線性擬合聯(lián)合參數(shù)法在圖像配準中的應用.pdf

1、圖像配準是計算機視覺領域研究的重要問題之一，是立體視覺、運動分析、數(shù)據(jù)融合等實用技術的基礎。所謂圖像配準，是尋求兩幅圖像間一對一映射的過程，就是說把兩幅圖像中對應空間同一位置上的點進行聯(lián)系。為了達到理想的配準結果，很重要的一個因素在于我們是否使用了合適的變換模型。在圖像配準的研究領域，研究重點主要集中于單純的空域配準，即對圖像函數(shù)的空域坐標進行配準。典型的配準方法常以假定圖像間空域坐標存在特定的幾何關系為前提，例如：平移、仿射、透視關系

2、等。在涉及到光流場計算或者鏡頭扭曲的問題時，所要假定的幾何關系更為復雜。近年來，光圖像的亮度配準理論逐步發(fā)展，即研究如何對圖像函數(shù)的像素值進行配準，目的是從若干幅不同曝光強度下的圖像中構建出高清晰度圖像。對圖像進行空域和亮度域的聯(lián)合配準，以解決不同光照變化下的全景圖的配準問題，是目前研究領域較為前沿的課題。 本文基于Sman教授提出的基本理論——亮度響應模型，結合圖像的空域和亮度域進行聯(lián)合分析，做了以下幾個方面的研究工作：

3、 ①提出了一種基于仿透視函數(shù)模型和亮度響應模型共同作用下的圖像配準算法，對不同曝光度下的圖像進行圖像配準。 ②進一步分析了分段線性擬合理論，對其亮度域配準的細節(jié)部分進行了改進。 對于普通相機所拍攝的不同曝光度下的圖像，我們應用其獲取HDR(High Dynamic Range高動態(tài)范圍)圖像，其中關鍵的步驟是正確標定亮度響應函數(shù)。本文討論了亮度響應模型在全景圖配準中的應用，提出了一種改進的曝光差異圖像的配準算法。與其他

4、傳統(tǒng)的配準算法相比，本算法充分體現(xiàn)了分段線性擬合的思想，對圖像的亮度域和空域進行聯(lián)合的分析，改善了圖像配準過程中出現(xiàn)的亮度連貫性問題。算法應用最小二乘法求解聯(lián)合參數(shù)模型的初始值，可以較為精確的提供迭代優(yōu)化的初始值，提高了迭代速度。RANSAC算子和LM迭代算法保證了圖像配準的穩(wěn)健度和精度。實驗表明，本文算法對使用普通相機拍攝的亮度差異圖像均可正確地配準。 在接下來的章節(jié)中，進一步分析了分段線性擬合理論，對其亮度域配準的細節(jié)部分進