1緒論
1.1研究背景及意義
圖像拼接技術最早始於攝影技術，人們通過手工方式把具有重疊區域的圖片拼接在一起來獲得更寬視野的圖像。隨著信息技術和微電子技術的快速發展，很多領域都需要高解析度、寬視野的圖像如醫學領域，、衛星遙感，同時數碼攝像機的普及使得普通大眾也可以方便地拍攝圖像，但是要獲得高解析度圖像，如果藉助寬視野照片的攝影設備（如廣角鏡頭、掃描式相機）來獲得，這些設備價格高昂且操作複雜，甚至使圖像邊緣出現扭曲變形。然而，數字圖像處理中的圖像拼接技術能夠使數位相機拍攝到的高分辨且視野較窄的圖像拼接在一起，從而得到寬視野、高解析度圖像或全景圖像。
隨著圖像拼接技術的發展，其應用也在工程實踐和科研中得到普遍的推廣。目前，圖像拼接技術在民用領域得到廣泛的應用，其應用主要體現在以下幾個方面：
在醫學領域內，醫生利用超聲波或顯微鏡等儀器拍攝圖像或細胞圖像時，然而，由於拍攝的視角較小或者拍攝到由多個小碎片圖像形成的大目標圖像，醫生無法獲得比較完整的數據或信息來診斷病人的病情，故把多個相鄰的圖像拼接成一幅寬視角的圖像能幫助醫生獲取病人信息來診斷病情。如醫生使用含有多個攝像機的內窺鏡對病人進行微創手術，提高了手術的成功率。
在虛擬現實領域內，首先利用攝像機或照相機拍攝多幅含有重合區域的真實場景，然後通過計算機圖像學中三位幾何模型的繪製技術和圖像的拼接技術建立虛擬場景。目前，圖像拼接技術在虛擬現實領域內取得了一定成果，如神話電視劇中的背景圖像或遊戲背景。
在交通控制系統中，首先在十字路口的四個方向上各放置一個攝像機，然後把捕獲的四個單獨視頻流利用圖像拼接技術進行全景圖像拼接，最後把構建的全景圖像傳送到指揮室。該種方法降低了傳送的數據量，減少交警的分析判斷時間，提高了交通控制效率。
在衛星遙感領域內，通過飛機或者人造衛星在高空中從多個角度拍攝或從多個場景拍攝圖像，然後將拍攝得到的圖像拼接成一幅寬視角、完整的全景圖像。如圖像拼接技術在生態環境污染檢測、國土資源勘探、城市規劃、植被資源調查等方面具有廣泛的應用。
1.2論文結構
本論文一共分為五章，具體結構介紹如下：
1.緒論。本論文首先講述了圖像拼接技術的研究背景及其意義，然後介紹了圖像拼接技術在國內外的研究現狀和本論文所研究的主要內容。
2.全景圖像拼接技術概述。簡要描述圖像拼接技術的四個過程理論知識，同時講述了其常用的算法。
3.基於圖結構的全景圖像拼接。經過SIFT算法進行特徵點的提取和RANSAC算法對特徵點進行提純及求其變換模型後，對圖像進行拼接。然而因多種因素影響使拼接後的新圖像產生明顯的拼接縫，本文基於強制改正法提出了一種漸入漸出的三角函數強制改正拼接縫兩側的像素灰度值，使圖像具有平滑的過渡。同時針對多幅無序圖像的拼接，釆用了無向連通圖結構的搜索算法——深度優先遍歷搜索算法，以實現全景圖像的自動拼接。
4.結論與展望。總結本論文中所取得的研究成果，同時分析工作中存在的問題，並對未來圖像拼接技術的研究提出展望。
2全景圖像拼接技術概述
全景圖像拼接技術是將一系列具有重疊部分的圖像拼接成一幅具有寬視角、高解析度且無縫隙的全景圖像。圖像拼接技術“的實現主要可分為四個過程：圖像採集、圖像預處理、圖像配准以及圖像融合，其整體流程圖如圖所示：
