拼接技术（精选十篇）
拼接技术 篇1
关键词：碎纸片拼接,文字特征,旅行商问题
1研究背景与意义
传统的拼接复原工作需要由人工完成, 虽然准确率较高, 但效率很低, 不适合运用于大量拼接。随着计算机技术的发展, 破碎纸片的自动拼接技术运用而生, 使其在司法物证复原、历史文献修复以及军事情报获取等领域获得更加广泛、便捷的应用。但是, 目前研究较多的自动化拼接一般都是利用碎片边缘的面积特征、尖点特征、尖角特征等几何特征, 探索与之相匹配的相邻碎纸片进行拼接。这种基于边界形状的拼接方法并不适用于边缘形状相似的碎纸片。由于规则碎片其每一片碎片的大小、形状都是相同的, 因此, 利用形状、轮廓进行拼接不是很实际。通常情况下, 文档是被手或者碎纸机撕碎的。其中手撕的文件将会产生不规则的碎纸片。而一种碎纸机将文件切成成条状, 在这种情况下, 产生的文档被称为条形文档。当然也有从水平和垂直方向来进行的碎纸机, 这种类型的机器就会产生正交分解文档。关于重建的问题, 这些文件可以被认为是一个特殊的拼图。给定N碎片, 每个二进制位图的大小都是W×H像素, 并假设碎片放在正确的方向, 重构分解文档就是找到这些碎片的正确定位使得它们组成原始文档。在重建条形文档的这个问题所能参考的研究很少。Prandtstetter和Raidl提出邻域搜索方法, 它使用一个特定的变量的方法来重建文件, 涉及用户在过程中进行人工干预从而提高正确率。Ukovich等人提出了一个算法重建条形粉碎文件, 特别重视使用MPEG7描述符的可能性。如Marques和Freitas使用边界颜色和利用最近邻算法来计算对应的特征向量之间的欧几里得距离等特征。
通过建立的模型, 我们能够研究利用计算机进行不规则和规则碎片的拼接, 帮助人们快速地获得大致的拼接结果。在此基础上, 再加以人工干预, 更快得到拼接的结果, 提高拼接的速率和正确率。
2碎纸片拼接模型的建立
中文规则碎纸片的拼接模型:
在对碎纸片进行了二值化处理之后, 我们试着建立一个碎纸片拼接的数学模型来解决这个问题。在此之前, 我们先给出模型的基本假设:
假设一:整张纸张切割完整, 碎片内没有丢失部分像素并且在切割之后所得碎纸片都全等;
假设二:字与字之间的行间距都是相等的, 没有发生突变的行为。
在建立模型之前, 我们需要看一下实际的问题:对于给定的来自同一页印刷文字文件的碎纸机破碎纸片 (仅纵切) , 建立碎纸片拼接复原模型和算法, 并针对附件1给出的中文文件的碎片数据进行拼接复原。如果复原过程需要人工干预, 请写出干预方式及干预的时间节点。复原结果以图片形式及表格形式表达。 (1)
除去文字本身, 我们可以把每张碎纸片看出只有黑白两种颜色的图像。通常遇到这种情景的图像可以用二值法来表示图像。一幅二值图像[3]的二维矩阵仅有{0, 1}两个值构成, “0”代表黑色, “1”代表白色。将图像中的像素点分别用{0, 1}表示, 把文字图像数字化, 便于拼接修复。二值图像通常用于文字, 线条图的扫描识别OCR, 本文尝试运用二值图像修复碎纸片。
本文定义每个像素点的颜色δij, 1≤i, j≤1980, 其中:
在中文文章中, 我们一般会在文章的四周留下页边距, 则完整的文章周围应该全是白色, 用{0, 1}表示文章的边界处应该全为1。那么在寻找边界纸片时, 我们是否可以认为:当碎纸片的某条边界全为1时, 此碎纸片可能位于文章的边界处。
(1) 建立E矩阵
为了存储碎纸片的边缘特征, 我们建立一个19×n的矩阵E[i, j]。其中i表示碎片的编号, 当表示左侧的像素点时j=1, 当表示右侧的信息时j=2。例如, E[i, j]储存001号碎片左侧边缘像素点信息。
(2) 建立S矩阵
根据已经建立的E[i, j]矩阵, 我们通过计算得到一个19×2的S[i, j]矩阵, 这个矩阵储存的是每一条碎片边缘取值为0的像素点 (即为黑色的像素) 的数量。例如, S[i, j]=350表示001号碎片的左侧边缘有350个黑色像素点。
(3) 选取shred with white left
根据S矩阵, 若S[i, 1]=0, 即在这个碎片的最左端没有任何的像素点, 那么我们就认为该碎片在原始文件中处最左端, 即为选取的shred with white left。
(4) 提取碎片的行特征
根据观察, 原始图像的文字特征较为明显, 尤其是行特征, 因此我们采取提取碎片的行特征的形式 (具体的我们在下面阐述) 。首先我们需要确定一个上界, 确定依次向下取w为行宽 (调整结果发现取w=40pixels可以较好的保证能容纳每一个文字, 也不至于太宽) 直至下边缘, 得到每条碎片的行数为{n1, n2, …, n19};然后取n=max{n1, n2, …, n19}确定为最终的行数, 然后以该条碎片的行化方式为基准, 来对每一条碎片进行行化, 最终每一条碎片被划分为28行。
(5) 匹配度的建立
基于上述的分析和操作过程, 得到的S矩阵已经提取了一个碎纸片边缘蕴含的大部分文字信息。据此我们建立两个碎纸片的匹配度, 其计算公式如下所示:
这里的n就是上文的总行数, 而mijk表示碎片i和碎片j第k行之间的匹配度;Mij表示碎片i和碎片j之间的匹配度。我们之所以不采用全部像素点进行匹配的原因是因为无法体现行之间的差别, 会造成部分信息的流失, 影响匹配质量。
(6) 数学模型的建立
根据上述定义的匹配度, 我们可以计算得到19个矩阵两两匹配的匹配度, 所以拼接碎纸片的问题就演变成下列模型的求解:寻求一个序列, 使得这个序列的匹配度在所有序列中最大。如右图1所示:
这是一个典型的TSP问题, 权值就是我们上部分求出的匹配度, 所以
(1) 用图中的节点表示碎片, 其中的有向线段wij, 且wij=1-Mij, 箭头的由A指向B就是将A的右边缘和B的左边缘进行匹配的费用。
(3) 现需要寻找一条回路遍历所有的节点使得总费用最小。回路的开端是我们之前寻找的shred with white left。
总结整个过程, 图中 (i, j) 边的权重为wij, 设决策变量为xij=1说明弧 (i, j) 已经在当前的Hamilton回路中, 则线性规划模型可表达我们给出下列的线性规划方程:
(7) 模型的求解
模型的求解过程如下所示:
1) 将所有碎片放入地址池中组成集合Q;
2) 选取shred with white left作为基准碎片, 记为Si, 记录下编号, 然后将其从Q中剔除;
3) 分别计算Si右侧边缘与Q其他碎片Sj左侧边缘的匹配度Mij;
4) 选取使得Mij最大的那个碎片St作为Si的右侧碎片, 记录下编号, 从Q中剔除Si后令i=t;
5) 重复过程3) -4) 使得Q为空集;
由此过程得到的编号序列即为所求的最终解。
现在将此算法应用于2.2.1开头所提的问题, 得到如下序列。
利用matlab设计程序得到下列的拼接图像, 考虑其清晰度, 利用photoshop进行了更为清楚的还原, 原文是苏轼的《题淮山楼》, 具体如下所示。
