真彩色图像快速镶嵌的算法实现

真彩色图像快速镶嵌的算法实现 太 原 科 技 大 学 学 报Vo l. 27 No. 3 第 27卷 第 3期 JOURNAL O F TA IYUAN UN IV ER S ITY O F SC IENCE AND TECHNOLO GY Jun. 2006 2006年 6 月 ( ) 文章编号 : 1673 - 2057 2006 03 - 00173 - 04 真彩色图像快速镶嵌的算法实现 钱永刚 ,葛永慧 () 太原理工大学测绘科学与技术系 ,太原 030024 摘 要 :对多幅具有重叠区域的图像按照特征匹配原理 ,通过选取图像配准区域 ,极 大地缩短了图像匹配的时间 ,并很好的兼顾了图像的几何精度来实现图像镶嵌 。镶嵌过 程中 ,对相邻图像色调差异也做了详细 。 关键词 :图像镶嵌 ;特征匹配 中图分类号 : P237文献标识码 : A [ 1 ] 数字图像镶嵌 是数字图像分析的一项重要 1 算法的具体实现 技术 , 特别是在遥感图像处理领域 , 常常需要把覆 盖研究区的那些图像进行配准 , 进而把它们镶嵌起 111 特征匹配法进行图像镶嵌的原理 来 , 以便于更好地统一处理 、分析 、识别和研究 。由 本文主要讨论 具 有水 平重 叠 区域 的图 像 拼接 于成像时存在各种变形因素的影响 , 得到的图像间 问题 。至于图像的垂直拼接问 题 同水 平拼 接 原理 存在相对的几何差异 ,这就需要运用计算机手段来 都是相同的 。由于人的眼睛鉴 别 物体 色彩 的 能力 实现图像的几何纠正 。 要远远高于计算机自动识别能力 ,本文正是运用这 [ 2 ] 图像镶嵌的标准 主要取决于视觉效果 。 一特点来实现图像特征区 域的 快速 提 取的 。如图 图像镶嵌就是要将几幅小的图像拼接成一 幅大 的 1 a所示 ,两副图像具有水平重叠区域 。运用目视提 图像 。对于相邻图像色彩存在差异的图像 ,要进行 取特征区域的方法 ,在客户区用鼠标选取两幅图像 色调调整 ,使之差异减小 ; 重叠 区域 图 像的 亮度 也 明显的重叠区域 ,此区域就包含了所要进行图像匹 要调整一致 。为了完成这些工作 ,就必须先让计算 配的范围 。在此范围内进行图像匹配 ,不仅匹配对 机进行图像配准工作 , 对于 遥感 图 像来 说 , 其数 据 象的数据量大大减少 , 而且 匹 配的 针对 性 增强 , 配 量非常大 , 这 就 要 求 计 算 机 配 准 过 程 中 减 小 运 算 准的精度也会随之提高 ,可以很容易的进行图像配 量 ,并且还有保证配准精度 。本文是利用相邻两幅 准工作 。本文在基于以上思想下 ,再采用匹配 图像重叠区域 , 通过手动选 取配 准 范围 , 使 之减 少 的方法来实现图像拼接 。根据 所 选取 区域 左 上角 了计算机的运算量的 。由于图 像的 拍 摄时 间或 者 信息 ,采用 VC。N e t编程环境再对重叠区域实现图 天气影响 ,待镶嵌的图像间不可避免地会存在色调 像拼接功能 。在 VC。N e t下处理重叠区域的 匹配 不一致情况 ,本文在这方面也做了大量工作 。 工作主要是实现在第一幅图像选择模板和 在 第二 收稿日期 : 2005 210 214 ( ) 作者简介 :钱永刚 1980 - ,男 ,在读研究生 ,研究方向为地理信息系统的开发与应用 。 ( )( )a拼接前图像 b拼接后的图像 图 1 图像拼接 F ig. 1 Im a ge m o sa ic 部分相邻的 2列上取出部分像素 ,用它们的比值作112 与经典的模板匹配算法相比较 为模板 ,在另一幅图像中搜索最佳匹配 。该算法计[ 3 ] ( )基于块的匹配 : 从第一副图像的重叠区 1 算较前一种算法有所减少 , 但 仍较 大 , 并且 在 计算 域中选取一个 m 3 n 区域作为模板 ,然后通过计算 比值时需大量的除法 , 精度 也 有所 降低 , 所 以 该算 机自动匹配原理在另一幅图像中搜索 ,根据匹配区 法在时间 、精度上并不理想 。 域的相似程度 ,按照相关的相似度检测算法来实现 113 匹配算法的程序实现 图像拼接技术 。主要是采用了 Sobe l算子 、Canny算 以下给出了匹配算法的程序实现 ,主要是描述 子及 LO G算子等方法 ,这些算法计算量大 ,耗时时 了通过选取特定的匹配区域来寻找最大匹 配 相似 间长 ,因为模板要在多个参考位臵上做相关计算 。度 ,以此相似度来实现图像的配准工作 。 [ 3 ] ( )2 基于网格的快速匹配 : 在基于块的匹配 ( BOOL Temp la teM a tch L PSTR lp , L PSTR lp 2 基础上 ,为减少运算量 ,在搜索过程中 ,首先进行粗 )Temp , LON G lW id th, LON G lH e igh t 略匹配 ,每次水平或垂直移 动一 个 步长 , 计 算对 应{ 像素点 R GB 值的差的平方和 ,最小值的网格位 / / lp Temp、lW id th和 lH e igh t是指向匹配模板的 臵 。其次 ,以此位臵为中心进行精确匹配 。