圖像採集是通過照相機獲取待拼接的圖像。圖像預處理是針對採集的失真圖像利用數字圖像處理技術去除噪聲和校正幾何畸變。圖像配準是圖像拼接的關鍵技術之一，主要是分別提取圖像旳特徵信息，然後在空間上對圖像進行匹配。圖像融合是為了將匹配後的圖像拼接得自然、無視覺誤差，採用一定的算法將兩幅待拼接圖像結合在一起，以實現圖像的無縫拼接。
2.1圖像採集
圖像釆集是圖像拼接技術的首要步驟，不同的圖像釆集方法將選擇不同的拼接算法，使其拼接效果也不同。目前常用的圖像釆集方法有兩種：一種是使用專業設備（如廣角鏡頭、掃描式相機）直接拍攝環境圖像，生成全景圖像。這種方法能夠快速的生成全景圖像且圖像質量高，但是這些專業設備價格高昂，普通人群無法消費。另一種是釆用普通相機拍攝一系列具有重疊部分的圖像，然後運用圖像拼接技術將這些具有重疊部分的圖像序列拼接成一幅寬視野、高解析度的全景圖像。然而，使用第二種方法採集圖像時，相機的移動方式的不同決定著圖像拼接時所釆用的投影方式，主要分為以下三種情況:
1.旋轉照相機拍攝
該方法是將照相機固定放置在照相機的三腳架上，然後圍繞光軸垂直方向旋轉拍攝一系列圖像序列。但是，照相機在拍攝時旋轉角度不能過大以保證兩張圖像有重疊區域。採用該方式拼接圖像之前，需要將平面圖像進行圓柱投影，投影半徑為相機焦距。
2.平移照相機拍攝
該方法是將照相機放置在平行滑軌上，然後平行移動照相機拍攝一系列圖像序列。但是，平移距離不能過大以保證兩張圖像有重疊區域。釆用該方式採集的圖像為平面圖像，故採用平面投影模型。
3.手持照相機拍攝
手持相機拍攝照片是大多數群眾採用的方法，攝影師可以按照某一路線進行拍攝，也可以在原地環視四周拍攝。但是，利用這種方式在拍攝照片時會產生光軸方向或光軸垂直方向上的旋轉，同時因光照、位置的移動等因素，所得圖像存在視角變換、旋轉、色差等多種變化。本文所研究的就是採用手持相機拍攝。
2.2圖像預處理
圖像採集後，拍攝圖像的亮度、形狀、灰度等屬性由於圖像採集設備及拍攝角度等複雜因素的影響產生不同，故在圖像拼接之前，先對圖像進行預處理，從而減少運算量、提高匹配速度和拼接的準確度。由於釆集到的圖像因灰度、光照等複雜因素影響，在圖像拼接過程中的特徵提取和視覺上有一定影響，故採用圖像增強和圖像銳化兩種預處理過程。
2.2.1圖像增強
圖像增強是通過數字處理技術突出某些感興趣的特徵，壓縮其他信息，以增強圖像的辨識能力，使圖像變得更加清晰。由於圖像釆集設備及拍攝角度等因素的影響，使得圖像對比度小，顯得灰暗，不利於人眼觀察，因此在圖像拼接之前要通過圖像增強技術對圖像進行處理，以便得到視覺效果較好的圖像，圖像增強的方法根據所在空間的不同，可分為兩大類：空域增強法和頻域增強法。
3基於SIFT特徵的圖像配准..................25
3.1幾種常用特徵點的提取算法..........25
4基於圖結構的全景圖像拼接............43
4.1圖像拼接與融合.......43
4.1.1強制改正法..........43
4基於圖結構的全景圖像拼接
4.1圖像拼接與融合
首先利用SIFT算法提取圖像的特徵點，使特徵點具有尺度不變性和對旋轉、遮擋等不敏感等屬性，然後採用BBF算法進行特徵點的匹配，提高特徵點的匹配速度，最後通過RANSAC算法對匹配點對進行提純和構建圖像序列之間變換矩陣，最終根據變換矩陣確定圖像的重疊區域，完成圖像的拼接。然而，由於圖像釆集設備及拍攝角度等自然因素或人為因素的影響，使拍攝得到的圖像在拼接後產生明顯的拼接縫，故對融合後圖像進行拼接縫的消除。