(8) 模型分析
此模型在碎纸片边缘信息量较为丰富之时, 应用效果令人满意。此次进行19张碎片的复原, 耗时简短, 复原效果能达到100%, 完全不需要人工干预。此模型同样试用于单进行横向切割的碎纸片复原。
当边缘信息量减少, 即碎纸片的数量变多, 切割的方式变得复杂时, 模型的满意度就会下降, 可能会需要人工干预。当边缘信息量继续减少, 模型的求解会变得繁琐, 导致人工干预的大量增加。
参考文献
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拼接技术 篇2
新建路基很容易出现地基沉降现象，尤其是很容易出现在软土地基路段。应该基于地质资料来提高软土地段的地基承载力，并且加快地基固结沉降。从目前来看，现有的地基处理方法通常包括复合地基方法、排水固结方法和浅层换填方法二大类。本工程项目在处理软土地基时，基于不同路段的地质条件、路堤高度，以及沿线的环境条件、水文条件、材料条件、施工机具条件等，采用f粉喷桩、砂砾垫层、塑料排水板、土工织物等多种方案结合的综合处治方法。设计方案主要有二种，第一种方案为:石渣(70cm )+粉喷桩，主要用于处理填土较高、软土较厚的老路加宽路段及特殊路堤段;第二种方案为:土工布+塑料排水板+砂砾(70cm )，主要用于处理沟塘路堤段;第二种方案为:浅层石渣处理( 40cm或70cm )，主要用于处理浅层石渣。
具体施工方法包括:
(1)在软基处理之前，清除路基范围内的表土及原地表草皮，疏干淤泥污水，挖除植物余根。
(2)一次性铺筑厚度为40cm的石渣，施工控制指标为压碎值≤20MPa，粒径≤0cm;分两层铺筑厚度为70cm的石渣，施工顺序为:粗平静压、振压、精平，以石渣的.外观表现是否紧密作为检验标准，石渣碾压结束的标准为:标高在再次碾压时没有出现较为明显的变化，无轮迹，无松散。
(3)利用T-140型推土机对施工场地进行平整，而后再开展石渣(70cm)+粉喷桩段施工，每根粉喷桩的位置可以通过测量放样予以确定，并且在其位置处撒白灰作为标记，最后钻机就位打桩成型。
(4)处理沟塘路堤段时，插板机是排水板所采用的机具，插板应该基于事先定好的位置进行。在铺设土工布时，要求搭接宽度为60cm，平整铺设，不会出现褶皱。
2.2强化新老路基结合部位处理
在新老路衔接的路基顶层或者台阶处，可设置土工格栅来降低侧向位移及不均匀沉降，并且使新老路基之间的豁结力得以增加，这样一来，新老路基就可以形成整体。本工程项目为了避免有不均匀沉降、纵向拉裂出现在新老路基衔接部，将宽度为9m的钢塑土工格栅或者聚丙烯单向塑料土工格栅各自设置在路堤顶面以下80cm处和20cm处，共2层，每层间距60cm。由于铺设土工格栅的过程中对于路基平整度要求较高，为f能够实现顺利铺设，务必要对碾压后的平整度及填料粒径予以有效控制。铺设时，基于顺风向来叠层布置裁剪好的土工格栅，为了能够有效固定，可利用U形钢卡钉将其钉入路基。铺设土工格栅后的铺料，既不可以选用粒料含量多的石渣材料、山皮土材料，也不能选择干密度偏小的材料。大量实践证明，如果填料的粒径较大，则很容易将土工格栅经纬割断，进而造成力学损害，会对土工格栅使用的有效性造成严重影响;如果填料的粒径较小，则不太容易碾压，进而会对整个施工进度造成影响。因此，填筑材料选用强风化砂岩是最佳的选择。上料后，车辆只能从两侧上料填筑或者一端上料填筑，切不可行驶在铺好的土工格栅上。值得注意的是，当填料厚度已经达到r相应的规范要求后，整平工作应该由平地机来完成，然后再基于先轻后重的原则进行碾压，最终达到相关规范对于密实度的要求。
2.3加强路表水的防治
本工程项目的原公路路基强度较差，质量标准较低，远远赶不上新拓宽部分的路基强度，路面在环境因素及交通流量的影响之下很容易出现损坏或者开裂的情况，一旦有雨雪水渗入，就很难从路基中及时排出，长此以往，路基的稳定性必然会受到破坏，加快f路面损坏速度和公路裂缝发展速度，在这种情况下，必须要采取相应措施加强路表水的防治。众所周知，新老路结合部通常都会出现纵向盲沟，可用防水土工布来覆盖盲沟顶部;为了能够更好地拓宽公路路面，需要每间距一段距离在拓宽部位路基顶部位置就增设一条横向碎石盲沟，最长间距50m，最短间距20m。如果公路路面中存在着中央分隔带，需要将碎石盲沟设置在防水层上，而将防水层设置在分隔带中，并在纵坡低处将水引出路基。值得注意的是，还应该将防水层设置在基层顶面与路面之间，防水层的厚度通常控制在1cm。
2.4利用过湿土填筑路基
由于受到施工工期、天气的限制，公路拓宽工程路基拼接施工过程中有时会出现利用过湿土来填筑路基的情况，如果过湿土的含水量过大，应该先挖出土方，放置在土坑旁进行初步晾晒，待初步晾晒完毕之后，再将其运至施工作业段进行摊铺;或先挖出土方，然后再将其运至作业段一侧，待初步晾晒完毕后，再用推土机将土方推至作业段上，粉碎作业务必要开展1——2遍。当整平处理后，再在土方上均匀撒布2/3规定剂量的外掺剂或者全部规定剂量的外掺剂。本公路工程项目所采用的外掺剂含量为3%一5%的消石灰。另外，还应该再全面碾压1遍(碾压机械设备选用履带式施工机械或两轮压路机)，拌和4——6遍。值得注意的是，务必要在同1d内完成初步碾压、掺灰、拌和、粉碎等一系列工序作业。另外，务必要严格控制过湿土的填筑厚度，若填筑厚度过薄，则会大幅度提高施工工序，既会对施工工期造成影响，也会浪费机械台班和人工;若填筑厚度过厚，则下层土翻不透，旋耕机更难粉碎到正常厚度，最终只能返工重作。由此可见，公路拓宽工程路基拼接施工中，过湿土施工务必要严格控制路基填土厚度。
3结语
高速公路大桥桥梁加宽拼接技术初探 篇3
关键词：桥梁；拼接；施工技术
中图分类号：U445.6文献标识码：A 文章编号：1000－8136（2011）21－0118－02
随着交通量的不断增加，许多高速公路都面临着改建、扩建、提升道路等级的问题。构造物在公路建设中起着控制性的作用，桥梁构造物的加宽，如何保证加宽后结构的良好运营性能是改扩建工程中的难点和重点，因此，对桥梁加宽的研究对目前我国公路工程建设具有重要的意义。
1桥梁加宽原则
（1）基本原则为最大限度的利用原有结构。
（2）加宽桥的上下部结构形式尽量和原桥保持一致，保证新、旧桥之间受力和温度变形协调。
（3）问题多的大桥不做横向拼接，采用分离式新建桥。
（4）采用扩大基础的桥梁，其基础或地基必须做特殊处理或改为桩基础。
2桥梁加宽连接方式的类型及其特点
桥梁加宽的常用连接类型有3种：上、下结构均不连接；上、下结构均连接；上连、下不连接。
2.1上下均不连接
采用上下均不连接时，新旧两方面各自受力明确、互不影响，简化了施工程序，减小了连接的施工难度，基本不影响原高速公路交通。缺点是：在汽车荷载作用下，新旧桥主梁产生的不均匀沉降，将会造成新旧桥之间桥面铺装层破坏，从而形成纵向裂缝和横桥向错台，影响行车舒适、安全和路容美观，增加后期的养护维修工作及维修费用。