每次步 指针 、模板宽度和高度 长减半 ,搜索当前最小值 ,循环这个过程 ,直到步长( L PB ITMA P IN FOH EAD ER lp b i = L PB ITMA P2 为 0 ,最后确定出最佳匹配位臵 。该算法虽然在运 ) IN FOH EAD ER bm i; / /指向 D IB 信息头指针算速度上较前两种方法有所改善 ,但是在粗略匹配 / /指向所选图像匹配区域每行的行指针 过程中 ,移动的步长较大 , 很有 可能 将 第一 幅图 像 / / Y_ coo rd ina te 是选定区域进行模板匹配的 Y上所取的网格划分开 ,这样将造成匹配中无法取出 坐标 。与第一幅图像网格完全匹配的最佳网格 ,很难达到 ( lp = lp b i + lp b i - > b iSize + lL ineB yte s3 lp b i 精确匹配 ,因此这种算法的精度不高 。) - > b iH e igh t - Y_coo rd ina te; [ 4 ]( )3 小波变换 是近年来应用较广泛的一种图 像处理手段 ,其思想是将两幅图像先按小波分解的 方法 ,将他们分解成两个不 同频 带 的小 波分 量 , 然/ /找到图像中重叠区域最大相似位臵 M axR = 0. 0; 后在不同尺度下 , 选取不同 的拼 接 宽度 , 把 两幅 头 ( )像按不同尺度下的小波分量来拼接图像 ,这样得到 fo r j = 0; j < lH e igh t; j + + ( ) m _ st = 0; m _ ss = 0; G y 为参考图像直方图均衡化的变换函数 , 变换后 ( )fo r n = 0; n < lH e igh t; n + + 的灰度值均为 z。x为原图像的灰度值 , y为均衡化后 ()( ) fo r m = 0; m < lW id th; m + + 新图像的灰度值 。h x 为原图像中任一灰度出现的 ) ( { 概率 , h y 为新图像中任一灰度出现的概率 , 由于 / 3 控制指向所选区域的行指针 3变换后的图像灰度分布均匀 , 对应于任一灰度出现 / ( ) ( ) ( ) h y 相同 。的概率lp Src = lp + lL ineB yte s3 j + n+ i + m ; k lp Temp Src = lp Temp + lp TempL ineB yte s3 n + j ( )( ) = T x = h x Z ? j = 0 m; k i( ( ) ) m _ ss = 3 lp 3 3 lp ; ( )( )= G y = h y Z ? j = 0 ( ( ) ) m _ st = 3 lp Temp S3 3 lp Temp S; - 1 - 1 ( )( ) Z = G [ T x ] y = G 所以 : } 均衡化的变换函数即为该图像的累积 直 方图 ( () () ) R = m _ st / sq rt m _ ss3 sq rt m _ st; / /计算 本身 。直方图规定化的关键是 对 原图 像中 的 每一 相似性 灰度级的累积值在参考累积直方图中找到 对 应的 ( )if R >M axR 累积值 ;如果 G是数学公式可直接计算求值 , 则得 { / /求出最大 相 似度 , 以 及最 大 相似 度所 在 到对应的新灰度值 y。以新灰度值 替代原灰度值 , 图像的行列数 形成均衡化后的新图像 。 M axR = R; lM axW id th = i; lM axH e igh t = j; 由于图像是离散函数 , 映射是在离散空间进行 } 的 ,同时近似运算存在误差 , 因 此 采取 何种 对 应规 则是一个很重要的问题 。比较 常 用的 一种 方 法是 } ( Gonza lez在 1987 年提出的单映射规则 single m ap 2 ) p ing law , SML 。规定化变换后的直方图只是尽可 2 图像色彩处理 能地接近参考图像直方图的形状 ,而不可能完全相 由于图像的拍摄时间或者天气影响 ,待镶嵌的 同 . 在实际处理中 , 尽管得到与 规 定直 方图 近 似的 图像间不可避免地会存在色 调不 一 致情 况 。如 图 直方图 ,仍然能得到明显的增强效果 。 1 a所示 ,待拼接的图像存在明显的色彩差异 。必须 3 图像镶嵌技术的实现 要对图像进行色彩一致性调 整 。对 于 图像 色调 平 衡问题 ,有基于小波变换的 拼接 线 消除 算法 , 但 是 将多幅具有重 叠 区域 的彩 色 图像 导入 本 系统 在实际应用中算法过于复杂 , 处 理 时间 较长 , 编 程 中 ,要保证每个相邻图像块 都 要有 重叠 区 域 , 我们 难以实现 。本文采用直方图规 定化 来 实现 图像 色 为每幅图像开辟一片内存空间 ,将多幅图像显示在 彩一致性调整 。 同一个文档中 ,以便于具体操作 。[ 1 ] 直方图规定化 是 指 使一 幅图 像 的直 方图 变 311 图像对调 成轨道形状的直方图而对图像进行变换的 增强 方 由于系统导入的多幅图像在未经处理时 ,会发 法 . 