Journal of Computer Applications
计算机应用,2020,40(1):239-244ISSN1001-9081
CODEN JYIIDU
good feeling
滨才2020-01-10
文章编号.1001-9081(2020)01-0239-06DOI：10.11772/j.issn.1001-9081.2019061045基于网格运动统计算法和最佳缝合线的密集重复结构
少儿英语课图像快速拼接方法
牟琦唐洋1，李占利1，李洪安1
(1.西安科技大学计算机科学与技术学院，西安710054； 2.西安科技大学机械工程学院，西安710054)
(*通信作者电子邮箱muqi@)
摘要：针对常用的图像拼接算法对具有密集重复结构的图像会产生大量误匹配点从而出现明显鬼影且耗时较长的问题，将网格运动统计(GMS)算法与最佳缝合线算法相结合，提出了一种密集重复结构的图像快速拼接方法。
首先，在图像的重叠区域提取大量粗匹配点；接着，采用GMS算法进行精匹配，然后在#匕基础上估计变换模型；最后，采用基于动态规划思想的最佳缝合线算法完成图像拼接。实验结果表明，将所提算法应用于两组具有密集重复结构的图像上，不仅可以有效消除鬼影，得到理想的拼接效果，而且显著减少了拼接时间；平均拼接速度分别是传统尺度不变特征变换(SIFT)和加速稳健特征(SURF)算法的7.4倍和3.2倍，分别是结合区域分块的SIFT算法和SURF算法的4.1倍和1.4倍。所提算法能够有效地消除密集重复结构拼接时的鬼影，同时缩短了拼接时间。
关键词：图像拼接；网格加速统计算法(GMS)；特征精匹配；最佳缝合线；图像融合
中图分类号：TP751.1；TP391.41文献标志码:A背诵的意思
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Fast stitching method for den repetitive structure images bad on grid-bad motion
statistics algorithm and optimal am
MU Qi1'2*,TANG Yang1,LI Zhanli1,LI Hong^n1
(1.College of Computer Science and Technology,Xian University of Science and Technology,Xian Shaanxi710054,China;
2.College of Mechanical Engineering,Xian University of Science and Technology,Xian Shaanxi710054,China)
Abstract：For the images with den repetitive structure,the common algorithms will lead to a large number o£fal matches,resulting in obvious ghosting in final image and high time consumption.To solve the above problems,a fast stitching method for den repetitive structure images was propod bad on Grid-bad Motion Statistics(GMS)algorithm and optimal am algorithm.Firstly,a large number of coar matching points were extracted from the overlapping regions.Then,the GMS algorithm was ud for preci matching,and the transformation model was estimated bad on the above.Finally,the dynamic-programming-bad optimal am algorithm was adopted to complete the image stitching.The experimental results show that,the propod method can effectively stitch images with den repetitive structures.Not only ghosting is effectively suppresd,but also the stitching time is significantly reduced,the average stitching speed is7.4times and 3.2times of the traditional Scale-Invariant Feature Transform(SIFT)and Speeded Up Robust Features(SURF)algorithms respectively, 4.1 times as fast as the area-blocking-bad SIFT algorith
m, 1.4times as fast as the area-blocking-bad SURF algorithm.The propod algorithm can effectively eliminate the ghosting of den repetitive structure splicing and shorten the stitching time.
Key words：image stitching;Grid-bad Motion Statistics(GMS)algorithm;preci feature matching;optimal am;
image fusion
o引言
ias图像拼接是指将相邻的且具有一定重叠区域的两幅或多幅图像合成为一幅大视场图像的技术。近年来，图像拼接技术逐渐成为计算机视觉、地质勘探、信息隐藏以及虚拟现实等领域的研究热点[I-4]o
在合成得到的全景图中，如果同一物体出现部分重叠而导致的模糊、重影现象，称为鬼影。图像拼接通常包含图像预处理、特征匹配和图像融合3个步骤。匹配点的数量和质量会直接影响变换矩阵的精度，当正确匹配点数量过少时，会导致图像配准阶段出现配准鬼影，图像融合阶段出现合成鬼影I」。
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目前常用的图像拼接方法是采用经典的尺度不变特征变换(Scale-Invariant Feature Transform,SIFT)算法⑺、加速稳健特征(Speeded Up Robust Features,SURF)算法⑷及其改进算法何提取特征点后，通过随机抽象一致算法(RANdom
glonass
SAmple Connsus,RANSAC)算法〔回完成特征匹配，最后采用渐入渐出法进行图像融合[11-13]o SIFT算法对于图像旋
转、缩放以及尺度变换具有很强的鲁棒性，可以得到理想的拼
room
接效果，但是在特征提取和特征向量描述上计算量大，需要消
收稿日期：2019-06-20；修回日期：2019-08-07；录用日期：2019-09-10…基金项目：中国博士后科学基金资助项目(2016M602941XB)。orally
作者简介：牟琦(1974-)，女，陕西西安人，副教授，博士研究生，主要研究方向：人工智能、计算机视觉、图像处理；唐洋(1994-)，男，湖北孝感人，硕士研究生，主要研究方向：计算机视觉、图像处理；李占利(1964-)，男，陕西周至人，教授，博士，主要研究方向：计算机图形学、图像处理；李洪安(1978—)，男，山东武城人，副教授，博士，主要研究方向：图形图像处理、计算机视觉。
