论文总字数：21691字

摘 要

拼图是计算机制图的一个应用领域，它在环境美化、建筑装饰、体育运动、庆典活动、广告宣传等领域有着广泛的应用。计算机拼图一般使用有特别意义的许多小图片依照大幅背景的构图形成绚丽斑斓的新图像，如用各个国家的钞票图拼成一副象征财富的图腾。本文研究的面向色彩拼图是其中的一种，主要是在小图片的选择上要求其颜色与覆盖的背景最为接近。

论文为实现这一目的，首先建立了一个小图片库，用以提供拼图用的小图片。其次实现了一个简易程序，该程序运用匹配算法从上面建立的小图片库中选取色彩最为相近的小图片对大图片中局部区域进行像素颜色替换，生成目标图片。再次研究了匹配算法和匹配约束条件。匹配算法是根据大图片区域与小图片的对应像素在RGB空间上的欧氏距离最小作为判据。最后进行了拼图实验，本文从三种拼图方式进行验证，即完全允许重复、完全不允许重复及限制性重复，对若干源图片测试的结果表明，该程序可以满足设计需求。

关键词：图像匹配，颜色，拼图

Research on Color-based Mosaic Picture

Abstract

Mosaic, an application of computer graphics stitching photographs up, is widely applied in the landscaping, architectural decoration, sports, celebrations, advertising and other fields. Generally, many small photographs with special significance are stitched up to a gorgeous new image in accordance with the composition of a large background, such as the application of national currency bank chart stitching to a symbol of wealth. Color-oriented stitching is one of them that the small photograph most similar in color is chosen to stitch.

For the purpose, build a small photograph library to supply small photographs to generate mosaic picture. Also provides a simple procedure, using a matching algorithm to find the most suitable small photograph from the established photograph library to replace the pixels in subarea of the source photograph and generate the target photograph. Then discusses the matching algorithm and matching restrictions It is calculated that the Euclidean distance of the pixels in same position of two photographs to determine the most similar one in the algorithm. At last, mosaic experiments is implemented to verify the correction of the algorithm. There are three matching methods: no restrictive repetition, restrictive repetition, and no repetition. It can be concluded from the experiments on several source photographs that the requirements can be met.

Keywords: Image matching, RGB, mosaic

目 录

摘 要 I

Abstract II

第一章 绪 论 1

1.1 课题研究背景及意义 1

1.2 国内外研究现状 1

1.3 论文结构 4

第二章 相关技术基础 5

2.1 彩色图像 5

2.1.1 图像及其处理 5

2.1.2 RGB颜色模型 6

2.1.3 常用图像格式 6

2.1.4 BMP文件结构 7

2.2 实验平台介绍 8

2.2.1 Visual Studio 2010 8

2.2.2 OpenCV库 9

2.3 本章小结 10

第三章 算法设计与实现 11

3.1 色彩拼图步骤 11

3.2 匹配算法 11

3.3 匹配约束条件 12

3.4 拼图的实现 14

3.5 本章小结 15

第四章 实验结果与讨论 16

4.1 验证算法的正确性 16

4.2 不同拼图方式结果对比 17

4.3 本章小结 19

第五章 总结与展望 20

5.1 总结 20

5.2 未来展望 20

致 谢 22

参考文献 23

第一章 绪 论

1.1 课题研究背景及意义

随着计算机的发展和广泛使用，计算机图形图像处理已在越来越多的领域获得应用，特别是成为人工智能领域的关键技术，对人工智能的发展起到主导作用。拼图是计算机制图中的一个应用领域，它在环境美化、建筑装饰、体育运动、庆典活动、广告宣传等许多领域有着广泛的应用。目前，我们可以利用计算机先进行拼图预览最终的效果，确定满意的拼图形式和拼图素材，从而可以节省大量的时间和金钱。

计算机拼图一般指将一张图片（通常是照片）划分为若干规则的平铺小区域部分（通常情况下，各个区域的大小和形状是相等的），每个平铺部分的小区域根据预先设定好的统一替换原则被替换为与目标照片相匹配的另一照片。当以较低的放大倍数观看时，各个像素显示为平滑拼接的主图像，而仔细检查时则暴露出图像实际上由数百或数千个较小图像所组成。大多数时候他们是电脑创建的蒙太奇类型。例如，使用具有特别意义的许多小图片依照大幅背景的构图形成绚丽斑斓的新图像，如用各个国家的钞票图拼成一副象征财富的图腾。因为其应用场景的广泛性，目前已存在许多具有这样功能的软件，Foto-Mosaik-Edda便是其中之一，其免费功能就可以实现基本的马赛克拼图（即前面所指的计算机拼图）。

1.2 国内外研究现状

拼图的核心技术是图像配准或图像匹配技术。图像匹配技术是图像处理领域的一项基本技术，它一般用来匹配相互间具有偏移、缩放、旋转等^[3]的两幅或多幅图像。目前,经历几十年的发展和应用研究，产生了各种各样的匹配算法^[8],目前没有统一的评价标准来判断某算法的好坏,但是人们通常使用匹配精度、匹配速度、通用性、鲁棒性等来判断该匹配算法的优劣^[16]。图形配准被非常广泛地使用在医学图像法分析、物体辨识及变化检测、目标识别等问题中。随着科学技术的发展，新的应用领域和新的指标要求也逐步地产生，驱使匹配算法的研究往更深入的方向发展，由此形成了适用不同问题解决的匹配算法。因此，开展图像匹配技术的研究具有重要意义和使用价值。

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