改进ORB特征点检测的图像拼接方法

秦绪佳，陈国富，王洋洋，张美玉

(浙江工业大学 计算机科学与技术学院，杭州 310032)

1 引 言

图像拼接是通过配准、变换和融合等方式把多张有重叠部分的图像处理后成一张广角清晰的图像[1].遥感图像拼接技术有多的应用，在自然保护、灾害勘察、军事勘察等方面遥感图像都有应用.图像配准方法一般分为两种类型，基于频域方法和基于时域方法.基于频域的方法是1975年Hines和Kuglin提出的相位相关法，此方法大多应用于遥感图像拼接方面.在图像拼接过程中，先进行快速傅立叶变换，将两张图像变换至频域，然后根据两张图像间的互功率谱获得平移矢量，最后根据平移矢量实现图像配准[2].基于时域的方法又可以进一步分成两种类型，基于特征的方法和基于区域的方法.基于区域的方法由于计算量非常大，所以算法较少.当前图像拼接算法大部分都是基于特征的方法，该类方法先提取图像中特征点.分析图像特征点，计算两张图像特征点的匹配关系，通过特征点的位置关系来计算两张图像的变换关系[3]，最后根据变换关系实现图像的拼接.基于特征的方法在计算中不需要用到图像的颜色信息，因此对于图像光线的变换有较好的鲁棒性，并且还有计算量小，拼接速度快的优点.

常见的提取图像特征点方法有：Harris、FAST，SIFT，SURF和ORB等.Ethan[4]等人在2011年提出的ORB算法，ORB算法的运算速度是SIFT算法的100倍，是SURF算法的10倍[5].ORB(Oriented FAST and Rotated BRIEF)是一种特征点提取和描述的算法.由Edward等人在2006年提出FAST角点……