论文总字数：15805字

目 录

一　绪论 5

1.1本文研究背景及意义 5

1.2本文主要工作安排 6

1.3本文主要章节安排 7

二 图像拼接流程 7

三 图像预处理技术 8

3.1 相机成像原理 8

3.2图像预处理技术 10

3.2.1几何校正技术 10

3.2.2 灰度差值技术 10

3.2.3图像平滑处理 12

3.2.4深化细节处理 12

四 图像配准算法 12

4.1 图像配准概念 12

4.2 图像配准流程 13

4.3 配准方法分类 13

4.3.1 角点检测法 14

4.3.2基于尺度不变的SITF算法 16

五 特征点匹配算法 19

5.1 粗匹配算法 19

5.2 精匹配算法 19

六 图像融合算法 20

6.1 直接平均融合法 20

6.2 加权平均法 21

6.3 多分辨率融合法 21

七　图像拼接实现 21

八　总结 24

参考文献： 24

致谢：．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．． 27

图像配准及拼接研究

郭业起

，China

Abstract：With the continuous development of society and the rich cultural life of people, image mosaic technology in people's lives play a more and more role in the status. Image mosaic technology is an important image mosaic technology, in the 21st century has been developed by leaps and bounds. Image mosaic technology in the military, aerospace, medical and health, games, panoramic VR field are widely used. The principle of image mosaic technology is to combine two images with the same scene into a large-scale image. Image mosaic technology consists of three steps: image preprocessing, image registration and image fusion. Among them, the performance of image registration technology is superior to SIFT feature point extraction and RANSAC registration algorithm. In this paper, the feature extraction is carried out by SIFT algorithm, the feature points are filtered by RANSAC algorithm, and the image splicing is realized by weighted average fusion algorithm. Using Matlab program to write image mosaic algorithm finally get a set of automated image mosaic algorithm to achieve automatic image mosaic.

Key words：Image mosaic, Image registration,SIFT, RANSAC

一　绪论

1.1本文研究背景及意义

图像是人们对事物最生动、直观的感知，是认知、学习的有效途径。伴随着社会的发展，以及成像技术的不断提高，数码照相机、摄像设备、摄影机等在我们生活中广泛出现。相关的图像处理，图像分析技术成为了研究的热门。同时，以图像拼接技术为代表的图像处理技术迎来了里程碑式的发展。快速的、准确的图像拼接实现具有跨时代的意义。

一个普通相机视野范围是有限的，只能获取到局部图像信息，而对于大型的拍摄物体或场景，普通相机只能通过降低分辨率，加长拍摄距离实现拍摄要求。但这种降低图像分辨率的方法，不能满足航天、军事、医疗等对精确度要求较高的领域。全景镜头、广角镜头等设备，能够在一定程度上増大视野范围，但是这类镜头普遍较为昂贵，性价比不高。而且这种镜头拍摄出的图像会产生边缘几何畸变，降低图像的清晰度。图像拼接技术能够实现多张图像的叠加处理，得到超大尺度和超宽角度的图像，满足了在军事、航天航空、医疗、安全监测等大场景下拍摄的高分辨率、宽视角的条件，也使得通过家用小型相机也能得到大尺度、大角度的高分辨率图像，并且更为方便快捷。将卫星得到的遥感图像进行拼接，能够对地形地貌充分了解，在军事作战中实现对周围场景的大范围侦查；将街道广场的监控图像进行拼接，能够实现全景无死角监控，对于妨碍公共安全的行为及时发现；将医学影像进行拼接，能够对病化进行充分观察，实现准确定位病因，帮助病人及早康复；在日常生活中使用图像拼接，能够帮助我们记录身进场景，留下美好回忆；通过图像绘制实现的虚拟现实技术，借助全景图像来对＝维场景进行重建，増强虚拟现实体验感。由此可见，图像拼接技术在前沿科技领域以及家用生活领域都扮演着重要的角色，所以图像拼接技术也是当下研究的一大热门，并取得了一定的研究成果。

基于图像拼接技术的时代意义，早在20世纪初期，在军事上人们就用手工的方式实现战地场景图像的拼接，这是最原始的图像拼接方法，纯手工法，但是时间成本非常之高，且拼接的准确性差，所以研究出自动化的图像拼接技术才显得有更大的意义。数字化拼接起始于1975年，Kuglin[^[1]]通过位移拼接理论实现了图像拼接，算法核心是对平移变换的两幅图像取傅里叶变换，利用频域的相位角计算时域的位移。1982年Rosenfeld[^[2]]发表了利用交叉相关来实现图像之间的配准。

