[发明专利]一种基于Lucas-Kanade算法的图像配准和拼接方法在审

专利信息
申请号: 201510854403.7 申请日: 2015-11-27
公开(公告)号: CN105550981A 公开(公告)日: 2016-05-04
发明(设计)人: 陈佩;闫欢 申请(专利权)人: 中山大学
主分类号: G06T3/00 分类号: G06T3/00;G06T3/40
代理公司: 广州粤高专利商标代理有限公司 44102 代理人: 林丽明
地址: 510275 广东*** 国省代码: 广东;44
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摘要:
搜索关键词: 一种 基于 lucas kanade 算法 图像 拼接 方法
【说明书】:

技术领域

发明涉及图像处理技术领域,具体涉及一种基于Lucas-Kanade算法的图 像配准和拼接方法。

背景技术

图像拼接(ImageMosaic)技术是指将通过摄像机对同一场景拍摄的、彼此 之间存在重叠区域的多幅图像序列进行坐标配准,然后经坐标变换、拼接融合后 形成一幅宽视角、无失真、高分辨率、包含更多图像信息的新图像。图像拼接技 术较早在遥感技术领域得到应用,局限于拍摄视角,摄像机只能够拍到某一个场 景的局部区域。而局部区域的场景图像无法完整地展现场景信息,所以需要把在 不同的成像条件下拍摄的多幅局部场景图像进行空间配准和融合拼接,形成高分 辨率的、宽视角的完整遥感图像。近年来,随着信息科技和电子技术的飞速发展, 诸如医学图像、航拍以及日常生活需求等领域,都需要高分辨率的图像,如果是 借助于全景相机或者广角相机来获取,拍摄得到的图像不仅分辨率有限,而且往 往会出现图像边缘扭曲变形、模糊等现象,另外,受限于这些专业设备的昂贵性 和不易操作性,此类方法无法得到普及。然而,图像拼接技术通过对图像的分析 和处理,应用前沿的配准和拼接方法,能够得到满足于多个领域、多场景的高分 辨率、无失真的宽视角图像。小波分析是一种窗口大小(即窗口面积)固定但其 形状可变的时频局部化分析方法,即在低频部分具有较高的频率分辨率和较低的 时间分辨率,在高频部分具有较高的时间分辨率和较低的频率分辨率。但在实际 应用中,往往希望提高高频频带的频率分辨率。

本发明正是针对当前图像拼接技术中的精确配准问题和全景图像拼接问题 进行研究,对拼接技术中的各个步骤进行详细分析和研究,并依据当前技术的不 足,提出了有效的改进方法。因此,图像拼接技术有着广阔的应用领域和前景, 研究高性能、实时性强、适用于大多数场景的图像配准和拼接方法有着非常重要 的研究意义。

发明内容

为克服上述现有技术所述的至少一种缺陷(不足),本发明提供一种基于 Lucas-Kanade算法的图像配准和拼接方法,能更好的实现对图像进行配准并拼接。

为解决上述技术问题,本发明的技术方案如下:

一种基于Lucas-Kanade算法的图像配准和拼接方法,包括:

1)对初始图像预处理;

2)对预处理之后的图像用Lucas-Kanade算法进行配准,具体方式为:

(1)对待配准的两幅图像1I和2I分别提取Harris角点;

(2)应用NCC匹配算法对两幅图像中的角点进行初始匹配;

(3)应用RANSAC算法去除外点,并获得最优单应性矩阵H;

(4)分别将两幅待配准的图像转换为灰度图像;

(5)以第(3)步得到的H为初始值,并设定一个的收敛精度ε以及最大 的迭代次数,应用逆向组成算法对齐1I和2I的灰度图像直至收敛,得到求精之 后的单应性矩阵H;

3)对配准之后的图像利用加权平均法进行图像融合。

优选的,预处理包括对图像进行平滑滤波、直方图匹配、图像增强变换的操 作。

优选的,对配准之后的图像利用加权平均法进行图像融合的过程为:

Szeliski通过使用一个“帽状函数”,对每个重叠帧的对应像素进行加权平均; 设f1和f2是两幅已经配准好准备拼接的图像,f表示融合拼接后的图像,则有:

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