规定的直方图可以是一 幅参 考 图像 的直 方图 , 生位臵变化 ,所以我们要将导入的多幅图像进行位 通过变换使两幅图像的亮度变化规律尽可 能地 接 臵调节 ,使具有重叠区域的 图 像块 处于 相 邻位 臵 。 近 ;规定 的 直 方 图 也 可 以 是 特 定 函 数 形 式 的 直 方 本系统采 用 了 相 互 交 换 两 幅 图 像 的 句 柄 、文 件 名 图 ,从而使变换后图像的亮度尽可能地服从这种函 () 文件路径名 、图像高度宽度 ,快速实现了图像的 数分布 。直方图规定化的原理 是对 两 个直 方图 都 对调功能 。 做均衡化 ,变成相同的归一化的均匀直方图 。以此 312 图像旋转 均匀直方图起到媒介作用 ,再对参考图像做均衡化 由于两幅拼接图像之间存在旋转角度误差 ,所 的逆运算即可 。 ,进行线性内插 。离赋予不同的权重 会产生一些原图像中非整数位臵的点 ,也就是说旋 转后图像会出现一些锯齿状 , 为 了 去除 这些 锯齿 , 4 结束语 本系统采取了双线性差值的算法来实现旋转 ,很好 的解决了这一问题 。 以往的匹配算 法 往往 是从 整 幅图 像开 始 匹配 313 图像裁剪 的 ,按照相似度 最大 原 则 , 来实 现最 终 目的 。这种 做法 ,无论从匹配时间上还 是 精度 上都 无 法保 证 。 图像旋转后不 可避 免 地会 出现 图 像相 框扩 大 在加上现在处理的图像越来越大 ,进行比较图像的 的现象 ,将不感兴趣区域裁 剪掉 , 仅 留 下感 兴趣 区 域 。这样可以减少数据的计算量 ,提高拼接速度 。 重叠区的重叠位臵就会需 要很 长时 间 , 效 率不 高 。 本文则是通过用目视选取重叠区域 ,然后以此重叠 314 图像重采样 区域的数据来进行计算机自动匹配与识别的方法 ,找到最佳匹配位臵后 ,接下来的工作就是如何 不仅大大缩短了匹配时间 ,而且也提高了图像拼接 将两幅图像拼接在一起了 。重 新定 位 后的 图像 元 的精确性 。 点在原图像上分布是不均匀的 ,即输出图像像元点 在输入 图 像 中 的 行 列 号 不 是 或 不 全 是 整 数 关 系 。 参考文献 : [ 1 ] 汤国安 ,张友顺 ,刘咏梅 ,等 1遥感数字图像处理 [M ] 1北京 :科学出版社 , 2004. 12421371 ( ) [ 2 ] 张红民 1基于模板匹配的彩色图像自动拼接方法 [ J ] 1微机发展 , 2003 , 13 7 : 402421 ( ) [ 3 ] 屈志毅 ,王玉珍 ,钟声伟 1图像拼接中特征块的选取 [ J ] 1计算机工程 , 2002 , 28 9 : 165 21661 [ 4 ] FEN G SHAOL E I , LU HANQ IN G, MA SON GD E. Mo sa ic rep re sen ta tion s of video sequence s ba sed on slice im age ana lysis [ J ]. Pa tte rn R ecogn ition L e tte rs, 2002 , 23: 5132521. [ 5 ] YA SU SH I KANA ZAWAA , KEN ICH I KANA TAN I. Im age mo sa ic ing by stra tified m a tch ing [ J ]. Im age and V ision Comp u ting, 2004 , 22: 93 2103. Fa st A lgor ithm Im p lem en ta t ion for True2co lor Im a ge M o sa ic Q IA N Y on g2gan g, GE Y on g2hu i ()D ep a rtm en t of Su rveying Sc ience and Techno logy, Ta iyuan U n ive rsity of Techno logy, Ta iyuan 030024 , Ch ina A b stra c t: Fea tu re m a tch ing p rinc ip le is adop ted fo r the m u ltip le ove rlapp ed true2co lo r im age s to extrac t registra tion a rea, thu s the tim e fo r im age m a tch is grea tly reduced and the geom e try p rec ision of im age is we ll inco rpo ra ted to rea lize mo sa ic. M eanwh ile, du ring the p roce ss of im age mo sa ic, the tone d iffe rence s of ad jacen t im age s a re a lso d iscu ssed. Key s: im age mo sa ic, fea tu re m a tch ing