結論與展望
全景圖像拼接技術是數字圖像處理領域中的一個重要分支，同時也在圖像處理領域中逐漸發展起來。目前，全景圖像拼接技術已實際科研和工程實踐中有著廣泛的應用，主要運用在航空圖像、醫學顯微圖像、視頻監控、虛擬現實等領域。在國內外研究者越來越多的關注和研究下，全景圖像拼接技術也逐漸全面起來，應用變得廣泛起來。通過閱讀大量文獻資料，本文主要研究了基於SIFT算法和圖結構的全景圖像拼接，對多幅無序的圖像進行預處理和SIFT特徵提取和匹配，同時釆用無向圖的深度優先遍歷搜索原理，自動的實現了全景圖像的拼接。
本文的主要工作如下：
1.首先介紹全景圖像拼接的研究背景和意義，同時講述圖像拼接技術在國內外研究現狀。然後詳細講述了圖像拼接技術的過程——圖像採集、圖像預處理、圖像配准和圖像融合四個步驟。另外，一方面本文重點講述了圖像配准中基於灰度的圖像配准、基於模型的圖像配准、基於變換域的圖像配准和基於特徵的圖像配准四種方法，分析了其優缺點，比較其特點，從而本文中應用了基於特徵的配准方法來實現圖像的拼接。另一方面本文重點講述了圖像融合算法中常用的幾種方法，分析每種融合算法的優缺點，為以後改進圖像融合算法和深入研究圖像拼接技術提供基礎。
2.針對複雜情況下獲取的圖像在圖像融合後產生明顯的拼接縫問題，本文提出了一種漸入漸出的三角函數強制改正拼接縫兩側的灰度值，達到消除拼接縫的目的。
3.利用無向圖的深度優先遍歷搜索原理對多幅無序的待拼接圖像構造多幅圖像間的匹配，最後自動地生成全景圖像。
參考文獻（略）
1.1研究背景及意義
圖像拼接技術最早始於攝影技術，人們通過手工方式把具有重疊區域的圖片拼接在一起來獲得更寬視野的圖像。隨著信息技術和微電子技術的快速發展，很多領域都需要高解析度、寬視野的圖像如醫學領域，、衛星遙感，同時數碼攝像機的普及使得普通大眾也可以方便地拍攝圖像，但是要獲得高解析度圖像，如果藉助寬視野照片的攝影設備（如廣角鏡頭、掃描式相機）來獲得，這些設備價格高昂且操作複雜，甚至使圖像邊緣出現扭曲變形。然而，數字圖像處理中的圖像拼接技術能夠使數位相機拍攝到的高分辨且視野較窄的圖像拼接在一起，從而得到寬視野、高解析度圖像或全景圖像。
隨著圖像拼接技術的發展，其應用也在工程實踐和科研中得到普遍的推廣。目前，圖像拼接技術在民用領域得到廣泛的應用，其應用主要體現在以下幾個方面：
在醫學領域內，醫生利用超聲波或顯微鏡等儀器拍攝圖像或細胞圖像時，然而，由於拍攝的視角較小或者拍攝到由多個小碎片圖像形成的大目標圖像，醫生無法獲得比較完整的數據或信息來診斷病人的病情，故把多個相鄰的圖像拼接成一幅寬視角的圖像能幫助醫生獲取病人信息來診斷病情。如醫生使用含有多個攝像機的內窺鏡對病人進行微創手術，提高了手術的成功率。
在虛擬現實領域內，首先利用攝像機或照相機拍攝多幅含有重合區域的真實場景，然後通過計算機圖像學中三位幾何模型的繪製技術和圖像的拼接技術建立虛擬場景。目前，圖像拼接技術在虛擬現實領域內取得了一定成果，如神話電視劇中的背景圖像或遊戲背景。
在交通控制系統中，首先在十字路口的四個方向上各放置一個攝像機，然後把捕獲的四個單獨視頻流利用圖像拼接技術進行全景圖像拼接，最後把構建的全景圖像傳送到指揮室。該種方法降低了傳送的數據量，減少交警的分析判斷時間，提高了交通控制效率。
