2  图像拼接技术

基于特征点的图像拼接技术通常由检测特征点、将特征点进行匹配以及将图像进行配准三个部分构成。

2。1  图像拼接技术的定义及拼接后的要求

所谓的图像拼接技术，就是一种将相同场景的相互有部分重叠的两幅或多幅图片拼接成大幅宽视角的高分辨率图像的技术。通常要求拼接后的图像在最大程度上与原来的图像接近，尽可能少的出现图像失真的现象，并且不存在明显的缝合线的痕迹。图像拼接的必要条件就是，用来拼接的两幅图像，它们的相邻边界区域含有相互重叠的部分，也就是含有相同的景物内容。一般情况下，要求重叠部分的面积大约占图像总面积的30％~50％，这个要求是为了方便提取出待拼接的这两幅图像的共同信息，得出这两幅图像之间的变换关系。

2。2  图像拼接技术的分类

①按照自动化的程度来分，可以分为半自动拼接技术和全自动拼接技术[2]。

半自动拼接技术主要利用人机交互的方法完成提取特征这一步骤，然后其他步骤由计算机来完成。采用全自动拼接技术的话，整个拼接过程的所有步骤都是由计算机来完成的，不需要进行人为干预。全自动拼接技术的特点：性能优越并且鲁棒性好。

②按照摄像机的运动方式来分，可以分为平面图像拼接技术和全景图拼接技术。

③按照流形的确定方式来分，可以分为基于人工流形的图像拼接技术和基于自适应流形的图像拼接技术。

2。3  两幅及多幅图像的拼接方法

对于两幅图像的拼接，其中一幅图像保持原形不做任何变换，我们把这幅图像称为参考图像。而另一幅图像需要在拼接的过程中进行某些变换，那么我们把这幅图像称作待拼接图像。在拼接的过程中首先需要将待拼接图像进行相应的变换，然后重新投影到参考图像所在的左边中。最后将参考图像和待配准图像进行拼接。如果出现存在多幅图像的情况，可以看成是多次的两幅图像的拼接，也就是任意选择其中一幅图像作为参考图像，然后选择一幅与已选的参考图像含有相同场景的图像作为待配准图像，拼接的过程中先把选好的这两幅图像拼接成一幅图像，然后再与剩下的其他图像进行类似的两两拼接。

2。4  基于特征点的图像拼接技术的内容

基于特征点的图像拼接技术通常由检测特征点、将特征点进行匹配以及将图像进行配准三个部分构成。图像拼接的过程中，在将两幅图像进行局部对齐之后，为了形成一幅大的更宽视角的图像，需要把所有的需要拼接的图像变换到一个图像的序列参考帧上，然后才可以进行合成，最后使它们变成一幅大的图像。

图2。1  基于特征点的图像拼接流程图

2。5  一个典型的基于特征点的图像拼接系统组成

一个典型的基于特征点的图像拼接系统，通常包括对图像进行预处理、提取特征点、将特征点进行匹配、找出最合适的匹配点对、估计变换模型参数、对图像进行重采样与变换、融合图像等这几部分[2]。

3  特征点提取

3。1  抽取特征点的方法：

①利用Gabor小波抽取特征点

Gabor小波的定义为：

公式中，x表示横坐标，y表示纵坐标，θ表示空间方向角。把所有的参数都进行离散化之后，得到的小波簇可以表示成：

公式中，尺度参数。这样得到小波变换为：

特点：Gabor小波的优点是具有很好的方向性，选取的特征点大部分处于图像的转角、边缘处，但是它对噪声和细节相对比较敏感，适合用于背景相对比较清洁的图像。在实际应用当中可以先进行消噪处理。当图像中的目标比较小的时候，那么选取的相应的邻域数就会比较少，运算量就相对比较小，但当图像中的目标较大的时候，运算量也将随之大幅度地增加。