2.2上下均连接
采用上下均连接时新桥梁与旧桥梁形成一体，减少了由基础不均匀沉降、汽车活载、温度荷载等所致的新旧桥连接处的不均匀变形。缺点是：新桥与旧桥的上部结构由于存在混凝土收缩、徐变等变形不一致的影响。易在桥梁下部结构的盖梁、墩台连接处产生裂缝；同时上部结构连接处也可能出现裂缝，影响行车和桥面美观性，增加维护工作量；且下部结构连接时需大量植筋，工程量大、成本高，对原高速公路交通影响较大，施工也十分繁琐。
2.3上下不连接
采用上下不连接时，新桥与旧桥上部结构连接，形成整体，有利于上部结构共同受力、行车舒适及路容美观；下部结构不连接，下部各自受力，内力相互不影响，可以减少由于新桥与旧桥的上部结构的变形不一致、新旧桥基础不均匀沉降而产生的附加内力。缺点是：由于新桥与旧桥的温度、混凝土收缩徐变变形等的不一致，以及新旧桥基础的不均匀沉降等所引起的附加内力不能被完全克服时，对结构必然造成不利影响。
在三种加宽形式中，上连下不连的桥梁加宽拼接方式在工程中应用较广，此种方案较适合新旧桥沉降影响较大的地区，本文重点对上连下不连这种加宽拼接方式进行研究。
3加宽拼接施工
3.1拼接桥梁的施工控制要素
3.1.1结构形式
对钢筋混凝土板及先张法预应力混凝土空心板，应切割或凿除老桥边板翼缘，凿除部分现浇层混凝土，暴耳钢筋，新桥内边板的翼缘处预留钢筋与老桥翼缘的植筋进行连接（焊接），通过现浇湿接缝形成整体。对箱梁则应将冀缘切除一部分，翼缘切割面约1/2高度处植入钢筋、浇筑湿接缝混凝土形成铰接。
3.1.2拼接施工控制要素
施工过程中对差异沉降进行控制，除对桩基基底沉淀土厚度、上构延迟拼接严格控制外，施工过程中的沉降观测极其重要。新桥施工结束、整体化桥面混凝土浇筑完成后，新旧桥拼接前测定新桥沉降状况，当沉降差大于5 mm时要分析其原因。拼接施工完成后，待湿接缝达到强度后需2次观测新桥的沉降，并检查拼接部位有无异常情况。为避免由于新旧桥差异沉降对加宽工程带来的不利影响，新桥架梁完成后，应使新桥有一定的自然沉降时间，该时间以30～50 d为宜。通过合理施工组织，尽可能延长暂缓时间。
3.2拼接部位旧桥边梁混凝土的切割、凿除
3.2.1老桥拼接部分混凝土的切割、凿除施工步骤切割或凿除护栏（座）和翼缘，凿除桥面板混凝土
板梁结构先切除护栏（座），再切除冀缘；T梁、箱梁（无横向预应力）结构可考虑将护栏、翼缘一起切掉。切除时在横桥向一定间隔先切若干切口，以保证顺桥向切割完成后，形成切块方便吊离。为使护栏的拆除不会导致板被破坏、出现裂缝，禁止采用爆破方式。手工凿除25 cm厚混凝土桥面板，暴露原有横桥向钢筋，但不可损伤原有钢筋。对要植筋的断面按施工缝处理，对作业面进行浮渣清理，并用清水冲洗。
3.2.2混凝土切割、凿除施工技术要求
护栏及护栏座切割、凿除施工：清除部分桥面沥青混凝土铺装，采用隔离墩实行局部交通管制。空心板梁采用切割或凿除的方法拆除护栏处的混凝土。箱梁的护栏及护栏座采用一次切割的方法。靠近梁板的护栏根部留3～5 cm，最后人工凿除找平。
翼缘切割施工：翼缘切割划线定位考虑在理论切割线外侧1～2 cm，以便为按施工缝处理留有余地；一片板、梁翼缘（或护栏）的切割需一次连续完成。
翼缘凿除施工：采用凿除方法施工翼缘时，要保护原结构不受损伤，密切监视原结构状况，有意外情况时（例如出现裂缝）要立即停止施工。
混凝土现浇桥面板凿除：混凝土现浇桥面板的凿除划线定位按设计图尺寸要求进行，一般为距翼缘理论切割线往内侧25 cm。凿除方法采用小锤手工凿除，不允许使用切割机、风镐，以避免伤及横桥向钢筋和梁板。应注意控制凿槽深度。
3.3植筋施工
植筋是在原有混凝土构件上，用专用工具钻孔、清孔后，用高强粘结剂将钢筋植入孔内，待粘结剂固化后，通过粘结锚固使所植钢筋能作为受力或构造筋使用的一种施工技术。通过种植钢筋的方法将新老结构物进行刚性连接，为桥梁结构物拓宽提供了一个较好的途径。
3.3.1植筋前的准备工作
检查植筋作业面是否有缺陷，如裂缝、表面砼是否松散；植筋作业面要凿毛处理，且表面进行浮渣清理，清水冲洗。
3.3.2植筋胶
由于植筋工艺与植筋胶密切相关，所以植筋胶的选择尤其重要，植筋胶由树脂和固化剂组成。
植筋工具。电锤，即冲击钻（配足设计植筋孔径相对应的钻头）；钢筋探测仪；吹气泵、气枪、毛刷（或钢丝刷）；胶枪，用于注入植筋胶。
植筋工艺。准备——放样——钻孔——清孔（除尘、保持孔内干燥）——钢筋处理——配胶与注胶——插筋——养生。
放样：按设计要求定出每个孔位；个别孔径和原砼内部钢筋发生冲突，要避开钢筋。
钻孔：用电锤钻孔，孔径应根据植入钢筋直径大小而选择钻头，但孔的深度必须大于或等于钢筋直径的10 d。
清空：钻孔成批量后，逐个清除孔内灰尘，利用压缩空气清空，用毛刷刷三遍吹三遍，确保孔壁无尘并保持孔内干燥。
钢筋处理：检查钢筋是否顺直，钢筋表面是否干净，如有锈渍应除锈。
配胶和注胶：首先将植筋胶直接放入胶枪中，将搅拌头旋到胶的头部，扣动胶枪直到胶流出为止，第一次打出的胶不可使用，待胶流出成均匀灰色方可使用。注胶时，将搅拌头插入孔的底部开始注胶，注入孔内约2/3即可。
插筋：将钢筋旋转着缓缓插入孔底，使胶与钢筋全面结合，并防孔内胶外溢。
养生：在自然条件下养生，一般养生时间为1 d，在植筋胶固结前不可扰动钢筋。
3.3.3植筋的质量检验标准
基本要求：植筋胶产品须采用质量可靠、性能指标符合要求的产品，同时须附有产品的国家、行业质量检验报告。现场试验每一批送样检查一组；用于植筋的钢筋品种规格、技术性能应符合现行国家标准；用于植筋的钢筋必须进行前述的除锈、清洗、晾干。外观鉴定：植筋后的部位无砼破碎、裂缝等现象，植筋孔填充饱满，无松动的空洞和裂缝等现象。
高速公路大桥桥梁加宽拼接技术的应用日趋重要，只要把握好桥梁拼接的技术特点，就能克服桥梁拼接这一技术难点，严格确保工程质量。
参考文献
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2 鞠金荧.沪宁高速公路（江苏段）扩建工程桥梁拼接设计构思［J］.中外公路，2006
Highway Bridge, the Bridge Widening Technique of Stitching
Su Rijian
Abstract: The expansion of the highway bridge bridge bridge stitching in the construction of the difficulties in the construction should pay attention to all aspects of the details. The article details the stitching of the bridge principles, methods and major construction technology.
