一种用于基于超像素sift航拍地图拼接的方法
【技术领域】
[0001] 本发明设及地理遥感W及图像处理领域，特别设及一种用于基于超像素SIFT航 拍地图拼接的方法。
【背景技术】
[0002] 航拍地图是由无人机在高空利用高空相机拍摄得到的。由于无人机飞行的高度和 相机焦距的限制，单幅航拍地图很难包含目标的所有内容。因此航拍地图拼接成为航拍地 图处理的关键问题。
[0003] 图像拼接技术就是把若干幅有重叠内容的图像合成一幅大视角宽幅面的图像，该 技术作为合成航拍地图的工具得到较快发展。图像拼接的关键技术是配准，配准需要根据 图像之间重叠区的一致性求出图像之间的投影变换。
[0004] 关于图像拼接的方法可W分为基于像素的方法和基于特征的方法。当拼接图像 在亮度及对比度等方面出现较明显差异时，基于像素的方法往往拼接效果欠佳甚至拼接失 败，而基于特征的方法匹配效果相对稳定，运算效率也较高。在基于特征的方法中，SIFT是 目前研究最多、应用最广的一种特征。Brown在2003年ICCV大会上做了如何将无序图像拼 接成为全景图的报告W，他使用SIFT算法进行图像拼接，取得了令人瞩目的尚佳效果。ZJ 化0、H化ang利用Harris角点检测提取SIFT特征再进行图像拼接?，拼接效果在去噪及 几何校正等方面显现优势。Bay等人针对基于SIFT的拼接方法计算量大的问题，在SIFT的 基础上引入积分图像概念，提出了 SURF算法，该算法在一定程度上提高了特征提取的速 度。
[0005] 发明人在实现本发明的过程中，发现现有技术中至少存在W下缺点和不足：
[0006] 首先，文献山的方法要求待拼接图像具有较大的视差和光照变化；文献凹方法 的去噪和几何矫正能力对低对比度图像不敏感。文献W方法的高效率图像拼接W牺牲拼 接准确率为代价。另外，航拍地图通常具有分辨率高、富含相似结构的特点，前者致使基于 SIFT特征的图像配准耗时较大，后者因为SIFT特征携带着局部邻域信息，使之对局部相似 的特征点易发生误匹配，因此，需要对提取的匹配点做进一步的筛选。该在准确匹配点对的 比例较小时，RANSAC算法W的使用会进一步降低拼接效率。
[0007] 【参考文献】
[000引 [l]Brown M, Lowe D G. Recognising panoramas[C]//ICCV. 2003, 3:1218.
[0009] [2]Tao Z J,Huang H. Fundus images mosaic based on improved Harris and SIFT algorithm[J]. Computer Engineering and Design, 2012,33(9):3507-3511.
[0010] [3]Bay H, Tuytelaars T,Van Gool L Surf:Speeded up robust features[M]// Computer Vision-ECCV 2006. Springer Berlin Heide化erg, 2006:404-417.
[0011] [4]Fischler M A,Bolles 民 C.民andom sample consensus:a paradigm for model fitting with applications to image analysis and automated cartography[J]. Communications of 化e ACM, 1981，24巧）：381-395.
【发明内容】
[0012] 本发明提供了一种用于基于超像素SIFT航拍地图拼接的方法，本方法能实现航 拍地图快速、高效拼接，减少计算量，提高准确率。
[0013] 为了解决上述技术问题，本发明提出的一种用于基于超像素SIFT航拍地图拼接 的方法，包括W下步骤：
[0014] 步骤一、对航拍地图进行超像素自适应分割；包括：
[0015] 1-1、初始化：生成在二维图像空间均匀随机分布的K。个初始种子点P J，j = 1? K。，令a?=r?=0,0.5<A<l，t=l，其中A为迭代系数，t为迭代次数；
[0016] 1-2、计算图像颜色标准差0，令j = 1，K = K〇;
[0017] 1-3、利用两点间颜色差和距离求相似度函数s(i，k)，
【主权项】
