基于多平面配准和缝合线融合的多视角图像拼接研究

发布时间：2021-10-18 10:51

　　普通相机视野小,获得的信息量少,通过传感器对同一场景不同视角的拍摄可以得到多幅具有重叠区域的图像,利用图像拼接技术可以将一系列具有重叠区域的窄视角图像合成为一幅高视觉质量的宽视角图像。针对现有多视角图像拼接方法存在的特征点漏检率高、配准精度低、拼接痕迹严重和模糊等问题,本文提出了一种基于多平面配准和缝合线融合的多视角图像拼接方法。主要工作和创新点包括:（1）针对现有多视角图像拼接方法特征点漏检率高的问题,提出一种基于平面相似度聚类的特征点筛选方法。首先,提取待拼接图像的特征点,并利用基于距离比的K-D tree算法粗匹配;然后,根据相同平面特征点对应同一单应矩阵的特点,计算特征匹配对间的平面相似度;最后,利用凝聚层次聚类算法将特征匹配对划分为误匹配集和正确匹配集,实现特征点筛选。（2）针对现有多视角图像拼接方法配准精度低的问题,提出一种基于多平面局部单应变换的配准方法。首先,将图像划分为大小相同的密集网格,根据特征点凝聚层次聚类结果计算每个网格对应的平面;然后,根据特征点平面和网格所在平面之间的关系以及特征点到网格中心点的距离,定义局部单应变换的权重矩阵;最后,采用捆绑约束算法优化变换... 

【文章来源】：苏州大学江苏省 211工程院校

【文章页数】：73 页

【学位级别】：硕士

【部分图文】：

图１－１图像拼接流程??本文针对特征点漏检率高和配准精度低的问题，改进了?ＡＰＡＰ模型的特征点筛选??和配准算法，针对拼接痕迹严重和融合图像模糊的问题，改进了缝合线算法中的能量??

基于多平面配准和缝合线融合的多视角图像拼接研究?第二章基于平面相似度聚类的特征点匹配??图像的梯度信息确定的，因此具备旋转不变性。??（４）生成关键点描述子：将坐标轴旋转到关键点的主方向上，对关键点指定大??小的邻域分成４＊４的子区域，统计每个子区域中８个方向的梯度大小，生成４＊４＊８＝１２８??维的向量，如图２－４所示。??通过ＳＩＦＴ算法可以提取待拼接图像的特征点，如图２－５所示，其中图２－５（ａ）包含了??２０９４个特征点，图２－５（ｂ）包含了３０１３个特征点，每个特征点都有自己的方向和大校??Ｉ?１?Ｗ?Ｉ．—??．．．??＾■八？＜?，＼ｙ?，??＾?＼?／Ｐ＊??图２－４?ＳＩＦＴ特征描述子??⑷视点１图像ＳＩＦＴ特征点?（ｂ）视点２图像ＳＩＦＴ特征点??图２－５?ＳＩ?ＦＴ特征提取??对每幅图像提取特征点之后，需要计算不同图像间特征点的粗匹配集。本文将特??征向量之间的欧式距离作为特征点匹配的相似性度量值。对于两个具有１２８维特征描??述向量的ＳＩＦＴ特征点ｐ和＋其每一维的描述子分别为外和／Ｖ两点间的相似性度量??值为：??１７２８??Ｄｓ＝ＪＸ（＾（〇－＾〇））２?（２－９）??在待匹配图像的特征点集中，搜索其他图像所有特征点与待匹配点距离最小的最??近邻特征点ｇ和次小的次近邻特征点，，对应的相似性度量值分别是Ｄ：和。若Ｄ：??与故’的比值小于指定阈值ｒ，则认为（ＰＷ）是一对正确的特征点匹配对，否则，认??为没有匹配点。文献［４４］中通过对特征点概率分布的计算，指出将阈值ｒ设置为０．４－０．６??１５??

第二章基于平面相似度聚类的特征点匹配?基于多平面配准和缝合线融合的多视角图像拼接研宄??时特征点匹配的效果最好。因此，本文的阈值选取为０．４。??为了提高特征点向量的匹配效率，在计算最近邻特征点和次近邻特征点时，本文??采用基于优先队列的Ｋ－Ｄ?Ｔｒｅｅ结构该方法能够快速有效地搜索到最近邻和次近邻??特征点。通过以上步骤，初步检测到了特征匹配对的集合Ｃ，如图２－６所示，显示了图??２－５中特征点的粗匹配结果，图中包含了?３５５个特征匹配对。??一．．．麵秦；＾??图２－６特征点粗匹配??２．３．２特征点相似性度量??由于基于欧式距离的特征点匹配算法会导致特征点匹配集中存在大量的误匹配??对，对图像配准的结果影响较大。因此，如何正确剔除粗匹配点集中的误匹配对，决??定了图像配准算法的稳定性。??在特征点筛选时，首先对特征点采样，构建多组最小采样集，再利用全局单应变??换模型对每一个采样集计算变换函数，将每组匹配对变换之后的距离作为误差，并以??该误差为依据剔除误匹配点。??由于计算单应矩阵最少需要４对特征点匹配对，因此，最小采样集的样本量为４。??采样策略是从特征点匹配集Ｃ在图像Ａ的点中随机选择１个特征点再从图像／！??中与该点距离为ｄ的范围内随机抽取３个特征点，判断４点是否共线，若不共线，则??构成一组最小采样集。距离Ｊ如式（２－１０）所示。??ｄ＝＾ｉｃｌ／ｃｌｙ＋（ｗＪ／ｃ２ｙ－?（２．１０）??其中，／ｒｆ和ｍｖ分别是图像／！的长度和宽度，Ｃ；ｘＣ２是划分的网格数。??按照采样规则得到尺个最小采样集，根据式（２－７）分别计算每个最小采样集的单??应变换，得到／／：??１６??

【参考文献】：
期刊论文
[1]基于特征分块的视差图像拼接算法[J]. 张晶晶,翟东海,黄莉芝,喻强.  计算机工程. 2018(05)
[2]二值化的SIFT特征描述子及图像拼接优化[J]. 李倩,江泽涛.  中国图象图形学报. 2016(12)
[3]基于改进BRISK的图像拼接算法[J]. 董强,刘晶红,王超,周前飞.  电子与信息学报. 2017(02)
[4]局部特征及视觉一致性的柱面全景拼接算法[J]. 朱庆辉,尚媛园,邵珠宏,尹晔.  中国图象图形学报. 2016(11)
[5]单摄像头旋转监控下的快速图像拼接[J]. 杜往泽,宋执环,闫文博,吴乐刚.  中国图象图形学报. 2016 (02)
[6]基于重叠区域的高性能近似kD树算法[J]. 郑明玲,许柯,刘衡竹,魏登萍,李宝峰.  计算机辅助设计与图形学学报. 2015(06)



本文编号：3442673