图像拼接技术研究综述 篇4
关键词：图像拼接,图像配准,图像融合,虚拟现实
1 引言
图像拼接是将一组已经在空间上配准的、相互之间存在重叠部分的图像序列, 经过图像变换、重采样和图像融合后形成一幅包含每个图像序列的宽视角或360度视角的全景图像的技术[1]。目前, 图像拼接技术的应用方向主要包括以下四个方面。
1.1 虚拟现实
将图像拼接技术应用于虚拟现实系统中, 实现动态或者交互式虚拟的3D环境, 可以利用多个图像源实时合成视频, 能呈现远程会诊和手术参与的三维场景, 音乐会或体育赛事, 或参加远程教育和虚拟教室等。
1.2 提高图像的分辨率
利用具有重叠区域的多幅图像或者视频图像序列可以生成超分辨率图像, 因为图像的重叠区域包含实际场景的很多冗余信息。
1.3 增大光学系统的视场角
为了有效地提高视场光学系统, 多传感器可用于捕捉不同角度的图像, 然后使用领域的图像拼接技术的实时拼接这些图像, 形成了较大的实地查看图像。
1.4 方便图像的检索、编辑、分析和理解
通过获取场景和目标更多的信息生成大场景图像或三维立体图像, 以利于图像的检索、编辑、分析和理解。朱云芳[2]提出通过构造视频的全景图, 利用手工与计算机相结合的方法对全景图进行编辑, 实现对视频内容的检索和编辑。
2 图像拼接的关键技术
图像拼接的一般流程包括图像预处理、图像配准和图像融合三步。
2.1 图像预处理
由于硬件设备自身缺陷, 有很多不同的噪声使得捕获的图像达不到图像质量的要求, 因此需要对原始图像进行去噪、修正等图像预处理工作。图像预处理阶段的精度对最后拼接图像的质量有着很大的影响。图像拼接预处理的主要目的就是保证图像配准的精度, 简化图像配准的难度。常见的预处理方法包括以下几种[3]。
2.1.1 图像平滑与边缘锐化处理
由于图像的拍摄视角不同、折叠变换不同以及存在随机噪声, 使得具有重叠区域的图像序列在重叠部分的细节上并不完全相同。因此, 只能选取轮廓或其它主要边缘来做特征匹配的垂直边缘。
2.1.2 相位相关算法
如果图像存在平移, 那么可以将平移转化到频域, 并且计算相位差。在平移运动坐标上的脉冲就是这个相位差的傅立叶反变换, 在对齐两幅图像的位移位置后, 两幅图像的对齐点可以通过搜索最大值的位置得到。
2.1.3 灰度图投影算法
如果垂直方向上的平移可以忽略, 而且水平方向上平移较小的时候, 可以使用灰度图投影算法对相邻的两幅图像进行粗略定位。以便在进行精确配准时, 减小误, 差缩小搜索范围。首先, 一个彩色图像转换为灰度, 然后将其转换为二进制图像的灰度图像, 所有像素的灰度值, 然后到垂直方向, 预计到积累, 通过比较相邻的曲线大致可以匹配的位置图像的投影。
2.1.4 视频序列子集的筛选
进行基于视频的图像拼接时, 需要首先对视频序列图像进行筛选。由于视频序列图像有很充裕的重叠信息可以利用, 因为它们相互之间的位移量很小。因此, 为了既可以降低配准误差和拼接图像的不连续性, 又能减小计算量, 可以只选取它的一个子集, 而不使用全部的视频序列图像。
2.1.5 基于模板匹配的算法
基于模板匹配的过程是将一幅图像中位于重叠区域的一块作为模板, 在另一幅图像中搜索和模板具有相同或相似值的对应块, 这样就可以确定两幅图像的重叠范围。通常情况下, 如果模板面积越大, 这种算法的精度就越高, 但是其计算复杂度也会很高。此外, 也可以使用以图像的重叠在另一个为模板与图像的最佳匹配的搜索两个相邻像素的比例为模板, 然后一部分, 有效地降低计算量。然而, 在很多的分割计算所需的比例中, 将减少准确性。
2.1.6 遗传算法估计碎片图像的拓扑排列
如果原始图像是一些碎片图像, 并且相机的运动方式未知或不规则 (如医学图像, 海底或者太空探测图像) , 或者不知道它们的拓扑排列顺序时可以使用对原始图像序列的拓扑排列进行估计的方法。
图像拼接的预处理是为下一步的精确配准做准备, 许多预处理算法和配准算法是紧密相关的。可以根据选定的图像配准算法来选择相应的预处理算法, 从而提高图像拼接精度和速度。此外, 拼接图像变换模型的选定还可以根据原始图像的特性来, 这样就可以选择合适的图像拼接预处理算法和图像配准算法。
2.2 图像配准
图像配准的定义是关于同一目标的两幅或者多幅图像在空间位置上的对准。如果对同一目标的两个图像是相同的, 即可完成图像配准并不难。图像配准是一个非常复杂的技术过程, 由于捕捉到不同时刻, 不同视角和不同的成像传感器随着亮度的噪音和各种不同的成像过程的耦合, 而是具有某种程度相似性的两个图像[4]。图像配准的过程主要包括以下几个步骤。
2.2.1 选择特征空间
可以根据待配准图像的各种不同特征来实现匹配, 主要包括图像本身的亮度, 图像的边缘、曲线、角点、直线交点、高曲率点, 图像的不变矩、重心等。
2.2.2 选择相似性测度
图像配准中最重要的步骤是相似性测度的选择, 因为相似性测度的结果决定了两幅图像是否匹配, 而且决定了如何确定匹配位置。
2.2.3 选择搜索空间与策略
搜索空间的目的是找到图像配准的最佳位置的集合。在很多情况下, 减少测量的数量是很重要的, 因为误匹配位置越多, 计算量就越大, 问题就越严重。在有些情况下, 可以利用一些已知信息去掉不可能匹配的搜索子空间, 从而达到减少计算量的目的。为了减少计算量, 匹配时还需要选择合适的搜索策略。
图像配准算法与图像拼接算法的准确率、拼接精度和拼接速度直接相关, 是图像拼接技术的关键部分。目前, 学者主要从以上几个方面进行研究, 以改进图像配准算法的性能, 即减少配准的时间、提高配准的精度。
2.3 图像融合
得到图像序列之间精确的空间变换关系在经过图像配准之后, 为了把多幅原始图像拼合成一幅全景图还需要进行图像融合。图像融合的主要过程包括:邻近地区的拼接图像对齐缝合, 以消除由全球累积误差和图像失真造成的多个图像重叠区域, 绘制全景拼接图像的过程[5]。
图像拼接预处理是为图像配准做准备的, 以提高图像配准的精度和速度, 在一些情况下可以省略预处理过程;图像配准是图像拼接的核心和关键技术;图像融合是为了保证拼接图像的质量, 消除图像的亮度差异、拼接缝隙和鬼影问题等。
3 图像拼接的研究进展
目前, 图像拼接技术已经被广泛应用于军事和民用领域, 如虚拟现实、卫星遥感、海底勘探、机器人视觉、无人机监视和搜索、视频监控、医学探查等[6]。