1. 一种用于基于超像素SIFT航拍地图拼接的方法，其特征在于，包括以下步骤： 步骤一、对航拍地图进行超像素自适应分割；包括： 1-1、初始化：生成在二维图像空间均匀随机分布的心个初始种子点ppj= 1?心，令 a?=r(?)= 〇, 〇? 5〈入〈1，t= 1，其中入为迭代系数，t为迭代次数； 1-2、计算图像颜色标准差〇，令j= 1，K=K。； 1 _Q壬ll mTETT占1、51飾存r至壬士
来。1^ s(k，k) =Es(i，k) /N，i= 1 ?N，k= 1?N (5) 式⑴至式（5)中，s(i，k)表示第i个像素点与第k个像素点的相似度，dxy(i，k)表 示第i个像素点与第k个像素点的距离，dlab(i，k)表示第i个像素点与第k个像素点的颜 色差异，N表示图像中的像素点数，ln、an、bn分别表示第n个像素点的三个颜色分量，孓、 ?、f分别表示全图的三个颜色分量均值，xk、yk表示第k个像素点的坐标； 1-4、按照顺序在每一个种子点的邻域内计算其中各点的吸引度函数r(i，k)和归属度 函数a(i,k)，并开始迭代，其中吸引度函数和归属度函数分别为： r(i，k) =s(i,k)-maxk> ^k{a(i,k' )+s(i,k')} (6)
迭代公式分别为： r(t) (i, k)=人r(卜丄）（i, k) + (l-人）{s(i, k)-maxk，(i, k'）+s(i, k'）]} (8)
式（6)至式（9)中，i' = 1 ?N，k' = 1?N; 在迭代过程中，如果归属度函数和吸引度函数都不再发生变化或到达最大迭代次数， 则停止迭代； 1-5、将邻域内各吸引度函数和隶属度函数之和最大的点作为新的种子点；与此同时， 删除旧种子点； 1-6、重复执行步骤1-3至1-5,直至图像中全部种子点更新完毕； 1- 7、对更新完毕的种子点进行排序查重，并使用相似度函数s(i，k)进行聚类，得到若 干块超像素； 步骤二、以步骤一得到的若干个超像素的颜色归一化均值作为引导信息，获得3?10 对超像素预匹配对，对所述超像素预匹配对提取SIFT特征，进行SIFT特征匹配后剔除匹配 失败的超像素预匹配对； 步骤三、在线生成监督机制，得到满足要求的匹配点对；包括： 3-1、使用RANSAC对步骤二保留下的其中一个超像素匹配对的特征匹配点对进行精 选； 3-2、在上述超像素匹配对的四邻域寻找其他的超像素匹配对； 3-3、以上述一对超像素内特征点的信息作为其他的超像素区域内特征点匹配的标准， 具体指超像素中两个特征点距离与所匹配的超像素中对应的两个特征点距离的比值； 3-4、若匹配对数满足设定的阈值，则执行步骤四；否则返回步骤3-1 ; 步骤四、利用步骤三精选后的匹配点对计算变换矩阵，融合图像，实现图像拼接。
2. 根据权利要求1所述用于基于超像素SIFT航拍地图拼接的方法，其特征在于，步骤 二的具体内容为： 2- 1、计算由步骤一得到的每一个超像素的颜色归一化均值，选择两幅待拼接图像中颜 色相近的超像素进行预配对，获得3?10对超像素预匹配对； 2-2、对所述超像素预匹配对提取SIFT特征： 对所述超像素预匹配对生成一系列尺度空间的差分图像；将各差分图像的局部极值点 确定为初始特征点；去除不稳定的特征点；使用128维描述向量对所述超像素预匹配对中 的特征点进行描述； 2-3、使用k-d树结构进行超像素中特征点的匹配，并剔除匹配失败的超像素预匹配 对。
3. 根据权利要求1所述用于基于超像素SIFT航拍地图拼接的方法，其特征在于，步骤 四中的具体内容为：从步骤三中获得的满足要求的匹配点对中选择4组匹配点对的坐标计 算出图像变换矩阵的参数，完成待拼接图像的坐标变换；两幅待拼接图像的重叠区域使用 加权平均来均衡其光照的影响；若两幅待拼接图像尺度不同，则需要对尺度较小的图像进 行双线性插值，以满足拼接要求。
【专利摘要】本发明公开了一种用于基于超像素SIFT航拍地图拼接的方法，包括：1)对航拍地图进行超像素自适应分割；2)以步骤1)得到的若干个超像素的颜色归一化均值作为引导信息，获得3～10对超像素预匹配对，对所述超像素预匹配对提取SIFT特征，进行SIFT特征匹配后剔除匹配失败的超像素预匹配对；3)在线生成监督机制，得到满足要求的匹配点对；4)利用步骤3)精选后的匹配点对计算变换矩阵，融合图像，实现图像拼接。本发明方法实现了航拍地图的快速、高效拼接；并通过实验验证了本方法的有效性。
【IPC分类】G06T5-50, G06T3-40
【公开号】CN104616247
【申请号】CN201510069517
【发明人】王萍, 王港
【申请人】天津大学
【公开日】2015年5月13日
【申请日】2015年2月10日