陶 清 凌朝东

[关键字] 图像配准；图像融合；工控机

1 引言

全景视频拼接系统是将拥有重叠区域的多个相机采集的视频图像进行特征点检测和图像变换，完成图像配准和边缘融合，从而实现一幅超大分辨率的全景图[1]。其广泛应用于城市广场、军用全景作战平台、综合交通枢纽、X射线医疗影像等领域。

在基于灰度模板、特征点和变换域这三类图像配准算法中，基于灰度的方法易受非线性光照、拍摄位置等影响，基于傅立叶变换在旋转、缩放和平移过程中会引入大量误差，而采用基于特征的图像配准方法[2]、SIFT特征检测法[3]在抗干扰、尺度大小和光照等方面鲁棒性好。

本文提出一种全景视频图像拼接系统的方案，通过上位机进行图像拼接控制，将多个摄像头采集的视频图像，进行图像配准和图像融合。通过网络将生成的变换参数传送给工控机，工控机嵌入IPC视频拼接处理器作为输入，多路IPC视频拼接处理器完成图像的旋转、平移、缩放和切割处理，并进行全景显示。

2 图像配准

2.1 特征提取

SIFT（Scale Invariant Feature Transform）尺度不变特征变换[4]，SIFT特征检测算法包括尺度空间构建、空间极值检测、特征方向提取、描述关键点[5]。由图像与高斯核卷积得到图像的尺度空间：

L(x,y,σ)=G(x,y,σ)*I(x,y) (1)

以DOG（Difference of Gaussian）差分高斯极值作为判断依据，将滤波后的两幅图像相减得到DOG图，通过高斯金字塔相邻尺度图像层之间作差构造DOG金字塔，在DOG图像中，若像素点是本层图像和相邻层图像的周围26个像素DOG局部的极值，则判为候选特征点。……