3.1 实时图像拼接
实时图像拼接系统能够实时进行图像采集、实时完成图像拼接和拼接图像的输出、显示。为了提高系统处理图像数据的速度, 实时拼接在低层次的语言在图像拼接算法的核心处理单元的嵌入式图像拼接的形式在运算速度用于满足实时应用的要求算法, 甚至是硬件图像系统要求。
实时图像拼接技术的巨大推动力来源于众多的实际应用需求, 图像拼接算法, 人们深入研究和微电子技术的飞速发展, 使得具体应用得到发展, 图像处理的图像拼接算法的效率和稳健进入高速处理单元, 成为在可能的核嵌入式实时图像马赛克镶嵌图像系统及其应用的热点技术。
3.2 自动图像拼接
虽然人类获取和存储图像数据的能力在不断增强, 并且巨大的数据仓库已经形成, 但是还很欠缺高效地处理这些数据的能力。例如:由无人机采集的视频仍然需要人类实时监视, 并以回放的方式进行分析。因为图像分析人员数量很少, 而且这种工作非常的艰难, 于是要求计算机能够自动进行图像拼接, 并且能够跟踪图像中用户感兴趣的目标, 并进行标记和注释。
关于自动图像拼接的研究主要包括两个方面: (1) 自动判断参考图像与待拼接图像是否能够进行拼接。 (2) 根据待拼接图像的类型自动选择合适的拼接算法, 然后自动进行图像配准和融合, 最后采用客观的图像质量评价方法, 自动判断拼接后的图像质量是否满足用户的要求。
3.3 彩色图像拼接
彩色图像比灰度图像更能够满足人类视觉感知要求, 因为它能够提供更多的图像信息。而且, 更有利于图像的彩色图像分析和目标识别与跟踪, 彩色图像拼接技术已成为一个重要方面。
3.4 3D立体图像拼接
如果不同观看影像或三维立体的图像拼接大量冗余信息的视频序列的使用, 可以使图像浏览、分析和理解更加容易。由于图像拼接技术与很多学科的理论和技术相关联, 使得图像拼接技术的研究和发展不是那么迅速。近些年来, 国内外学者进行了大量的研究和开发工作, 并取得了丰硕的成果, 有效地提高图像拼接的质量和鲁棒性。
4 结语
图像拼接技术是虚拟现实和图像绘制技术研究重点, 随着图像拼接技术的不断发展, 其在工作和生活中的应用将会越来越广泛, 将会对经济社会发展产生较大影响。
参考文献
[1]强赞霞, 彭嘉雄, 王洪群.基于傅里叶变换的遥感图像配准算法[J].红外与激光工程, 2004, 33 (4) :385-387.
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[3]张朝伟, 周焰, 吴思励, 等.基于SIFT特征匹配的监控图像自动拼接[J].计算机应用, 2008, 28 (1) :191-194.
[4]王建东, 罗军.基于图像拼接的全帧视频稳定算法[J].红外技术, 2007, 29 (8) :435-439.
电影台词截图拼接 篇5
2.建造超级智能的前提是，我们必须揭开宇宙中最基本的秘密。
3.假设计算机拥有人类所有的情感，它的分析能力，将远远超越人类有史以来的集体智慧，一些科学家称之为“奇点”，我称之为“超验骇客”。
4.这是辐射感染，子弹一定是带有辐射物质，一但感染将无法治愈。
5.威尔的身体逐渐衰竭，但他的意识以电波的形式存在，我们可以上传他的意识，我们可以救他。
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澳门风云经典台词 新【5】
1.师傅，今天的所有赌博，无论输赢，都会用作慈善用途。
2.我们三个喜欢专门对付坏人。
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4.我们希望你接近他，打败他，而且羞辱他。
5.瞎猫碰死耗子，我爸说你很厉害。
6.这十几年来，在他旗下的赌场没有一个人出千不被他抓到。他还有一个绝招，他用手摸纸牌都能摸出几点来!
7.江湖传闻，你当我神仙呐?
8.你别看我弟弟是一个帅哥，其实他是一个弱智。你别盯着他看啊!!盯着他看他打你!
基于特征点配准的图像拼接技术研究 篇6
关键词：图像拼接；Harris角点特征检测
一、引言
数字图像拼接技术主要包括三个重要步骤：图像预处理、图像配准和图像融合[1]。其中图像的预处理包括图片去噪，图像投影，图像修正等；图像配准是找出待拼接图像的重叠部分并使其坐标对准；图像融合是使重叠部分自然过度，消除拼痕；其中图像配准是图像配准的关键，它直接决定了拼接的准度和效果。
二、Harris角点检测
1988年C.Harris和J.Stephens利用自相关函数的思想共同研究出了Harris角点检测算法，先定义矩阵M
M=G?茚Ix2IxIyIxIy Iy2=
式中Ix、Iy分别代表图像I在x、y方向的梯度，G为高斯模板；?茚代表卷积：
在矩阵M的基础上，角点响应函数CRF定义为：
CRF=det(M)-krace2(M),k=0.04
CRF=det(M)-krace2(M),k=0.04（3）
式中，det是矩阵的行列式；trace是矩阵的迹；k是常数，这里取0.04,CRF的局部最大值即为角点。使用Harris角点检测算法对两幅图像分别提取角点后,接着就要进行图像配准的工作。在两幅图像中以每个特征点为中心取一个(2N+1)×(2N+1)大小的相关窗,然后以参考图像中的每个角点为参考点，在待拼接图像中寻找对应的角点。通过计算特征点相关窗之间的相关系数[2]来实现图像特征配准。
在具体实验步骤中：1、对图像中的每个像素点分别计算其x，y方向的一阶导数和梯度；2、对上步操作中得到的三幅图像进行高斯滤波；3：计算原始图像上的角点响应函数值和相关系数；4：使用透视变换模型计算出待拼接图像到参考图像变换参数。5：使用渐入渐出法进行图像融合[3]。
三、实验结果
四、结论及展望
Harris角点检测算法是一种简洁、高效、提取的点特征均匀且合理的算法，由于Harris算子只涉及到一阶导数，因此对图像旋转、灰度变换、噪声影响和视点变换不敏感，但通过计算相关性特征来进行配准的准确率还有待提高。
参考文献：
[1]邵向鑫.数字图像拼接核心算法研究[D].中国博士论文数据库，2010.
[2]屈志毅,王玉珍.图像拼接中特征块的选取[J].计算机工程,2002,28(9).165-166
[3]郭雷,李晖晖,鲍永生.图像融合[M].北京：电子工业出版社，2008.
