| 标题 | 基于投影变换与SIFT结合的摆扫图像拼接技术 |
| 范文 | 袁艳 叶会 苏丽娟 摘 要： 针对航空序列摆扫图像中心倾斜投影视角变化大的问题，提出一种基于中心投影变换与SIFT相结合的图像拼接方法。该方法首先根据摆扫机构提供的参数，结合中心投影构像方程计算出图像的投影变换矩阵，用于对序列摆扫图像进行校正；运用SIFT算法提取图像重叠区域的特征点，并采用欧氏距离进行特征点匹配；然后利用RANSAC算法剔除错误匹配点，并计算出变换矩阵对图像进行配准；最后采用渐入渐出的图像融合方法得到无缝拼接的图像。通过与传统图像拼接方法进行对比，实验证明文中提出的方法较大地提高了配准的精度以及拼接效果。 关键词： 投影变换； SIFT； 图像配准； 融合方法； 图像拼接 中图分类号： TN911.73?34； TP391 文献标识码： A 文章编号： 1004?373X（2015）09?0059?06 Abstract： To solve the problem， that the center oblique projection has great variation in angle of view， an image mosaic method base on center projection transformation and SIFT is presented for scanning image sequence. First of all， according to the parameters provided by the scanning mechanism and the center projection imaging equation， the projection transformation matrix which is applied to correcting the sequence scanning image is calculated， the SIFT algorithm is utilized to extract the feature points of the image overlap area， which are matched by using Euclidean distance， and then the RANSAC algorithm is used to eliminate the error matching point and calculate transformation matrix for image match. Finally， the seamless mosaic image is obtained by the image fusion method. Compared with the traditional fusion method， the results show that the accuracy of image match and image mosaic effect are improved by the proposed image mosaic method. Keywords： projection transformation； SIFT； image match； fusion method； image mosaic 0 引 言 随着无人机航拍技术的发展，无人机航拍技术越来越多地应用到军事、测绘、环境监测等领域。而航空相机是人们获取地面信息的重要手段，为了扩大相机视场，可以采用多个CCD相组合，但是这样大大增加了相机的体积、质量、成本和复杂度[1?2]。所以可以将框幅式相机安装于转台上，通过转台的运动实现摆扫成像，这时就需要图像拼接生成大视场的图像。 图像拼接包括图像预处理、图像配准、图像融合，其中图像配准是关键。图像配准一般分为基于像素与基于特征两种方法，但前者易受光照变化影响且计算量较大。而David G.low提出的基于特征的SIFT方法因为具有平移，旋转，缩放以及光照不变性等优点[3?4]，得到了广泛的应用，但大视角变换会对拼接效果造成一定的影响[5?6]。另一种图像拼接的方法是在内外方位元素已知的情况下，利用中心投影共线方程精确校正倾斜相片，直接完成拼接，但是该方法需要精确的主动姿态测量设备，并且需要标定。针对以上问题本文提出一种基于中心投影变换与SIFT结合的图像拼接方法，该方法通过主动姿态测量设备提供的部分参数，结合中心投影构像方程计算出图像的投影变换矩阵，对序列图像进行粗校正，再利用SIFT算法进行特征提取完成图像拼接，不仅克服了以上图像拼接的问题，而且较大地提高了图像配准精度与拼接效果。 1 基于投影变换序列图像几何校正 通过摆扫生成的序列图像有较大的视角变化，根据摆扫成像原理越靠近边缘的图像其摆扫角度越大，畸变也越大。本文首先通过中心投影构像方程推导出投影变换矩阵，并利用矩阵变换对序列图像进行粗校正用于后期图像拼接。 3 图像拼接评价函数 5 结 论 由于序列摆扫图像有较大的视角变化，直接对序列图像进行拼接配准精度较低，甚至会造成拼接错误。本文提出的对序列摆扫图像先利用投影变换矩阵进行几何校正再拼接的方法，有效地解决了视角差太大的问题，提高了配准精度以及图像拼接的效果，当摆扫图像的摆扫角度增大时，本文提出的拼接方法更有优势。 参考文献 [1] PETRIE G， WALKER A S. Airborne digital imaging technology： a new overview [J]. The Photogrammetric Record，2007，22（119）： 203??225. [2] WANG Hui， WU Yun?dong， LIANG Hong. Research status of digital aerial camera system [J]. Journal of Zhengzhou Institute of Surveying and Mapping， 2007， 24（3）：171?174. [3] LOWE D G，Object recognition from local scale?invariant features [C]. Proceedings of the 7th IEEE International Confe?rence on Computer Vision. Kerkyra， Greece： IEEE， 1999， 2： 1150?1157. [4] LOWE D G. Distinctive image features from scale?invariant keypoints [J]. International Journal of Computer Vision， 2004， 60（2）： 91?110. [5] MIKOLAJCZYK K， SCHMID C. A performance evaluation of local descriptors [J]. IEEE Transactions on Pattern Analysis and Machine Intelligence， 2005， 27（10）：1615?1630. [6] HUANG Wei， WEI Ying?mei， XIE Yu?xiang， et al. Survey of local invariant feature description [C]// Chinese Automation Congress （CAC）， 2013. Changsha： IEEE， 2013： 353?358. [7] 朱述龙，珠宝山，王红卫.遥感图像处理与应用[M].北京：科学出版社，2006. [8] 杨化超.图像局部不变特征及其匹配问题研究及应用[M].北京：测绘出版社，2013. [9] CAPEL D P， Image mosaicing and super?resolution [D]. Oxford： Robotics Research Group Department of Engineering Science University of Oxford， 2001. [10] KOENDERINK J. The structure of image [J]. Biological Cybernetics， 1984， 50（5）： 363?370. [11] FISHIER M A， BOLLES R C. Random sample consensus： a paradigm for model fitting with applications to image analysis and automated cartography [J]. Comm. Assoc Comp Mach， 1981， 24（6）：381?395. [12] LI Bin， MING De?lie， YAN Wen?wen， et al. Image matching based on two?column histogram hashing and improved RANSAC [J]. IEEE Geoscience and Remote Sensing Letters， 2014， 11（8）： 1433?1437. [13] 程光权，成礼智，赵侠.基于几何特征的图像处理与质量评价[M].北京：国防工业出版社，2013. [14] WANG Hong?nan， ZHONG Wen， WANG Jing， et al. Research of measurement for digital image definition [J]. Journal of Image and Graphics， 2004， 9（7）： 828?832. |
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