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        基于改進的sift特征點的交通圖像拼接方法

        2017-04-07 20:46:54黃小君
        中國科技博覽 2016年30期
        關(guān)鍵詞:尺度空間關(guān)鍵點尺度

        黃小君

        [摘 要]為了提高交通監(jiān)控圖像拼接技術(shù)的精確性,本文提出了一種基于改進的sift特征點的交通圖像拼接新方法。首先對待拼接圖像進行圖像增強預(yù)處理;然后提取待拼接圖像序列改進的sift特征點;對帶拼接圖像序列的特征點進行匹配,得到圖像序列之間的變換關(guān)系,從而進行圖像配準。實驗結(jié)果表明,改進的sift特征點對圖像拼接算法的精確性有很大的提升,同時也能保證拼接效率不會降低。

        [關(guān)鍵詞]圖像配準,圖像融合,

        中圖分類號:X946 文獻標識碼:A 文章編號:1009-914X(2016)30-0277-01

        0 前言

        圖像拼接技術(shù)是數(shù)字圖像處理領(lǐng)域中的一項重要技術(shù),是將同一場景下有相互重疊區(qū)域的圖像序列,進行空間配準融合后生成一幅包含所有圖像序列信息、大視角的圖像[1]。隨著數(shù)字圖像處理技術(shù)在各個不同領(lǐng)域的廣泛發(fā)展和應(yīng)用,圖像拼接技術(shù)也成了一個研究熱點,其常用于計算機視覺、醫(yī)學(xué)圖像處理、遙感技術(shù)、虛擬現(xiàn)實、智能交通等領(lǐng)域。

        目前的圖像配準算法基本上可以分為兩類:基于頻域的方法(相位相關(guān)方法)和基于時域的方法。

        相位相關(guān)法最早是由Kuglin和Hines在1975年提出的。該方法對拼接的圖像進行快速傅立葉變換,將兩幅待配準圖像變換到頻域,然后通過它們的互功率譜直接計算出兩幅圖像間的平移矢量,從而實現(xiàn)圖像的配準。但是相位相關(guān)方法一般需要比較大的重疊比例,如果重疊比例較小,則容易造成平移矢量的錯誤估計,從而較難實現(xiàn)圖像的配準[2]。1987年De Castro 和Morandi等人提出擴展相位相關(guān)法,其優(yōu)勢在于對存在旋轉(zhuǎn)和平移變換的兩幅圖像配準問題依然能夠適用[2]。

        基于時域的方法又可具體分為基于特征的方法和基于區(qū)域的方法?;谔卣鞯姆椒ㄊ紫日页鰞煞鶊D像中的特征點(如邊界點、拐點),并確定圖像間特征點的對應(yīng)關(guān)系,然后利用這種對應(yīng)關(guān)系找到兩幅圖像間的變換關(guān)系。2003年,M.Brown和D.G.Lowe提出了基于尺度不變特征變換的圖像拼接技術(shù),該算法的優(yōu)勢在于自動的實現(xiàn)了圖像的多尺度融合[3]。

        上述圖像拼接方法中,在圖像拼接精度或者拼接效率上面都存在自己的不足之處。因此本文提出一種改進的基于SIFT特征點的圖像拼接算法。

        1 預(yù)處理

        首先,為了保證圖像拼接結(jié)果的精確性,需要先對帶拼接圖像序列進行圖像的預(yù)處理,一般的預(yù)處理是對圖像進行圖像濾波、增強變換,為圖像序列的下一步拼接做準備。

        2 圖像配準

        圖像配準是整個圖像拼接流程的核心,配準的精度決定了圖像的拼接質(zhì)量。其基本思想是:首先找到待配準圖像與參考圖像的模板或特征點的對應(yīng)位置,然后根據(jù)對應(yīng)關(guān)系建立參考圖像與待配準圖像之間的變換矩陣,將待配準圖像轉(zhuǎn)換到參考圖像的坐標系中,確定兩圖像之間的重疊區(qū)域。精確配準的關(guān)鍵是尋找一個能很好描述兩幅圖像轉(zhuǎn)換關(guān)系的數(shù)據(jù)模型。

        2.1 尺度空間的生成

        特征空間是從圖像中提取的用于配準的信息。特征可以是圖像的灰度值,也可以是邊界、輪廓等結(jié)構(gòu)特征,或是角點、高曲率點等顯著特征,或是統(tǒng)計特征、高層結(jié)構(gòu)描述與句法描述等。

        2.2 空間極值點檢測

        為了尋找尺度空間的極值點,每一個采樣點要和它所有的相鄰點進行比較,看是否比他的圖像域和尺度域的相鄰點大或者小,如圖1所示,中間的檢測點和它同尺度的8個相鄰點和上下相鄰尺度對應(yīng)的18個點共26個點比較,以確保在尺度空間和二維圖像空間都檢測到極值點,一個點如果在DOG尺度空間本層以及上下兩層的26個鄰域中是最大值或最小值,就認為該點是圖像在該尺度下的一個特征點。

        2.3 精確定位極值點

        通過擬合三維二次函數(shù)以精確確定關(guān)鍵點的位置和尺度,同時去除對比度低的關(guān)鍵點和不穩(wěn)定的邊緣響應(yīng)點,以增強匹配的穩(wěn)定性,提高抗噪能力。

        2.4 關(guān)鍵點方向分配

        利用關(guān)鍵點鄰域像素的梯度方向分布特性為每個關(guān)鍵點指定方向參數(shù),使算子具備旋轉(zhuǎn)不變性。

        2.5 生成特征描述符(圖1,2,3)

        3.圖像融合

        經(jīng)過圖像配準之后,可以得到待拼接圖像序列之間的變換矩陣,然后將帶拼接圖像序列合并顯示,呈現(xiàn)完整、精確、可靠的拼接結(jié)果。通常圖像融合分為三類:像素級融合、決策級融合和特征級融合,其中像素級融合是最基本的融合策略。

        4.結(jié)語

        本文提出的改進的基于SIFT特征點的圖像拼接方法,提高了基于特征點圖像拼接方法的準確度,同時能較好的保證時間復(fù)雜度不會明顯增加。相對于參考文獻中的方法,本文提出的方法適用于多種復(fù)雜環(huán)境,具有較強的魯棒性。但是本文提出的方法仍然存在一定的不足,未來對于圖像拼接的研究不僅要提高圖像拼接的精度,同時也要增強拼接算法的效率。

        參考文獻

        [1] 蓋進偉,韓燮. 一種基于特征點匹配的圖像拼接方法研究[J].計算機測量與控制,2012,20(3):836-851

        [2] 江鐵,朱桂斌. 全景圖像拼接技術(shù)研究現(xiàn)狀綜述[J]. 重慶工商大學(xué)學(xué)報,2012,29(12):60-65

        [3] Brown M.,Lowe D G. Distinctive image features from scale-invariant keypoints. Journal of Computer Vision, 60,2(2004):91-110

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