在衛星遙感領域內，通過飛機或者人造衛星在高空中從多個角度拍攝或從多個場景拍攝圖像，然後將拍攝得到的圖像拼接成一幅寬視角、完整的全景圖像。如圖像拼接技術在生態環境污染檢測、國土資源勘探、城市規劃、植被資源調查等方面具有廣泛的應用。
1.2論文結構
本論文一共分為五章，具體結構介紹如下：
1.緒論。本論文首先講述了圖像拼接技術的研究背景及其意義，然後介紹了圖像拼接技術在國內外的研究現狀和本論文所研究的主要內容。
2.全景圖像拼接技術概述。簡要描述圖像拼接技術的四個過程理論知識，同時講述了其常用的算法。
3.基於圖結構的全景圖像拼接。經過SIFT算法進行特徵點的提取和RANSAC算法對特徵點進行提純及求其變換模型後，對圖像進行拼接。然而因多種因素影響使拼接後的新圖像產生明顯的拼接縫，本文基於強制改正法提出了一種漸入漸出的三角函數強制改正拼接縫兩側的像素灰度值，使圖像具有平滑的過渡。同時針對多幅無序圖像的拼接，釆用了無向連通圖結構的搜索算法——深度優先遍歷搜索算法，以實現全景圖像的自動拼接。
4.結論與展望。總結本論文中所取得的研究成果，同時分析工作中存在的問題，並對未來圖像拼接技術的研究提出展望。
2全景圖像拼接技術概述
全景圖像拼接技術是將一系列具有重疊部分的圖像拼接成一幅具有寬視角、高解析度且無縫隙的全景圖像。圖像拼接技術“的實現主要可分為四個過程：圖像採集、圖像預處理、圖像配准以及圖像融合，其整體流程圖如圖所示：
圖像採集是通過照相機獲取待拼接的圖像。圖像預處理是針對採集的失真圖像利用數字圖像處理技術去除噪聲和校正幾何畸變。圖像配準是圖像拼接的關鍵技術之一，主要是分別提取圖像旳特徵信息，然後在空間上對圖像進行匹配。圖像融合是為了將匹配後的圖像拼接得自然、無視覺誤差，採用一定的算法將兩幅待拼接圖像結合在一起，以實現圖像的無縫拼接。
2.1圖像採集
圖像釆集是圖像拼接技術的首要步驟，不同的圖像釆集方法將選擇不同的拼接算法，使其拼接效果也不同。目前常用的圖像釆集方法有兩種：一種是使用專業設備（如廣角鏡頭、掃描式相機）直接拍攝環境圖像，生成全景圖像。這種方法能夠快速的生成全景圖像且圖像質量高，但是這些專業設備價格高昂，普通人群無法消費。另一種是釆用普通相機拍攝一系列具有重疊部分的圖像，然後運用圖像拼接技術將這些具有重疊部分的圖像序列拼接成一幅寬視野、高解析度的全景圖像。然而，使用第二種方法採集圖像時，相機的移動方式的不同決定著圖像拼接時所釆用的投影方式，主要分為以下三種情況:
1.旋轉照相機拍攝
該方法是將照相機固定放置在照相機的三腳架上，然後圍繞光軸垂直方向旋轉拍攝一系列圖像序列。但是，照相機在拍攝時旋轉角度不能過大以保證兩張圖像有重疊區域。採用該方式拼接圖像之前，需要將平面圖像進行圓柱投影，投影半徑為相機焦距。
2.平移照相機拍攝
該方法是將照相機放置在平行滑軌上，然後平行移動照相機拍攝一系列圖像序列。但是，平移距離不能過大以保證兩張圖像有重疊區域。釆用該方式採集的圖像為平面圖像，故採用平面投影模型。
3.手持照相機拍攝
手持相機拍攝照片是大多數群眾採用的方法，攝影師可以按照某一路線進行拍攝，也可以在原地環視四周拍攝。但是，利用這種方式在拍攝照片時會產生光軸方向或光軸垂直方向上的旋轉，同時因光照、位置的移動等因素，所得圖像存在視角變換、旋轉、色差等多種變化。本文所研究的就是採用手持相機拍攝。
