基于SIFT 特征的图像拼接算法应用研究

刘 骏

( 无锡日联科技股份有限公司，江苏 无锡214145)

5G 网络的发展与建设为联网通讯奠定了基础，新技术的应用将为特种设备的使用带来巨大的便利和革新[1]。近年来，可视化技术得到了飞跃式的发展，图像信息处理作为关键技术得到了更多的重视，因为它不但提高了解决问题的效率，同时也方便了人们的生活。随着图像拼接技术的发展，在遥感图像、虚拟现实、数字视频、检测图像等领域的研究越来越多。为了图像拼接技术能够在更多的领域创造价值，本文以X 射线检测图像为对象，利用SIFT 算法[2]进行研究，先进行图像采集，然后依次预于处理、匹配校准，最后进行融合，实现对图像的拼接。

1 图像拼接存在的问题

（1）目前大多数算法的功能、适用范围比较单一，还没有哪一种拼接算法能够满足所有的应用场合。

（2）大部分拼接算法比较注重图像校准精度，极易忽略图像校准的效率。但全景图的成像质量不仅取决于校准精度，而且匹配时的计算量非常大，对图像拼接的效率要求也非常高。

（3）高质量图像内存占比较大，特征识别过程中会发现非常多的特征点，使得图像拼接在处理速度上会有所减慢。

2 实现路径研究

2.1 SIFT 算法

2.1.1 特征点提取

（1）首先需要获得DOG 尺度空间，可以利用高斯函数和图像的卷积，设σ 为尺度参数，则图像I(x，y)的尺度空间L(x，y，o)可以表示为：

式中，I(x，y)视为输入图像，*表示卷积符号，G(x，y，σ)代表高斯平滑核函数，因此可以表示为：

DOG 可以利用高斯金字塔图像来生成，也就是在同一个尺度下，将相邻上下两层的图像拼接运算，其计算公式为：