[发明专利]一种基于Shi-Tomasi角点匹配和多分辨率融合的图像拼接方法

摘要

本发明公开了一种基于Shi‑Tomasi角点匹配和多分辨率融合的图像拼接方法，包括以下步骤：S1、从图像库内选取两幅图像，S2、Shi‑Tomasi角点检测，S3、最大互相关匹配，S4、获取粗匹配点集合，S5、通过基于谱聚类的RANSAC匹配点提纯，S6、估计8参数变换模型，S7、图像精确配准，S8、改进的多分辨率图像融合。本发明采用Shi‑Tomasi角点匹配和改进的多分辨率融合的图像配准与快速拼接，本发明基于8参数变换模型构造自适应的图像投影变换，给出了图像间角点特征对由粗到精的匹配算法，结合互相关粗匹配和改进的随机抽样一致性精匹配的投影参数拟合，实现了图像的精准匹配与拼接；该方法不仅提高了算法效率，也增强了图像配准与拼接中的鲁棒性。

主权项

1.一种基于Shi‑Tomasi角点匹配和多分辨率融合的图像拼接方法，其特征在于，包括以下步骤：S1、从图像库内选取两幅图像；S2、Shi‑Tomasi角点检测，通过Shi‑Tomasi对两幅图像进行检测；S3、最大互相关匹配，将Shi‑Tomasi算子检测结果划分为多个一对一匹配对，互相关匹配要求参考图像和待匹配图像有相似尺度和灰度信息，以参考图像作为模板在待匹配的图像上遍历，计算每个位置参考图像和待匹配图像对应位置的互相关度，最大值所对应的位置就是待匹配和参考图像对应的位置；S4、获取粗匹配点集合，在S3处理后的两幅图像分别定义为f1和f2，在区域ф内图像之间的失配程度如下式：等式左侧的第一项和第二项可由图像上给定的两个特征点确定，左侧第三项表示相关匹配的测试度，它的值越大，整体的值越小，表示匹配度越好；根据以上描述：设f1(x，y)和f2(x，y)分别表示参考图像和待匹配图像，同时满足f1(x，y)比f2(x，y)的尺寸小，将参考图像在待匹配图像上滑动，对每一次位移(u，v)计算得到f1(x，y)和f2(x，y)的互相关函数；其中，不一定是常数，所以用下式表示互相关系数：当f1(x,y)＝f2(x+u,y+v)时，两公式计算归一化互相关系数达到最大，在实际匹配过程中由于噪声的存在，一般是不完全匹配的，因此用最大值位置作为匹配点；S5、通过基于谱聚类的RANSAC匹配点提纯，基于谱聚类分析的RANSAC方法可以有效避免近邻的关系；S6、估计8参数变换模型；S7、图像精确配准；S8、改进的多分辨率图像融合，边缘保持多分辨率模型仍然采用多分辨率金字塔模型，将原始图像和边缘图像同时分解成不同频率上的一组图像，在每一个分解的频率上，将图像重叠区域参照边缘图像进行加权平均，最后将所有频率上的合成图像汇成一幅图像，在每个频率内加权函数的系数以及颜色融合区域的大小，是由两幅图像的图像特征在该频率内的差异决定的，且加权参数参照边缘信息。