2.2圖像預處理
圖像採集後，拍攝圖像的亮度、形狀、灰度等屬性由於圖像採集設備及拍攝角度等複雜因素的影響產生不同，故在圖像拼接之前，先對圖像進行預處理，從而減少運算量、提高匹配速度和拼接的準確度。由於釆集到的圖像因灰度、光照等複雜因素影響，在圖像拼接過程中的特徵提取和視覺上有一定影響，故採用圖像增強和圖像銳化兩種預處理過程。
2.2.1圖像增強
圖像增強是通過數字處理技術突出某些感興趣的特徵，壓縮其他信息，以增強圖像的辨識能力，使圖像變得更加清晰。由於圖像釆集設備及拍攝角度等因素的影響，使得圖像對比度小，顯得灰暗，不利於人眼觀察，因此在圖像拼接之前要通過圖像增強技術對圖像進行處理，以便得到視覺效果較好的圖像，圖像增強的方法根據所在空間的不同，可分為兩大類：空域增強法和頻域增強法。
3基於SIFT特徵的圖像配准..................25
3.1幾種常用特徵點的提取算法..........25
4基於圖結構的全景圖像拼接............43
4.1圖像拼接與融合.......43
4.1.1強制改正法..........43
4基於圖結構的全景圖像拼接
4.1圖像拼接與融合
首先利用SIFT算法提取圖像的特徵點，使特徵點具有尺度不變性和對旋轉、遮擋等不敏感等屬性，然後採用BBF算法進行特徵點的匹配，提高特徵點的匹配速度，最後通過RANSAC算法對匹配點對進行提純和構建圖像序列之間變換矩陣，最終根據變換矩陣確定圖像的重疊區域，完成圖像的拼接。然而，由於圖像釆集設備及拍攝角度等自然因素或人為因素的影響，使拍攝得到的圖像在拼接後產生明顯的拼接縫，故對融合後圖像進行拼接縫的消除。
結論與展望
全景圖像拼接技術是數字圖像處理領域中的一個重要分支，同時也在圖像處理領域中逐漸發展起來。目前，全景圖像拼接技術已實際科研和工程實踐中有著廣泛的應用，主要運用在航空圖像、醫學顯微圖像、視頻監控、虛擬現實等領域。在國內外研究者越來越多的關注和研究下，全景圖像拼接技術也逐漸全面起來，應用變得廣泛起來。通過閱讀大量文獻資料，本文主要研究了基於SIFT算法和圖結構的全景圖像拼接，對多幅無序的圖像進行預處理和SIFT特徵提取和匹配，同時釆用無向圖的深度優先遍歷搜索原理，自動的實現了全景圖像的拼接。
本文的主要工作如下：
1.首先介紹全景圖像拼接的研究背景和意義，同時講述圖像拼接技術在國內外研究現狀。然後詳細講述了圖像拼接技術的過程——圖像採集、圖像預處理、圖像配准和圖像融合四個步驟。另外，一方面本文重點講述了圖像配准中基於灰度的圖像配准、基於模型的圖像配准、基於變換域的圖像配准和基於特徵的圖像配准四種方法，分析了其優缺點，比較其特點，從而本文中應用了基於特徵的配准方法來實現圖像的拼接。另一方面本文重點講述了圖像融合算法中常用的幾種方法，分析每種融合算法的優缺點，為以後改進圖像融合算法和深入研究圖像拼接技術提供基礎。
2.針對複雜情況下獲取的圖像在圖像融合後產生明顯的拼接縫問題，本文提出了一種漸入漸出的三角函數強制改正拼接縫兩側的灰度值，達到消除拼接縫的目的。
3.利用無向圖的深度優先遍歷搜索原理對多幅無序的待拼接圖像構造多幅圖像間的匹配，最後自動地生成全景圖像。
參考文獻（略）
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