圖像拼接方法及其關(guān)鍵技術(shù)分析

摘 要：在當前我國的科學技術(shù)不斷優(yōu)化發(fā)展下，人們生活中以及工作過程中需要獲取寬視角以及高分辨率全景圖像，而在設(shè)備限制下通常智能獲得局部的成像，技術(shù)進步下就對這一問題得到了有效解決。文章主要就圖像拼接基礎(chǔ)特征及應(yīng)用領(lǐng)域加以闡述，然后就圖像拼接流程和配準技術(shù)加以分析，最后探究圖片拼接技術(shù)仿真和圖像融合性能評價。

關(guān)鍵詞：圖像拼接；關(guān)鍵技術(shù)；特征

引言

構(gòu)建一個寬視角以及高分辨圖像拼接技術(shù)是計算機視覺以及圖像處理等比較活躍的研究領(lǐng)域，圖像拼接基礎(chǔ)主要是將重疊局部圖像拼接成大型無縫高分辨率全景的圖像。在當前人們的生活質(zhì)量和要求不斷提升下，對新技術(shù)的應(yīng)用需求呼聲也比較大，所以通過新技術(shù)的應(yīng)用來滿足人們的生活需求就比較重要。

1 圖像拼接技術(shù)特征及應(yīng)用領(lǐng)域分析

1.1 圖像拼接技術(shù)特征分析

圖像拼接技術(shù)自身的特征比較突出，其中在針對性特征方面主要是由于圖像內(nèi)容的不同和條件的不同，都會有著它們自身獨特的特征體現(xiàn)。所以這在拼接的技術(shù)特點上也會有著不同，而圖像的拼接技術(shù)在針對性上相對較強，所以在特點條件下產(chǎn)生的拼接算法就不能有效適應(yīng)另一條件產(chǎn)生的圖像。另外，在圖像拼接技術(shù)的多樣化方面也比較突出，由于相機的采圖過程中運動方式比較多，所以這也造成了圖像拼接技術(shù)的多樣化，不同類型的圖像就要采取不同的拼接技術(shù)[1]。

1.2 圖像拼接技術(shù)應(yīng)用領(lǐng)域分析

圖像拼接技術(shù)在應(yīng)用領(lǐng)域上比較廣泛，在實際應(yīng)用的作用發(fā)揮上也比較突出，其中在遙感圖像的處理方面主要是在航空航天技術(shù)的發(fā)展下，對衛(wèi)星的偵查以及航空遙感器等可有效獲取高清晰圖像。為能夠?qū)⒁曇暗靡詳U大以及將圖像的分辨率提升，就要對不同傳感器兩幅及以上的圖像進行拼接單幅影像圖，所以遙感圖像拼接在應(yīng)用作用上就能得到充分發(fā)揮。將其在土地資源的調(diào)查以及陸地水資源調(diào)查等等，都有著重要作用發(fā)揮[2]。

將圖像拼接技術(shù)在醫(yī)學圖像分析領(lǐng)域加以應(yīng)用也能起到良好作用，在醫(yī)學當中的CT圖像以及X光照片等，普通的超聲探頭相對比較小，多以對大組織器官以及病變就很難在同一斷面加以顯示，此時通過圖像拼接技術(shù)就能夠?qū)⑼暾慕Y(jié)構(gòu)呈現(xiàn)出來，為醫(yī)生的診斷提出更好的依據(jù)。

2 圖像拼接流程和配準技術(shù)分析

2.1 圖像拼接流程分析

圖像拼接技術(shù)在當前應(yīng)用比較廣泛，在拼接的方法也比較多樣，所以在不同算法步驟上都會存在著相應(yīng)差異，從總的過程上來說是基本相同的。首先就是圖像的預(yù)處理，這就有著數(shù)字圖像處理基本操作，然后進行建立圖像的匹配模板對圖像實施某一交換和對圖像的特征集合加以操作。然后就是實施圖像的配準，在匹配策略下找出有待拼接圖像當中的模板和特征等，對圖像當中所對應(yīng)的位置加以參考。接著就是建立變換的模型以及對圖像實施變換和重構(gòu)，也就是統(tǒng)一坐標系的過程，而后構(gòu)建數(shù)學轉(zhuǎn)換的模型，將待處理的圖像轉(zhuǎn)換到參考圖像坐標系當中對完整圖像加以構(gòu)成（如圖1所示）[3]。

2.2 圖像拼接配準技術(shù)分析

圖像的拼接配準技術(shù)是比較關(guān)鍵的，具體的實施中主要是通過相似性度量決定圖像間變換的參數(shù)，然后就是采用不同傳感器以及不同視角等獲取同場景的兩幅以及以上的圖像變換到同一坐標系下，將像素層進行最佳的匹配。從圖像的配準關(guān)鍵要素來看，其中的特征空間主要是參與匹配圖像特征所構(gòu)成，在這一特征上能夠是圖像灰度特征或者邊界以及輪廓特征等。在對特征選取中要能對圖像以及待配準圖像共有特征加以參考。除此之外，還有在相似性度量要素以及搜索空間的要素上比較突出[4]。