多屏幕拼接技术的研究 篇7
随着社会各界对视频技术的不断追捧, 可视化信息技术的需求也快速扩大, 用高端可视化技术来实现特点行业的管理成为当前重要的视频技术的应用, 特别是一些监控中心、调度中心、指挥中心等重要场所, 单台显示设备所能显示的信息已经远不能满足市场需求, 用多块屏幕来实现整体显示成为可视化信息系统一个重要核心功能, 开发一套适合多屏幕监控的图像拼接系统成为发适应视频监控发展的必要基础。
2 图像拼接技术
图像处理主要是对图像的配准和提取技术, 通过提取出的像素内容进行匹配, 从而完成图像的拼接, 使一幅图片能自然的过度到另一个屏幕上, 目前主要的图像拼接技术基本分为三类:硬件拼接系统、软件拼接系统、软件与硬件相结合的拼接系统。
硬件拼接系统是较早的一种拼接方法, 可实现的功能有分割、分屏显示、新建窗口等, 由于采用硬件拼接, 图像处理完全是实时动态显示, 但所开新窗口为一个屏幕大小, 不可缩放。
软件拼接系统是用软件来分割图像, 采用这种方法, 可灵活对图像进行控制, 可在任意位置新开窗口, 可任意缩放大小, 可在控制台上控制屏幕墙, 但由于软件一般运行在UNIX系统, 一般PC机产生的图像难以对接, 在较大的投影组成的系统中, 硬件部分会比较复杂。
软件与硬件相结合的拼接系统, 通过软硬件的综合处理, 能较好实现多屏幕的拼接要求, 控制系统利用软件和硬件的不同接口, 可实现不同窗口的动态显示, 由于软件、硬件相对独立, 系统可扩展性较好, 可完成适合多种不同应用的需要, 系统采用并联结构, 通过软硬件的不同配置, 可使系统最多可控制上千个投影机同时工作。
3 系统硬件设计
多屏幕显示系统在功能划分上主要由信号源输入选择系统、屏幕切换系统和图像拼接控制系统构成, 其中信号源选择系统在硬件上一般是由信号切换矩阵来实现其功能。
如图1所示, 本系统的屏幕切换控制系统由边缘融合器、3台矩阵 (2台RGB切换矩阵、1台VIDEO切换矩阵) 、4台投影机组成, 各主要功能模块通过RS-232串口连接, 使其成为有机整体, 各模块可通过传统计算机进行控制。
系统外界RGB信号和VIDEO信号分别被送入RGB切换矩阵和VIDEO切换矩阵, 系统可通过实际视频系统的需要, 被切分为若干信号源进入图像拼接处理器中, 处理后的视频信号最终在投影机中, 显示最终的图像画面。
4 系统软件设计
根据实际应用需要, 软件设计需要同时显示RGB信号和VIDEO信号, 实现图像的跨屏显示, 以及图像的移动和缩放功能。
4.1 图像显示模块
切换单个窗口信号时, 服务器端将在待更新窗口的下方打开一个新的窗口, 新窗口显示新视频信息, 一旦新窗口建立完, 系统将关闭上层原窗口, 下层窗口内容将显示, 完成一次视频切换操作。
整屏切换时, 系统先将整个画面冻结, 然后多屏幕后逐个打开新窗口, 连接相对应的信号源。所有窗口创建完毕后, 在关闭上层的画面, 下层窗口将显示出新图像。
4.2 窗口模式编辑模块
用户进入此模块的界面, 创建一个新模块, 系统根据行列数、单屏分辨率、图像融合尺度等属性, 在此模块绘图区内生成虚拟屏幕供用户布置窗口, 用户可在虚拟屏幕上通过按钮或鼠标创建窗口, 也可以通过拖动改变窗口的位置和大小, 为了避免重读读写数据库, 新建的模式从数据库中读出模式维持一个窗口列表, 在用户保存模式时, 将模式的所有窗口属性一次性写入数据库。
4.3 显示流程运行模块
多屏幕拼接显示系统可提供用户自动和手动两种模式供选择, 系统汇自动读出投影设置参数, 包括投影机单屏分辨率、投影机阵列的行数和列数, 及边缘融合器融合度, 供用户选择, 然后系统会选出所有正常流程, 将它们的流程名添加到流程名列表框中供用户选择, 用户根据当前系统状态来选择适合的流程。
系统将维持一个RGB矩阵空闲信道队列和一个VIDEO空闲信道队列, 以及一个RGB信号源使用情况表和一个VIDEO信号源使用情况表, 空闲信道队列中空难存储的是矩阵的空闲信道编号, 一个信号源可以在大屏幕上开多个窗口, 但是它只能对应一个信道, 每为一个信号源创建一个窗口, 就将它对应的信道加到空闲信道队列中, 如果是窗口信号源切换, 在显示窗口前还要关闭原来的。
通过上述过程, 可实现多屏幕图像拼接功能, 对含噪声图像也能比较好的进行融合, 实现了数字图像的无缝拼接, 达到了多屏幕流程显示的视觉效果。
5 总结
针对图像拼接技术的研究现状, 本文研究了图像拼接相关理论, 解决了一台主机为四台显示设备提供不同显示信息的问题, 实际使用证明, 这种解决方案设备兼容性和稳定性良好。
摘要：本文阐述了图像拼接支撑理论及其关键技术, 对图像兴趣点提取方法进行了研究, 对软硬件的设计框架进行说明, 为多图像拼接方法的研究奠定理论基础。
关键词：多屏幕拼接,图像处理,软件设计
参考文献
[1]谭康.图像拼接技术与实现[D].硕士学位论文.南京理工大学, 2006 (05) .
[2]王鑫.图像配准理论及其算法研究[D].硕士毕业论文.哈尔滨工程大学, 2005 (01) .
[3]赵红亮.基于小波变换的图像融合研究[D].硕士毕业论文.成都理工大学, 2005 (06) .
[4]廖永军, 杨丹, 张晓红.基于最大特征点对互信息的图像配准明.计算机应用研究, 2008 (03) .
规则灰色图片拼接技术研究 篇8
图像拼接技术的核心是图像配准,可将其归结为计算机视觉和模式识别问题,它在司法物证复原、历史文献修复等重要领域发挥着重要作用[1,2]。传统方法中,拼接复原工作需由人工完成,准确率较高,但效率很低。特别是当碎片量大时,人工拼接很难在短时间内完成。随着计算机技术的发展,人们试图开发碎片自动拼接技术,以提高拼接复原效率。该技术拼接过程与人工拼接过程类似,即拼接时不但考虑碎片边缘是否匹配,还要判断碎片字迹断线和文字内容是否匹配。根据现有技术,实现计算机智能识字难度较大。本文探讨通过计算机获取图片像素信息,将其转化为矩阵,根据图像的像素矩阵值进行碎片拼接的技术,实验证明拼接效率比单纯利用边界特征的方法高很多。
1相关技术
1.1Matlab中cell批量调取图片数据
将纵切得到的图片 进行拼接 复原,首先利用Matlab中的cell函数批量调入图片。先建立一个cell类型的空矩阵,然后将图片调入空矩阵中。cell类型下的单元都是独立的,所以读取数据时不会出现干扰现象。
1.2图像数据阈值分割
在Matlab中使用im2bw函数进行 图像数据 阈值变换,将灰度图像转换为二值灰度图像。对图像二值化处理需要设定阈值level,取值在[0,1]之间。已有研 究表明,人为设定阈值并不一定有效。本文利用Matlab工具箱提供的graythresh函数,利用最大类间方差法找到合适图片的阈值level。这个阈值通常比人为设定的阈值能更好地将一张灰度图像转换为二值图像。调用格式为:
经过计算得出level的值在0.537左右,将图像数据转换为只有0和1的矩阵。
得到合适的图像分割像素比较值T。利用Matlab工具箱函数im2bw,使用阈值变换法将灰度图像转换为二值图像,设图片灰度值f(x,y),根据阈值分割法,有:
数字0代表黑点(黑色),数字1代表白色。于是将所有图像数据都转化为只有0,1组成的矩阵。
1.3图片匹配
图像配准和图像融合是图像拼接的关键。由于相邻图片间具有很大相关性,可运用两个图像间的相关性进行图片配准操作。首先找出组成复原图的第一张图片,然后对其它图片进行匹配。
1.4数据0和1的转变
利用Matlab中DIP工具箱函数im2bw,使用阈值T变换法将灰度图像转换成二值图像。灰度是指黑白图像中点颜色的深度,范围一般从0到255,白色为255,黑色为0。一般意 义上,灰度图像 是指只有 纯黑 (0)、纯白(255)两种颜色的黑白图像。根据图形类型,图像数据在0~255之间。一个二值灰度图像的像素值只能为0或1。根据下式将图片转化为由0和1组成的矩阵。
其中,f(x,y)代表某个点的灰度值。
1.5corr2相关函数
选择利用Matlab中corr2函数,计算出由两个图片数据组成的两个矩阵之间二维相关系数。k =corr2(c,d),c与d是由两个大小相同的二维图像组成的两个矩阵。k为计算得到的相关系数,k越接近于1,则表示两个矩阵的相似度越大;k越接近于0,则表示两矩阵的相似度越小[3,4]。
