韶阿俊，钱惟贤，顾国华，李 超，毛 晨



基于计算集成成像的图像配准算法研究

韶阿俊，钱惟贤，顾国华，李 超，毛 晨

（南京理工大学电子工程与光电技术学院，江苏 南京 210014）

计算集成成像是目前三维重构与显示领域的主流研究方向，是一种基于透镜阵列来获取和重现目标场景三维的技术，针对集成成像采集的子图特征点匹配问题，传统的图像匹配方法匹配点少、耗费时间长、容易产生局部极值等问题。为了获取更多的匹配点，在原有SIFT配准算法基础上进行了适当的改进，实现集成成像稠密的图像配准，较大地缩短了配准时间。

集成成像；三维重构；图像匹配；SIFT

0 引言

计算集成成像（Computational Integral Imaging，CII）技术[1]是一种使用微透镜阵列或针孔阵列来捕捉来自不同方向光线的3D成像技术，作为一种新型的“真三维”自由立体成像技术，是目前三维重构探测领域的主流研究方向，并且对于三维重构实时性具有很重要的意义，在医疗成像、工业探伤等领域也具有非常广阔的应用前景。

CII技术重点及难点在于图像的配准技术[2]，图像配准在一些图形分析任务中是一个至关重要的部分，是集成成像、图像融合、目标检测等应用中基本的预处理步骤。图像配准是将不同时间、不同观点或者由不同传感器所获取同一场景的两幅或两幅以上的图像匹配、叠加的过程[3]。根据配准过程中所采用的图像信息的不同，一般可以分为基于灰度统计和基于特征这两种方法。前者通过统……