1992剑桥大学的Brown[^[3]]对图像拼接技术的核心图像配准技术进行了全面的研究总结。提出了特征配准实现的可能性。1996年，Richard Szeliski[^[4]]提出了L-M迭代法，这是一种新的投影变换矩阵，

基于特征点匹配的拼接算法为图像拼接领域打开了一扇新的大门，这种方法的拼接精准度更高，效率更快，同时抵抗环境干扰的能力也非常好，最早的特征点算法是1977年Moravec[^[5]]提出的利用灰度值提取特征点，在1988年，Harris[^[6]]在Moravec的算法基础上用像素的一阶求导值来代替自相关数值来提取特征点，这种算法在平移、有环境干扰的情况下有更强的实用性。同时Smith[^[7]]也提出了另外一种利用圆形模型来提取特征点的SUSAN算法。

Lowe[^[8]]在1999年提出了SIFT算法使特征点匹配算法迎来了新的篇章，SIFT算法具有尺度、旋转的不变性，同时能很好的抵抗来自噪声、光照等外界环境因素的干扰，引来了众多学者的关注，同时Lowe申请了SIFT算法的专利。Brown[^[9]]在2003年通过SIFT算法提取特征点、用BBF算法、RANSAC算法进行特征点匹配并计算图像变换模型，最后用多分辨率融结合技术完成一整套的图像拼接，成为经典之作。2006年，Bay[^[10]]等人基于SIFT算法提出了SURF算法，通过采用积分图像及近似高斯微分函数的盒子滤波器，大大缩短特征点提取的时间，并能保证与SIFT算法差不多的性能。Bouchiha等人利用k-d树算法对SURF算法检测的特征点进行匹配，实现了精确配准。

国内在图像拼接技术上起步较晚，但是在国外学者研究的基础上也取得了一定成果。国内对于图像拼接技术的研究从上世纪九十年代开始。1996年，钟力[^[11]]提出利用图像间的灰度分布信息进行拼接。2004年，中科院声学所的赵向阳、杜利民等人研究了基于Harris算法的自动拼接，提高了算法的鲁棒性，但算法实时性较差。李欢欢等人结合了Harris算法与SIFT算法的优点，实现了快速稳定的自动拼接。丁南南提出了基于SURF-DAISY的算法，快速的实现了图像拼接。史露等人借鉴了SIFT的拼接算法，对基于SURF的图像拼接进行了优化，提高匹配速度。

1.2本文主要工作安排

研究分析图像配准及拼接技术的历史，了解并掌握图像拼接的完整流程，并自主实现了图像拼接。主要研究内容有：

（1）总结研究图像拼接技术的国内外研究现状，了解图像配准及拼接的各种方法、流程以及优缺点，认真分析学习期中的原理。

（2）主要分析研究基于特征点配准的SIFT算法，该算法具有尺度、旋转不变性等其他配准算法所没有的特性，并且适用性更强。

（3）研究特征点配准算法，分析了穷举法、LSH算法、k-d树算法、RANSAC算法的原理。

（4）分析了直接平均融合法、加权平均融合法、多分辨率融合法的性能及优缺点。

（5）综合以上分析对比各种方法的优缺点，加上自己对图像融合的理解，形成了自己的一套图像融合方法，并独立完成图像拼接实验。

1.3本文主要章节安排

本文按照图形拼接的流程顺率分设章节，共分为七大章：

第一章：绪论。阐述课题研究的背景环境以及时代意义，简单回顾了近几十年来图像拼接技术的发展进程，并对本文的研究内容做了简单地介绍。

第二章：图像拼接流程。系统介绍了图像拼接技术的每一步操作及技术。

第三章：图像预处理技术。介绍了相机成像原理及图像预处理的各种方法以及每一种方法的功能及意义。

第四章：图像配准算法。介绍了图像配准的概念以及图像配准的三大分类：灰度配准、变换域配准、特征配准。主要介绍了特征配准中的基于特征点平配准方法，特征点配准有角点特征点配准，又有基于尺度不变特征点的SIFT配准算法，着重介绍了SIFT的算法思想及优缺点。

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