改进同余变换不变特征的视频拼接算法

杨英杰 杨 帆 曾庆喜

改进同余变换不变特征的视频拼接算法

杨英杰1杨 帆1曾庆喜2

1(东北电力大学信息工程学院 吉林 吉林 132012)

2(南京航空航天大学车辆工程系 江苏 南京 210096)

视频拼接的平滑过渡问题，是图像处理的难点，为很好地解决这一问题，提出一种基于Sobel算子改进的同余变换不变特征CIF(Congruence transformation Invariant Feature)的视频拼接算法。在图像配准阶段，采集视频序列的关键帧，首先运用改进的CIF算法提取特征点并匹配，然后基于RANSAC算法，估算并优化空间变换矩阵。在图像融合阶段，采用动态连接缝调整算法与色调正常化算法协同工作，以消除图像重合区域的重影与色差。实验表明，该算法不仅能够实现视频的实时拼接，还能很好解决视频拼接的平滑过渡问题。

视频拼接 同余变换不变特征算法 Sobel算子 特征点对 动态连接缝调整算法 图像色调正常化算法

0 引 言

视频拼接是将具有重叠部分的图像拼接在一起，得到一幅完整的图像，以达到实现定点全方位浏览的目的，多应用于大视场监控、航空测绘、实景地图、物联网以及游戏画面虚拟情景模拟等大型运动场景的再现，因而成为近年来国内研究的热点。

视频拼接是以图像拼接为基础的。图像拼接主要包括两个流程：图像配准与图像融合[1]。其中图像配准主要涉及空间变换矩阵(也称单应矩阵)的求解。图像融合主要将图像拼接为一幅平滑无缝的全景图像。将不同的图像配准方法归类，主要可以分为三种：基于灰度信息的方法，基于变换域的方法，以及基于特征的方法[1,2]。……