陈 勇 詹 帝



结合JND模型的图像拼接缝消除方法

陈 勇*詹 帝

(重庆邮电大学工业物联网与网络化控制教育部重点实验室 重庆 400065)

该文针对待拼接图像间的亮度差异而导致拼接图像存在拼接缝的问题，提出一种基于JND(Just Noticeable Difference)模型的新的亮度拼接缝去除方法。该图像拼接缝优化算法分为3个步骤。将待优化图像变换到HSV空间，并提取V分量；在V分量图中自适应确定过渡区域宽度，根据JND模型计算区域内各点的优化阈值确定优化量大小并进行优化；将优化后的V分量与分离的H, S分量结合进行逆变换即可得到最终优化的拼接图像。实验结果表明，该算法能够实现图像亮度的平滑过渡，在亮度差较大的情况下也能得到较好结果。同时，该算法能够有效地避免常用基于RGB空间的拼接缝去除方法所带来的偏色问题，具有更大的适用范围。

图像处理；亮度差；图像拼接缝；JND(Just Noticeable Difference)模型；HSV空间

1 引言

拼接缝的消除方法在计算机视觉有较深入的研究，其处理区域分为基于重叠区域信息和基于图像特征信息的拼接缝消除方法。基于重叠区域的算法主要是通过两幅重叠区域图像融合得到无缝拼接图像。此类方法对图像重叠度要求较高，无法处理已完成拼接图像。Szeliski[6]提出渐进渐出算法，可快速实现图像灰度平滑过渡，但对配准精度有较高要求，若存在配准误差易出现鬼影。田金炎等人[7]在文献[6]基础上提出基于Waills与距离加权的拼接缝消除方法，可消除微小的几何及亮度拼接缝，但存在图像降质问题。……