赵卧龙, 黄婷婷

(1. 深圳大学 计算机与软件学院，广东 深圳 518060； 2. 深圳中青宝互动网络股份有限公司，广东 深圳518060)

基于相对定向的图像拼接算法

赵卧龙1,2, 黄婷婷1

(1. 深圳大学 计算机与软件学院，广东 深圳 518060； 2. 深圳中青宝互动网络股份有限公司，广东 深圳518060)

针对在现有多张图像拼接过程中，存在匹配误差较大、图像畸形等问题，引入摄影测量学三维相对定向方法，通过解析立体像对进行标定进而求解定向参数，进而生成模型理想像对，再利用视差均值方法对理想像对进行一维配准校准，实现了基于理想像对模型拼接算法。经大量实验结果显示，该算法可有效地减小配准误差和图像配准的计算量，并降低三维物体在二维平面上的图像拼接难度。可见在二维图像拼接中引入该算法是有效的。

图像拼接；相对定向；视差均值；配准误差；理想像对

多张图像拼接融合技术在现代数字图像处理领域中占据重要位置，将多张有重叠区域的不同图像经过提取特征、融合等处理后，可以获得一大张广阔的图像[1]。图像拼接技术在现实生活多个领域都发挥重要作用，如视频监控、虚拟现实、遥感技术及医学等。通常情况下多张图像拼接主要有以下步骤:预处理、变换模型的建立、统一坐标变换、区域配准，融合。而图像配准是图像拼接最关键的技术[2]。由于原始图像拍摄的角度、光的强度、相机分辨率等诸多因素不同，使得待拼接的图像中存在透视变形、旋转、有偏移量等差异。……