梁玉敏，蔡晓东，张学敏

(桂林电子科技大学 信息与通信学院，广西 桂林541004)

责任编辑:任健男

图像拼接技术主要考虑图像之间的配准与融合，图像可以由不同相机在不同时间、不同条件下拍摄得到，主流的算法主要有以下两大类[1-2]:

1)基于特征的拼接[3-4]的方法，提取了图像的显著特征，从而极大地压缩了图像的信息量、减少计算量。然而由于它只利用了一部分图像的信息，因此对于特征提取和匹配的错误就更为敏感，拼接的效果很大程度上依赖于特征点的选取以及匹配。这种方法特别不适用于特征较少、场景单一的环境。

2)基于变换域的图像配准方法[5]，根据傅里叶变换将图像由空域转换到频域上，在图像的频域中进行图像匹配，再由傅里叶逆变换获得图像在空域中相应的变换参数。这种方法对于两幅图像之间只具有平移的情况具有较好的效果，对于图像间存在旋转和缩放的情况，就需要采用对数极坐标变换将旋转和缩放量转换为平移量处理，这种反复的空域和频域变换影响了配准的效率。

通过上述两类算法的优缺点分析，本文针对摄像机安装位置固定的情况下，提出了摄像机标定与相位相关算法相结合的拼接算法。摄像机标定通常被用于三维重建[6]，三维重建通过标定来确定两幅图像之间的对应关系，而图像拼接配准最主要的目的也就是得到两幅图像间的对应关系，运用这种方法，就不需要依赖于由场景特征来确定两幅图像间的匹配关系。……