通常图像如果存在几何畸变,则要找出图像发生畸变的原因,建立相应的数学模型,从被污染或发生畸变的图像信号中提取相关的信息,遵从使图像发生畸变的逆过程恢复图像本来面貌。实际的复原过程是设计一个滤波器,使其满足预先规定的误差准则,最大程度地接近真实图像［3］；如果图像存在噪声,通常是采用概率统计的方法对其进行分析,然后根据噪声情况,利用相应的去噪技术对图像进行处理。纠正图像几何畸变和抑制噪声是十分关键的问题尽量使图像质量处在一个较理想的情况；以免影响图像配准的精确性而导致出现误匹配的情况。图像配准则是对预处理之后的两幅图像进行信息提取以作比较,进而根据信息的相关性来实现图像的对齐与匹配问题,图像配准是图像拼接整个过程中最关键的一环,也是本文着重研究的内容,后面详述。当完成了图像配准后,就要把配准对齐的图像进行合二为一,实现无缝隙拼接即进行图像融合。图像融合是图像拼接中最后一个环节,通常将多源信道所采集到的关于同一目标的图像数据经过图像处理和计算机技术处理等,最大限度的提取各自信道中的有利信息,最后综合成高质量的图像,以提高图像信息的利用率、改善计算机解译精度和可靠性、提升原始图像的空间分辨率和光谱分辨率,利于监测。数字图像融合是图像分析的一项重要技术,该技术在数字地图拼接、全景图、虚拟现实等领域有着重要应用。此外在这一环节中还涉及到图像边界处理,使的图像缝合处自然过渡,无视觉差异。综上即是图像拼接的步骤。

2 系统设计原理

图像拼接技术中的3个环节,每一个环节都有很多实现算法或方式,本文主要针对配准这一关键步骤做了研究。图像配准实际上就是研究利用不同手段在不同时间或不同角度所获得的多幅图像进行图像对齐的问题。通常在进行图像对准时要建立数学模型,取多幅待配准图像其中的一幅图像作为参考图像,其余的为搜索图像。则首先在参考图上选取以某一目标点为中心的图像子块,并称它为图像配准的模板,然后让模板在搜索图上有秩序地移动,每移到一个位置,把模板与搜索图中的对应部分进行相关比较,直到找到配准位置为止。

通过对比、分析这里选择了基于逐一比对法来实现图像配准问题。 逐一比较法易于理解,也容易通过计算机实现。此算法的一般步骤就是首先取一大小为M*N搜索图S,在确定大小为U*V的待配准模板T。通常情况是搜索图范围比待配准模板大的多,如图2所示。

图2 搜索图像与模板Fig.2 Search image and template

这样就可以把搜索图分成很多与待配准图像同样大小的分块图像,然后在这些分块图像中经过逐一比对法找出一个与待配准图像最相似的分块图像记为S’，比较待拼接模板T与S’的内容,若两者一致,则T和S’之差为零。在实际匹配过程中这种情况几乎没有,通常只要二者之差满足一个测度值即T和S’之差最小值来衡量T和S’的匹配程度。测度值的计算如式（1）所示。

其中,D（i,j）即为测度值,其值越小图像越匹配。通过分析等号第一项就是与模板匹配区域s’的能量,它随着位置的改变而不同,当T和s’匹配时达到最大值。则图像匹配程度亦可描述如式（2）示:

其中R（i,j）取极大值时,则表示该分块图像与待匹配图像可以进行配准。

3 实验仿真与分析

本文利用逐一比对法对待配准图像如图2（同意图像的分割结果）进行了配准,然后将配准之后,对待拼接图像进行边缘处理,然后进行图像融合,融合结果如图3所示。

图3 待配准图像Fig.3 The image for matching

图4 完成的拼接图像Fig.4 The stitched image

通过对实结果分析可得。采用逐一比对法配准图像进行图像融合后具有很好视觉效果。图像配准问题是图像拼接技术中的重要步骤,本文利用逐一对比法图像配准算法开发的图像拼接系统,通过实验测试具有良好的效果,尤其是在实验过程中如果选用的带拼接模板包含的信息就越多,匹配效果也就越好,可信度也越高。但通常选择合适的模板不好掌握,因为包还信息越多意味着配准速度就会越慢,因此利用该图像拼接系统实现图像拼接问题时选择合适的图像分块很重要。

4 结论

本文利用MATLAB语言对图像拼接中的各个算法步骤设计了相关模块,从而开发了图像拼接系统,此系统通过实验仿真验证,对于实现简单的图像拼接具有很好的效果,可在一定范围内推广使用。

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Design of image mosaic system based on comparison method

ZHOU Mei-li,BAI Zong-wen
（Yanan University,Yanan 716000，China）

Image mosaic technology that make a group of mutually overlapping image sequence to match，take sample and fusion，finally become a complete and HD image.This paper studies the？image mosaic technology？based on the？one by one comparison method is studied in this paper，and the image mosaic？system is designed in matlab.It proves that the system has good feasibility and accuracy through the simulation experiments.This system can be applied to real life，and have certain application value.

image mosaic；image registration；image fusion；image segmentation

TN919

：A

：1674-6236（2015）18-0059-02

2014-12-10稿件编号：201412086

陕西省自然科学基金(2014JM8357)；延安市科学技术研究发展计划项目(2012kg-07)(2013kg-15)；延安大学自然科学基金(YD2011-16)

周美丽（1981—）,女,陕西横山人,硕士,讲师。研究方向:图像处理、信号检测。