2模型设计与实现
在被纵切而成的图片 中,每个图片 中间部位 内容的结构没有被损坏,其数据对 结果不会 造成影响。因 此每个图片只取出左边第一列 数据和右 边第一列 数据,将每个图片的左边第一列数据组成矩阵A ;将右边第一列数据组成矩阵B。为找出复原图片中的第一张图片,将两个矩阵导入excel表中进行计算,得到每个图片左边第一列中数字1所占的百分比。若某图片第一列中数字1的百分比最大,则该图片左边第一列大部分为白色区域,可判断出是首列或尾列。然后在剩下矩阵列进行首列和尾列数据相关性分析,对第一个 图片尾部 数据与其 它图片左边第一列数据 进行相关 性检验。运用 相关函数corr2进行两个矩阵的相 似系数求 解,可得到一 组相关系 数。将这组相关系数进行比较,找出最大相关系数,并根据此相关系数的位置,找出与图 片尾部数 据可以匹 配的第i列对应的图片。运用for循环语句,将上述方法进行循环操作,得到复原图片。
以由同一张照片纵切而成的图片为例,自动拼接复原操作步骤如下(见图1)。
(1)批量读取图片数据,运用Matlab中cell函数批量调入图片数据。
(2)运用最大类间方差找到一个合适的阈值,根据阈值进行二值化处理,用阈值转化法将灰度图像转化为二值灰度图像,即只有0和1的数据图像[5]。
(3)进行图片匹配与拼接,找出复原图片中第一个图片的序号,利用相邻图片间的相关性,用Matlab中corr2函数进行相关性检验,将找到的第一张图片的右边第一列数据和其它图片左边第一列数据进行相关性检验,得到一组相关系数,找出相关系数最大值,其所对应的图片即为与第一张图片最匹配的图片,进行for循环操作便得到复原拼接图片。
3模型实验结果与分析
模型循环相似度比较需要找出第一个图片,否则会出现错误的序列,造成结果错误。找出第一个图片后,运用此模型,即可进行大量的纵向切割文件复原工作。常规文档碎纸片计算机拼接方法一般利用碎片边缘的尖点、面积等几何特征,搜索与之匹配的相邻碎纸片并进行拼接。这种基于边界几何特征的拼接方法并不适用于边缘形状相似的碎片[6]。利用该模型可以弥补这一缺陷。该模型利用碎片文字所在行的几何特征信息,比如同行图片的文字行离上、下边界的距离近似相同,相邻图片间的相似度高等,其拼接效果无疑优于单纯利用边界几何特征的方法。该模型可以推广到很多领域,如被纵向切割的重要文件的修复处理、拼图游戏开发等。
4结语
数字图像拼接技术研究初探 篇9
图像拼接技术就是将数张有重叠部分的图像依据某类影射方法, 投影到同一个平面上, 同过匹配融合, 拼成一幅大型的无缝高分辨率图像的技术。图像拼接一般包括图像的获取及预处理、图像配准、建立变换模型、图像的变换和重构、拼缝消除等步骤。在上述步骤中, 最关键的技术是图像配准和拼缝消除。而图像拼接质量高低将直接受图像的配准的影响, 因此图像配准又是图像拼接技术研究中的重点。
从Kuglin在1975年提出了相位相关法开始, 目前国内外对图像拼接算法研究的发展也相当迅速, 出现了多种在应用领域使用的成熟算法。而研究的重心主要在图像的配准方面。根据图像配准方法的不同, 一般情况下我们把图像拼接算法分为两大类:
1.1 基于特征点的配准方法
基于特征点的配准方法是通过提取图像中变化大的像素作为特征, 再对待拼接图像重叠部分中对应的特征区域进行查找匹配, 这一类拼接算法由于具有较高的鲁棒性和健壮性, 是目前研究得比较多的算法。
基于特征点的配准方法有两个步骤:特征的获取及特征的配准。建立特征集的方法主要是从两幅待拼接的两张照片中将灰度变化比较大的点、直线、曲线等信息作为特征提取出来。然后在生成的特征集中使用设计的特征匹配算法来查找具有对应关系的特征点, 将其提取出来。在此过程中, 怎样对特征进行搜索匹配是方法应用的难点。这也是目前研究的主要方向。
1.2 基于区域的配准方法
采用基于区域的配准方法实现图像拼接需要对图像的灰度值进行计算, 首先将待拼接图像中相同面积大小的指定区域的灰度值差异计算出来, 据此判断其相似程度, 通过多次计算比较, 找出相似度高的区域, 以此确定待拼接图像的重叠区域。从而完成图像的拼接操作。
笔者采用基于SIFT特征点的配准方法进行图像拼接技术的实践研究。
SIFT算法由D.G.Lowe 2004年提出的, 它利用多尺度变换在尺度空间中寻找极值点, 提取特征点位置和方向, 是一种提取局部特征的算法, 在尺度空间寻找极值点, 提取位置, 尺度, 旋转不变量。它拥有独特性好, 信息量丰富, 适用于在海量特征数据库中进行快速、准确的匹配等特点。
2、特征点的提取
SIFT特征量提取算法一般包含四个步骤:
(1) 初步确定特征点位置和尺度, 并做极值检测。一般在DOG尺度空间中检测局部极值, 这里D O G算子是将两个不同尺度高斯核的差分同图像进行卷积运算。
(2) 特征点的筛选。对上述方法得到的极值点, 用Hessian矩阵计算该点的稳定性。其中所用尺度为该特征点的尺度, 主方向将是使得取最大值的方向。在实际计算中, 以特征点为中心, 在其邻域窗口内用直方图统计邻域像素的梯度方向, 一般将0-360度按每10度计算一个方向梯度, 形成36个柱。直方图中的峰值对应的角度区间可近似为该特征点的主方向。
(3) 稳定的特征点的主方向计算。利用主方向消除旋转对特征点的影响, 使得特征具备旋转不变性。其中, 主方向可通过梯度公式计算。
(4) 提取SIFT特征向量。首先将坐标轴旋转为关键点的方向, 保持旋转不变性。以特征点为中心取4x4的领域子块, 在领域中, 对每个像素点定义8个方向向量。这样, 每个特征点就可得到128个方向特征描述, 将这128个方向特征描述进行归一化形成SIFT特征向量, 可消除对亮度变化依赖性。
3、图像配准
由于在两幅图像之间可能存在平移、旋转和仿射变换, 需在拼接前做配准的工作。可以说, 图像拼接的质量依赖于图像的配准程度, 图像配准算法是拼接算法的核心算法之一, 配准算法要在保证配准精度的情况下, 计算复杂度尽量小。
对于同一视点拍摄的两幅图像, 图像对应匹配点间的变换关系可以采用一个的8*8参数投影变换模型来描述:
由于有8个未知的参数, 求解投影变换矩阵的参数需要建立8个方程, 联立可解出。我们只需在两幅图像中选取K (≥4) 对特征对应点, 就可以通过方程组确定变换矩阵。利用求得的变换矩阵, 将一幅图像上的点一一对应地映射到另一幅图像上, 就可以得到配准图像。
4、拼缝消除
两幅要拼接的图像在配准后, 两幅图像就可以根据对准的位置合并为一幅较大的图像, 实现图像拼接。但在实际情况中, 由于拍摄时间和角度的不同, 对应的重叠部分可能出现明暗强度的差异。所谓拼缝消除技术, 就是在拼接区域进行平滑过渡。在图像拼接过程中, 利用拼缝消除可以消除图像光强度的不连续性, 使拼接的结果更加自然谐调。常用的方法有重叠区域线性过渡法, 平均值法和多分辨率样条法。平均值法算法简单, 运算速度很快, 当两幅图像的光照度相差比较大时, 融合的部分会出现明显的拼缝。多分辨率样条法在所有频率域上处理附近区域, 拼接质量较高, 但所需的计算量很大, 计算速度太慢。
5、结论与展望
图像拼接技术作为数字图像处理学科的一个重要分支, 通过研究, 相关技术获得了的长足的发展, 但已知的算法中, 大多对数码相机的拍摄方法有特殊的要求, 而实际应用中会出现许多不定的因素, 这也给拼接技术的高质量带来了技术难度。希望在今后的研究中能找到更完善的图像拼接理论, 设计出更高质量的图像拼接算法。
摘要：数字全景图像的获取需要采用图像拼接技术来实现, 图像拼接的研究已经日益成为了计算机视觉和数字图像处理领域的研究热点。它在卫星遥感图像合成、虚拟现实、图像复原、视频监控, 气象分析、医学诊断、数码游戏等领域、中已得到广泛的应用。
关键词：图像拼接,特征点,配准,融合
参考文献
[1]赵辉.基于点特征的图像数据配准方法研究[J].武汉理工大学学报, 2011.4
[2]封靖波, 苏志勋, 刘秀平.一种基于相似曲线的全景图自动拼接算法[J].计算机学报, 2003, 26.
