图像拼接方法及其关键技术分析

摘 要：在当前我国的科学技术不断优化发展下，人们生活中以及工作过程中需要获取宽视角以及高分辨率全景图像，而在设备限制下通常智能获得局部的成像，技术进步下就对这一问题得到了有效解决。文章主要就图像拼接基础特征及应用领域加以阐述，然后就图像拼接流程和配准技术加以分析，最后探究图片拼接技术仿真和图像融合性能评价。

关键词：图像拼接；关键技术；特征

引言

构建一个宽视角以及高分辨图像拼接技术是计算机视觉以及图像处理等比较活跃的研究领域，图像拼接基础主要是将重叠局部图像拼接成大型无缝高分辨率全景的图像。在当前人们的生活质量和要求不断提升下，对新技术的应用需求呼声也比较大，所以通过新技术的应用来满足人们的生活需求就比较重要。

1 图像拼接技术特征及应用领域分析

1.1 图像拼接技术特征分析

图像拼接技术自身的特征比较突出，其中在针对性特征方面主要是由于图像内容的不同和条件的不同，都会有着它们自身独特的特征体现。所以这在拼接的技术特点上也会有着不同，而图像的拼接技术在针对性上相对较强，所以在特点条件下产生的拼接算法就不能有效适应另一条件产生的图像。另外，在图像拼接技术的多样化方面也比较突出，由于相机的采图过程中运动方式比较多，所以这也造成了图像拼接技术的多样化，不同类型的图像就要采取不同的拼接技术[1]。

1.2 图像拼接技术应用领域分析

图像拼接技术在应用领域上比较广泛，在实际应用的作用发挥上也比较突出，其中在遥感图像的处理方面主要是在航空航天技术的发展下，对卫星的侦查以及航空遥感器等可有效获取高清晰图像。为能够将视野得以扩大以及将图像的分辨率提升，就要对不同传感器两幅及以上的图像进行拼接单幅影像图，所以遥感图像拼接在应用作用上就能得到充分发挥。将其在土地资源的调查以及陆地水资源调查等等，都有着重要作用发挥[2]。

将图像拼接技术在医学图像分析领域加以应用也能起到良好作用，在医学当中的CT图像以及X光照片等，普通的超声探头相对比较小，多以对大组织器官以及病变就很难在同一断面加以显示，此时通过图像拼接技术就能够将完整的結构呈现出来，为医生的诊断提出更好的依据。

2 图像拼接流程和配准技术分析

2.1 图像拼接流程分析

图像拼接技术在当前应用比较广泛，在拼接的方法也比较多样，所以在不同算法步骤上都会存在着相应差异，从总的过程上来说是基本相同的。首先就是图像的预处理，这就有着数字图像处理基本操作，然后进行建立图像的匹配模板对图像实施某一交换和对图像的特征集合加以操作。然后就是实施图像的配准，在匹配策略下找出有待拼接图像当中的模板和特征等，对图像当中所对应的位置加以参考。接着就是建立变换的模型以及对图像实施变换和重构，也就是统一坐标系的过程，而后构建数学转换的模型，将待处理的图像转换到参考图像坐标系当中对完整图像加以构成（如图1所示）[3]。

2.2 图像拼接配准技术分析

图像的拼接配准技术是比较关键的，具体的实施中主要是通过相似性度量决定图像间变换的参数，然后就是采用不同传感器以及不同视角等获取同场景的两幅以及以上的图像变换到同一坐标系下，将像素层进行最佳的匹配。从图像的配准关键要素来看，其中的特征空间主要是参与匹配图像特征所构成，在这一特征上能够是图像灰度特征或者边界以及轮廓特征等。在对特征选取中要能对图像以及待配准图像共有特征加以参考。除此之外，还有在相似性度量要素以及搜索空间的要素上比较突出[4]。

3 图片拼接技术仿真和图像融合性能评价探究

3.1 图片拼接技术仿真探究

图片拼接技术能够剔除图像间的多余信息以及对信息存储量得到有效压缩，这样就能够对信息的表示更加确切，从近些年图片拼接技术的发展以及应用来看，都有着不同层次的进步，将图片拼接技术进行仿真探究主要从Fourier-Mellin算法的实验仿真层面加以分析，其中在傅里叶梅林法角度的检测分析过程中，在具体的实验方面是通过Matlab软件来实现的。

从实验的步骤层面来看，通过这一软件当中读入CCD所拍摄的1000*1000像素的标定靶图像，然后就要把读入的图像旋转已知角度就能得到第二幅图像，接着就要通过傅里叶梅林法对这一角度实施计算，根据旋转的角度和计算得到的角度来看，在旋转角度0.01度的时候计算得到的角度是0度，缩放因子是1，而在相关的峰值是0.99508，然后将角度旋转0.1度之后计算的角度还是0度，缩放因子为1，在相关峰值方面为0.66835，在旋转角度0.5度的时候计算得到的角度是0.36度，缩放因子是1，而在相关的峰值是0.46083，在旋转角度为1度的时候计算得到的角度为1.08度，缩放因子是1，而在相关的峰值是0.59198.在旋转的角度比0.2小的时候通过这一方法进行检测的角度是0，为能够将这一方法的分辨率小的问题得到有效解决，就要通过亚像素插值法对角度检测的精度有效提升，但是这一方法的使用在计算上较为麻烦，所以通过点线特征在一点一线的方法下弥补以上方法的不足，能够将图像的拼接精度得到有效提升[5]。

3.2 图像融合性能评价探究

对图像拼接间空间转换关系获取后，为能有效得到合成图像就要选取比较合适的融合方法对图像拼接得以完成。对于图像的融合并非简单的信息叠加，是产生新全景视角高分辨率图像，是在高级图像处理方法下进行复合多源图像的技术。对图像融合的类型也是多样的，主要有中值滤波融合以及简单图像融合以及多分辨率样条技术融合等。例如简单图像融合方法不对参加融合的各原图像实施任何图像变换，同时在这一融合方法上也有着加权平均融合法以及直接平均法。

再者就是对图像融合性能的评价过程中，这就需要在分类上充分重视，主要有主观以及客观的评价方法。其中在主观评价方法上是观察者对合成图像的优劣实施的评价，这一评价的方法并不受图像类型以及观察者应用场合及环境条件影响。其中在拼接图像的误差分析过程中，只要有着比较好的图像特征就能够进行计算拼接图的合成误差。

4 结束语

总而言之，当前在新技术的应用需求上比较大，所以针对图像的拼接技术的应用要能及时的和市场需求相联系，满足市场的需求才能将这一技术的价值作用充分体现。此次主要对图像拼接技术的特征以及应用领域和拼接流程等进行了理论分析，希望能通过此次理论研究对实际的技术推广起到促进作用。

参考文献

[1]李跃，彭宇行，陈福接.一种基于模板匹配的电路照片拼接方法[J].中国图象图形学报，2014（3）.

[2]洪泉，陈德强，黄文浩.一种基于图象内部信息的轮廓匹配和切片对齐新方法[J].中国图象图形学报，2013（2）.

[3]廖士中，高培焕，苏艺，等.一种光学镜头摄像机图象几何畸变的修正方法[J].中国图象图形学报，2014（7）.

作者简介：史大伟（1984，11-），男，江苏泗阳，工作单位：长春理工大学，研究方向：图象处理与模式识别。