3 圖片拼接技術(shù)仿真和圖像融合性能評價探究

3.1 圖片拼接技術(shù)仿真探究

圖片拼接技術(shù)能夠剔除圖像間的多余信息以及對信息存儲量得到有效壓縮，這樣就能夠?qū)π畔⒌谋硎靖哟_切，從近些年圖片拼接技術(shù)的發(fā)展以及應(yīng)用來看，都有著不同層次的進步，將圖片拼接技術(shù)進行仿真探究主要從Fourier-Mellin算法的實驗仿真層面加以分析，其中在傅里葉梅林法角度的檢測分析過程中，在具體的實驗方面是通過Matlab軟件來實現(xiàn)的。

從實驗的步驟層面來看，通過這一軟件當中讀入CCD所拍攝的1000*1000像素的標定靶圖像，然后就要把讀入的圖像旋轉(zhuǎn)已知角度就能得到第二幅圖像，接著就要通過傅里葉梅林法對這一角度實施計算，根據(jù)旋轉(zhuǎn)的角度和計算得到的角度來看，在旋轉(zhuǎn)角度0.01度的時候計算得到的角度是0度，縮放因子是1，而在相關(guān)的峰值是0.99508，然后將角度旋轉(zhuǎn)0.1度之后計算的角度還是0度，縮放因子為1，在相關(guān)峰值方面為0.66835，在旋轉(zhuǎn)角度0.5度的時候計算得到的角度是0.36度，縮放因子是1，而在相關(guān)的峰值是0.46083，在旋轉(zhuǎn)角度為1度的時候計算得到的角度為1.08度，縮放因子是1，而在相關(guān)的峰值是0.59198.在旋轉(zhuǎn)的角度比0.2小的時候通過這一方法進行檢測的角度是0，為能夠?qū)⑦@一方法的分辨率小的問題得到有效解決，就要通過亞像素插值法對角度檢測的精度有效提升，但是這一方法的使用在計算上較為麻煩，所以通過點線特征在一點一線的方法下彌補以上方法的不足，能夠?qū)D像的拼接精度得到有效提升[5]。

3.2 圖像融合性能評價探究

對圖像拼接間空間轉(zhuǎn)換關(guān)系獲取后，為能有效得到合成圖像就要選取比較合適的融合方法對圖像拼接得以完成。對于圖像的融合并非簡單的信息疊加，是產(chǎn)生新全景視角高分辨率圖像，是在高級圖像處理方法下進行復(fù)合多源圖像的技術(shù)。對圖像融合的類型也是多樣的，主要有中值濾波融合以及簡單圖像融合以及多分辨率樣條技術(shù)融合等。例如簡單圖像融合方法不對參加融合的各原圖像實施任何圖像變換，同時在這一融合方法上也有著加權(quán)平均融合法以及直接平均法。

再者就是對圖像融合性能的評價過程中，這就需要在分類上充分重視，主要有主觀以及客觀的評價方法。其中在主觀評價方法上是觀察者對合成圖像的優(yōu)劣實施的評價，這一評價的方法并不受圖像類型以及觀察者應(yīng)用場合及環(huán)境條件影響。其中在拼接圖像的誤差分析過程中，只要有著比較好的圖像特征就能夠進行計算拼接圖的合成誤差。

4 結(jié)束語

總而言之，當前在新技術(shù)的應(yīng)用需求上比較大，所以針對圖像的拼接技術(shù)的應(yīng)用要能及時的和市場需求相聯(lián)系，滿足市場的需求才能將這一技術(shù)的價值作用充分體現(xiàn)。此次主要對圖像拼接技術(shù)的特征以及應(yīng)用領(lǐng)域和拼接流程等進行了理論分析，希望能通過此次理論研究對實際的技術(shù)推廣起到促進作用。

參考文獻

[1]李躍，彭宇行，陳福接.一種基于模板匹配的電路照片拼接方法[J].中國圖象圖形學報，2014（3）.

[2]洪泉，陳德強，黃文浩.一種基于圖象內(nèi)部信息的輪廓匹配和切片對齊新方法[J].中國圖象圖形學報，2013（2）.

[3]廖士中，高培煥，蘇藝，等.一種光學鏡頭攝像機圖象幾何畸變的修正方法[J].中國圖象圖形學報，2014（7）.

作者簡介：史大偉（1984，11-），男，江蘇泗陽，工作單位：長春理工大學，研究方向：圖象處理與模式識別。