浅析复制拼接图像检验技术 篇10
篡改图像肉眼难以察觉, 这些状况给数字图像在新闻、法律、科学和金融领域的应用带来了大的麻烦, 因此有必要对数字图像进行检验。
2图像复制拼接检验概述
2.1图像复制拼接的概念及分类
图像复制拼接技术主要是指在图像篡改中对两幅不同的图像进行的拼接, 在这种拼接中并不是把两个真实场景的事物进行拼接, 而是把两个不同场景的事物拼接在一起实现图像内容的篡改, 在拼接的过程中也不会使用特征点匹配 (因为根本也不存在这样的特征点) , 而主要是通过图像处理软件提供的一些功能实现图像拼接内容的选取 (比如在Photoshop中提供的索套功能) , 并对选取的内容进行缩放、旋转等处理后粘贴到其他图像上完成图像的拼接, 在拼接完成后有时候为了掩盖拼接的痕迹还会进行一些后期的处理, 比如模糊处理、再压缩等。在拼接篡改时一般有一幅图像是主图像, 也就是它占据拼接图像的主体, 我们把它称为原图像, 而粘贴到其中的部分称为拼接部分。
图像复制拼接主要分为同源性和多源性两种。其中, 使用Photoshop对数字图像进行复制拼接时, 对同一张照片中的特定区域使用仿制图章工具, 将该区域的图像复制到另一区域的操作称为同源性图像复制拼接。同理, 使用两张或多张照片复制拼接图像时, 称为多源性图像复制拼接。
2.2图像复制拼接检验的过程
对于拼接图像的认证检测来讲, 首先需要进行判定的是它是否一幅拼接的图像, 然后就是这幅拼接图像是由哪些部分构成 (也就是拼接内容在哪里) 。如果由于图像篡改后的修饰技术掩盖了其拼接特性, 不能直接得到拼接图像的检测结果, 我们还可以通过检测其处理痕迹来实现拼接的检测或者图像真实性的怀疑。因此, 在本文对于拼接图像的检测中我们主要依据以下的系统流程来实现拼接图像的检测。
待检测图像首先根据确定的特征提取整体特征值, 然后利用标准库的训练结果对特征值进行自动分类。如果检测结果为拼接图像, 那么可以使用局部特征一致性检测方法, 确定拼接的内容, 这也是一个拼接图像最简单的检测过程。如果待测图像不能通过分类的方式确定其拼接特性, 可以对其直接进行局部特征一致性检测确定其凭借特性 (有时候整体拼接特性和局部拼接特性是无关的, 例如局部的光照一致性) , 也可以对其进行处理痕迹检测, 发现其异常处理痕迹, 而如果这些痕迹可以直接判断为拼接图像, 则可以直接得到拼接的检测结果, 否则这些痕迹只能是作为怀疑图像真实性的一种证据。通过以上分析可以看出, 要实现拼接图像的系统检测, 需要从拼接图像的整体分类技术、拼接图像的拼接内容定位技术及图像异常处理过程检测三个方面完成。
3图像复制拼接的检验技术
3.1一般性检验
经过同源性图像复制拼接, 不会破坏该图像的像素差值, 在光照角度、色调上很难发现修改迹象。但在图像中会出现两个相同的区域块, 通过肉眼观察分别比较, 能根据线条特征找到两个相同的区域。由于不同数字图像的像素不一致, 经过多源性图像复制拼接后, 对图像进行不同比例的放大观察, 某一区域的像素模糊度与周围区域模糊度不一致时, 可知该区域被篡改过。打开一张已经篡改过天空的图 (图1) , 将图中天空区域与地面建筑各放大500%对比, 观察到该两处区域经放大后线条边缘处模糊度不一致 (图2) 。
3.2盲检验法
数字图像盲检测技术无需事先加入水印防护, 可对任意尺寸、像素、来源的图像进行检验。通过研究大量图像在不同仪器成像时的压缩码率和噪声特征等, 建立图像特征库、算法和判别阈值, 从而定位篡改区域。盲检测技术的实现需要对大量已标记的篡改图像与原始图像进行矩阵分析、CFA插值检测、JPEG双压缩检测等, 并借助matble建立相应提取图像特征算法, 实现对数字图像检测的高辨别率。过程示意图见图3。
3.3细节特征法
图像经过复制拼接后, 在篡改图层与原图层衔接处出现毛边、线条过渡不完整、明暗不一致等现象。在Photoshop下将图像放大至像素颗粒状, 即可观察到篡改的区域, 如图4和图5所示。
3.4光照一致法
数字图像的形成受到光的限制影响, 在一幅图像中相同光照条件下不同物体受到的照射方向、照射光强度、阴影部位均一致。根据该成像原理可以通过建立光照方向辅助线, 对嫌疑图像进行检测。如图6和图7所示。
3.5色差检测法
根据相机CCD成像原理, 在光信号转化成电信号时, 受到光照强度的影响, 导致拍摄得到的不同图像间的色温略有差别。因此复制拼接图像时, 被篡改区域的色温与周围区域的色温差不能满足两个区域间距与色温阈值的函数关系时, 可判断图像非原始图像。目前, 国内学者孙鹏等人提出一种色温估计的复制拼接检验图像方法, 利用图像中不同区域之间的色温距离计算结果揭示了复制拼接图像中存在的色温不一致现象, 经过实验结果表明该方法具有较高的检验正确率。该方法也具有一点的局限性, 如果待检验的数字图像为黑白照片时, 那色温差检测法是否还有效, 是值得我们下一阶段去研究的。
4结束语
数字图像篡改检验技术实用性强, 但任然存在检测方法单一、检测成功率低等亟待解决的问题, 这也是数字图像检验技术的下一个突破点。由于数字图像检验技术涉及的领域较广泛, 如线性代数、概率论、Visual C+语言、Matble等, 仍需要结合更多学科理论知识, 对图像检验技术进行深入研究和大量模拟实验。
摘要：基于图像拍摄设备和数字图像自动化编辑软件的普及型, 在使用Photoshop对照片进行复制拼接后, 使得图像表达出的客观信息不完全真实, 给社会带来严重信任危机。如何分析判断图像的真实性是当今信息化发展的难题, 因此具有重大的研究意义。本文对数字图像复制拼接进行实验并检验其真实性。
关键词：数字图像,复制拼接,图像检验
参考文献
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