《面向森林防火的全景拼接系统》-工学论文，计算机论文-论文范文参考-科学狗论文网

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面向森林防火的全景拼接系统

范文

刘絮絮

摘要：为了解决直接用模板匹配直接拼接效果较差并且无法将该方法应用于森林大场景的问题，该文使用了了一种面向森林防火复杂大场景的全景拼接方法，对于输入当前检测范围的图像序列，通过使用特征点从相邻多幅图像中提取sift特征，使用k-d树算法为每个特征点找到最邻近的匹配特征点，然后使用RANSAC算法找到几何一致的特征匹配来得到图像间的对应矩阵，之后使用捆绑调整算法来调整对应矩阵，最后使用多波段融合算法得到最后的拼接全景图。实验结果表明，使用该方法应用到复杂的森林大场景中得到的拼接效果较好。

关键词：全景拼接；sift特征点；RANSAC算法；捆绑调整算法

中图分类号：TP391 文献标识码：A 文章编号：1009-3044（2018）08-0205-03

由于具有研究较高的研究价值和挑战性，图像拼接是图像处理领域比较重要的课题。虽然图像拼接技术已经有很大的进步，但是现有的方法中应用的场景都比较单一，或者是摄像头转动的角度范围比较小。在哥伦比亚大学Matthew Brown和David G.Lowe等人首次利用尺度不变特征提取算法进行自动图像拼接。该方法假定拼接作为一个多图像匹配的问题，并且使用不同的局部特征点寻找整个图像序列中的匹配点。本文将该方法应用到需要实时拼接的森林防火系统中。

本文针对Lowe提出的基于尺度不变的全景拼接方法，提出了面向森林防火的全景拼接方法。在特征点的提取部分，相邻的两幅图像使用sift特征点提取，这种方法对旋转、尺度、光照变化都具有一定的鲁棒性。然后使用k-d树算法为每一个特征点找到最邻近的匹配点。Ransac算法求相邻图像的单应性矩阵。在对一整圈图像拼接完成后为了消除拼接畸变问题，加入了捆绑调整算法调整相邻的矩阵。最后使用多波段融合的方法消除前面矩阵变换留下的拼接缝隙。

1面向森林防火的全景拼接

1.1图像获取

本文中的图像是海康的远红外摄像头通过网络将视频图像传输到本系统中的。通过云台固定摄像头的转轴，并绕着转轴旋转来拍摄视频的。其中，摄像头的垂直和水平的角度、旋转速度可以通过本文中的系统直接进行调整。

1.2图像预处理

在图像拼接之前需要对大量的原始图像进行预处理。在本文中图像预处理的方法较为简单，只是去除原始图像中的部分噪声。具体的方法是，首先需要从摄像头获取的视频图像中每隔50帧取一帧图像作为需要做预处理的图像。相邻两张拼接图像存在30%-60%的重叠部分，这是图像拼接的前提。然后，把筛选出来的图像进行裁剪，把原始图像中的四个角上的标记信息去掉。如下图所示：

接下来就是将裁剪后的图像（也就是待拼接图像）存入待拼接缓冲区中依次进入拼接线程进行相邻图像的拼接。

1.3图像拼接

待所有的图像裁剪完成后将图像传人图像拼接线程。在图像拼接过程中主要包括特征点的检测与提取、特征匹配和图像融合三部分。其中特征点的检测与提取是图像拼接的前提，特征匹配是图像拼接成功的关键，图像融合是关系到图像拼接效果的重要环节。本系统的图像拼接过程主要如下图所示：

1.3.1特征点检测与提取

对预处理完成的图像，首先需要进行特征点的提取。Brown和Eowe在2004年提出了尺度不变变换（SIFT）算法，并在2007年应用到了SIFT特征匹配的图像拼接过程中。SIFT算法检测特征点的速度较快，并且特征点在整个图像的平移、旋转、尺度变换后都保持不变，另外在角度变化及噪声和光照的下鲁棒性也较好。只有高斯核才可以作为尺度空间的卷积核，可以将尺度空间建立在对图像进行高斯卷积的基础上。为了保证稳定性，sift特征点的检测空间由高斯差值图像上的峰值点来确定，从而找到被赋予方向的兴趣点来作为特征的描述字。

在获取到sift描述字后，需要对每个特征查找近似最近邻，本文中采用的是优先搜索算法。具体方法是，通过用左图和右图的特征初始化k-d树，然后对左图中的每个特征执行优先搜索以查找近似的特征。

1.3.2特征匹配

由于优先搜索查找到的每个特征有多个最近邻，存在大量的冗余，就会降低匹配的效率。本文中使用改进的RANSAC算法来选择初始的特征匹配对，计算出相对准确地对应矩阵，这一步是图像拼接过程中的关键一步。

2实验结果及分析

利用上面的拼接方法应用的森林防火系统的大场景中，拼接效果较好。下面是摄像头旋转三圈选取的部分图像拼接而成的图像：

从上面的拼接效果来看，整体上来说拼接效果较好，没有明显的拼接缝隙，拼接这80张图像时间约为40多秒，拼接速度较快。但是在镜头的云台部分出现了图像失真现象，后续还需要继续优化算法。

3结束语

本文将全景图像拼接算法应用到了森林大场景中，从图像预处理到特征点的提取、特征点匹配并且用到了捆绑调整算法尽可能消除图像畸變，最后用多波段图像融合算法来消除图像拼接缝隙。实验结果总体上来说较好，但是拼接多圈图像时最后的全景图就会出现明显的图像失真现象，这会影响下一步火灾的预警，后续的研究重点应该放在多圈图像拼接及其效率的实现上。

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